Produktempfehlungsmaschinen Bieten Sie Ihrem Käufer ein personalisiertes Kundenerlebnis
E-Commerce-Unternehmen funktionieren nicht auf die gleiche Weise wie ihre persönlichen Kollegen. Tatsächlich ist es einfacher, Produkte effektiv zu empfehlen, wenn Sie einen Online-Shop betreiben, als wenn Sie einen physischen Shop betreiben.
Das stimmt aus mehreren Gründen, aber bevor wir darauf eingehen, lassen Sie uns einen kleinen Rückzieher machen. Was macht Empfehlungssysteme so großartig und was ist ein Empfehlungssystem?
Wir werden uns mit allem befassen, was mit Produktempfehlungs-Engines zu tun hat. Wenn Sie also mit der Lektüre dieses Artikels fertig sind, werden Sie ein Experte auf diesem Gebiet sein.
Folgendes werden wir behandeln:
Was ist eine Produktempfehlungsmaschine?
Kurz gesagt ist eine Produktempfehlungs-Engine ein Programm, das erstellt wurde, um Kunden auf Ihrer Website verschiedene Produkte vorzuschlagen. Diese Produktempfehlungen können in Form von erfolgen verwandte Produkte, ähnliche Produkteund/oder Dinge, die von anderen Kunden mit ähnlichem Geschmack gekauft wurden.
Das ist eine komplizierte Art zu sagen: „Produktempfehlungsmaschinen geben Kunden personalisierte Empfehlungen für weitere Artikel“.
Schauen wir uns ein Beispiel an. Wenn Sie sich ein Video auf YouTube ansehen, wird auf der rechten Seite immer eine Leiste mit anderen Inhalten angezeigt, die Sie interessieren könnten. Das ist der Empfehlungsalgorithmus von YouTube.
Anstatt den Kunden einfach die Suche nach weiteren Produkten (oder Videos, wie im obigen Beispiel) zu überlassen, kuratieren und bieten diese Programme eine Auswahl relevanter Produkte.
Das verhindert eine Überlastung der Auswahlmöglichkeiten und hilft Benutzern, mehr Produkte zu finden, die ihnen gefallen.
Arten von Produktempfehlungs-Engines
Alle Produktempfehlungs-Engines basieren auf maschinellen Lernalgorithmen, die das Verhalten der Benutzer einer Website verfolgen und dann aus diesem Verhalten lernen, um immer genauere Empfehlungen bereitzustellen.
Allerdings sind nicht alle Produktempfehlungs-Engines gleich.
Es gibt drei Haupttypen von Engines, die nach der Methode zur Generierung von Empfehlungen unterteilt werden.
Diese drei Kategorien sind:
- Kollaboratives Filtern
- Inhaltsbasierte Filterung
- Hybrid-Empfehlung.
Schauen wir uns an, was jeden dieser Motortypen nützlich macht und wie sie funktionieren.
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Inhaltsbasierte Filterung
Dies ist die einfachste Art von Produktempfehlungs-Engine-Mechanismus. Bei der inhaltsbasierten Filterung werden im Wesentlichen nur Cookies verwendet, um das Verhalten der Benutzer bei mehreren Besuchen derselben E-Commerce-Website zu verfolgen.
Zur Beschreibung von Produkten werden bei dieser Methode immer Schlüsselwörter verwendet. Auf diese Weise kann der Algorithmus verfolgen, wie jeder Benutzer mit Elementen interagiert, die bestimmte Schlüsselwörter verwenden.
Wenn ein Nutzer beispielsweise dazu tendiert, Produkte zu mögen, die zum Schlüsselwort „DIY“ passen, würde eine inhaltsbasierte Empfehlungsmaschine diesem Nutzer viele Empfehlungen für DIY-Produkte geben.
Diese Art von Filtersystem ist besonders effektiv, wenn Sie Zugriff auf Kundendaten in Bezug auf den Browserverlauf und/oder den Kaufverlauf haben. Diese Daten zeigen Ihrer Suchmaschine, nach welchen Arten von Produkten Ihre Kunden tendenziell suchen und für welche sie Geld ausgeben, was es einfacher macht, neue Produkte zu empfehlen, an denen sie auch interessiert sein könnten.
Auch die inhaltsbasierte Filterung profitiert enorm vom Einsatz maschinellen Lernens, da automatisierte Algorithmen Verknüpfungen zwischen Schlüsselwörtern finden können, die Geschäftsinhabern bei der Werbung für ihre Produkte helfen.
Kollaboratives Filtern
Diese Filtermethode umfasst die Analyse des Benutzerverhaltens und die anschließende Verwendung der Ergebnisse dieser Analyse, um Produkte ähnlichen Benutzern zu empfehlen. Es basiert auf der Idee, dass Benutzer, die zeigen, dass sie in einer Hinsicht ähnliche Vorlieben haben, auch andere gemeinsam haben.
Kurz gesagt nutzt die kollaborative Filterung die Muster anderer Kunden, um jedem einzelnen Kunden Produkte zu empfehlen.
Wie Sie sich vorstellen können, wird dieser Ansatz umso genauer, je besser Sie sind Einblicke der Kunden Sind.
Hybrid
Ein hybrider Ansatz kombiniert das Beste aus inhaltsbasierter und kollaborativer Filterung. Dabei werden die beiden anderen Methoden separat zur Generierung von Produktempfehlungen genutzt und anschließend die resultierenden Listen kombiniert.
Hybrid-Engines filtern viel mehr Daten als diejenigen, die für die beiden anderen Ansätze erstellt wurden, da sie jeden Benutzer genau verstehen müssen, um genau zu sein. Das bedeutet, dass das „Kaltstartproblem“, das sich auf das Problem bezieht, keine Daten über Erstbesucher zu haben, Hybridbenutzer stärker betrifft.
Gleichzeitig sammeln Hybridmotoren auch mehr Daten in kürzerer Zeit, sodass sie dieses Problem auch schneller lösen können.
Vorteile der Verwendung von Produktempfehlungs-Engines
Zu den größten Vorteilen, die der Einsatz von Produktempfehlungs-Engines für Ihre E-Commerce-Website mit sich bringt, gehören die folgenden:
- Höhere Kundenzufriedenheit, da Sie den Grad der von Ihnen angebotenen Personalisierung erhöhen.
- Besserer durchschnittlicher Bestellwert auf Ihrer Seite, da Kunden dazu verleitet werden, mehr Artikel zu kaufen, was bedeutet, dass jeder virtuelle Warenkorb im Durchschnitt mit mehr Artikeln gefüllt ist.
- Höhere Konversionsraten, da Ihre Website-Besucher mit größerer Wahrscheinlichkeit auf ein Produkt stoßen, das ihnen gefällt, und Geld dafür ausgeben, um ein zahlender Kunde zu werden.
- Eine optimierte Startseite, die nach Ihren Bestsellern geordnet ist und Links zu relevanten Produktseiten enthält, wodurch Ihr Online-Shop für Besucher attraktiver aussieht.
Sieben Möglichkeiten, Produktempfehlungen zu nutzen
Es gibt viele verschiedene Möglichkeiten, Produktempfehlungen optimal zu nutzen. Wir konzentrieren uns auf sieben der besten Möglichkeiten, dies zu tun.
Beliebte Produkte
Kunden Ihre Bestseller zu zeigen, ist eine großartige Möglichkeit, die Kraft von Empfehlungen zu nutzen.
Ein beliebtes Produkt wird von vielen anderen Käufern empfohlen, was den Kunden zeigt, dass es bei Gleichgesinnten beliebt ist. Kunden müssen sich also nicht nur auf die Händler verlassen, sondern können direkt erkennen, dass andere Kunden ein bestimmtes Produkt mögen und warum. Auch ohne einen Blick auf die begeisterten Social-Media-Rezensionen zu werfen, werden Ihre Produkte mit Sicherheit ebenfalls erhalten.
Bewertungsbasiert
Dieser Ansatz rückt die Meinungen und Vorlieben der Kunden noch stärker in den Mittelpunkt, und das aus gutem Grund. Es stellt sich heraus, dass eine gute Bewertung Kunden motiviert 94% wahrscheinlicher ein Produkt kaufen.
Wenn Sie Ihre Produkte mit den besten Bewertungen präsentieren, können Website-Besucher erkennen, dass Ihr Unternehmen gut darin ist, seine Kunden zufrieden zu stellen. Das hilft Ihnen, Glaubwürdigkeit aufzubauen und hilft Ihnen, wenn es darum geht mit Kunden in Kontakt treten.
Personalisierte Empfehlungen
Durch die Bereitstellung hochgradig personalisierter Empfehlungen zeigen Sie Ihren Kunden, dass Sie sie als Individuen wertschätzen und bereit sind, auf ihre individuellen Bedürfnisse einzugehen.
Dies ist nicht nur hilfreich, um Ihre Kundenzufriedenheit zu steigern, sondern auch, um die Cross-Selling-Möglichkeiten zu erhöhen. Denn Cross-Selling auf Basis vergangener Käufe ist eine hochgradig personalisierte Möglichkeit, Empfehlungen abzugeben.
Ähnliche Produkte
Manchmal haben Kunden eine sehr konkrete Vorstellung von dem Produkt, das sie kaufen möchten.
Aus diesem Grund ist es wichtig, dass Ihre Empfehlungsmaschine mehrere Versionen desselben Produkttyps vorschlagen kann, damit Ihre Kunden mit größerer Wahrscheinlichkeit genau das Produkt finden, das sie möchten.
Im Wesentlichen geht es bei dieser Art der Produktempfehlung um eine Optimierung. Ihre Engine muss genau wissen, welche Produkte einander ähneln und auf welche Weise, um die Chancen zu optimieren, den Kunden gute Empfehlungen zu geben.
Wird oft zusammen gekauft
Wünschen wir uns nicht alle, dass unsere Kunden auf unsere Website gelangen, ein Produkt in ihren Warenkorb legen und dann immer mehr Produkte in diesen Warenkorb legen?
Das kann der Fall sein, wenn Sie die Artikel, die Sie Ihren Kunden zeigen, mithilfe der Funktion „Häufig zusammen gekauft“ auf Ihrer Website optimieren.
Indem Sie einen Bereich anbieten, in dem Kunden Produkte angezeigt werden, die andere häufig mit den ausgewählten Artikeln kaufen, können Sie sie dazu verleiten, mehr Artikel zu kaufen, als sie für nötig hielten. Dies ist eine großartige Möglichkeit, ihr Online-Erlebnis zu verbessern und gleichzeitig Ihren durchschnittlichen Bestellwert zu erhöhen.
Kunden, die dies gekauft/angesehen haben
Dies geht auf den früheren Punkt zurück, dass Kunden lieber Dinge kaufen, für die andere Kunden bürgen können.
Indem Sie Ihren Website-Besuchern die Artikel zeigen, die anderen Kunden auf der Grundlage der bevorzugten Artikel dieser Besucher gefallen haben, können Sie die Macht guter Bewertungen nutzen.
Mit anderen Worten: Sie können 79% der Käufer beeindrucken und ihnen ähnliche Artikel zeigen, die ihnen wahrscheinlich gefallen werden.
Seitenumleitung
Mithilfe von Seitenweiterleitungen können Sie Ihre Kunden direkt an den richtigen virtuellen Ort leiten, an dem sie Ihre Produkte kaufen können.
Wenn Kunden beispielsweise nach Produktseiten suchen, die nicht mehr existieren, kann Ihre Empfehlungsmaschine diese Daten verwenden, um sie auf neue Seiten umzuleiten, die bereits existieren.
Wie können wir Ihnen helfen, tolle Produkte zu empfehlen?
Mit Digitaler Assistentist es einfach, Kunden in Echtzeit zu beraten, damit sie die Produkte finden, nach denen sie suchen, und noch mehr.
Der digitale Assistent unterstützt Kunden bei jedem Schritt der Customer Journey. Es hilft Geschäftsinhabern, die Bedürfnisse und Vorlieben ihrer Kunden zu verstehen, liefert mithilfe der Automatisierung Antworten auf Kundenfragen und unterstützt Kunden durch Empfehlungen bei ihren Kaufentscheidungen.
Mit einem Wort, es entsteht ein nahtlose Benutzererfahrung für Besucher Ihrer Website.
Sie können Ihr Kundenerlebnis durch E-Mail-Remarketing weiter verbessern. Durch die Verwendung von Produkt-Cross-Selling-Remarketing-E-Mails können Sie beispielsweise Produkte bewerben, die sich auf Artikel beziehen, die ein Kunde bereits gekauft hat.
Abschluss
Eine Produktempfehlungs-Engine ist eine großartige Möglichkeit, das Erlebnis Ihrer Kunden auf Ihrer E-Commerce-Website zu verbessern und gleichzeitig Ihren durchschnittlichen Bestellwert zu steigern.
Diese Arten von Suchmaschinen wurden speziell entwickelt, um es Ihrem Online-Shop zu erleichtern, mehr Artikel pro Einkauf zu verkaufen, und zwar indem sie die Bedürfnisse und Vorlieben der Kunden kennen lernen.
Mit anderen Worten: Mithilfe einer Empfehlungsmaschine können Sie Ihren Kunden zeigen, dass Sie sie verstehen. Außerdem können Sie die Anzahl der von Ihnen verkauften Artikel jedes Mal erhöhen, wenn jemand in Ihrem Geschäft etwas kauft.
Häufig gestellte Fragen (FAQs)
Was ist eine Produktempfehlungsmaschine?
Einfach ausgedrückt ist eine Produktempfehlungs-Engine ein Algorithmus, der von E-Commerce-Websites verwendet wird, um Kunden zusätzliche Produkte auf der Grundlage der Dinge vorzuschlagen, an denen diese Kunden bereits interessiert sind. Genau wie diese TV-Programmempfehlungen auf Netflix.
Es ist ein beliebtes Tool für Vermarkter, die den Inhalt der Marke zusätzlich bewerben möchten, nachdem ein Lead bereits gezeigt hat, dass er bereit ist, zum zahlenden Kunden zu wechseln.
Von der Suchmaschine empfohlene Produkte werden häufig direkt vor, während oder unmittelbar nachdem Kunden den Bestellvorgang abgeschlossen haben, angezeigt.
Welche Arten von Produktempfehlungsmaschinen gibt es?
Es gibt drei Haupttypen von Produktempfehlungs-Engines: inhaltsbasiert, kollaborativ und hybrid.
Content-basierte Engines analysieren Muster im Kundenverhalten, um neue Produkte zu empfehlen. Sie verfolgen Cookies und überwachen die Benutzerinteraktion mit Produkten, die bestimmte Schlüsselwörter enthalten, um ein Profil dieser Benutzer zu erstellen. Dieses Profil wird dann verwendet, um neue Artikel zu empfehlen.
Kollaborative Engines nutzen die Präferenzen anderer Kunden, um Empfehlungen für neue Kunden zu generieren. Sie gehen davon aus, dass, wenn Person A und Person B beide ein Produkt lieben, Person A wahrscheinlich auch andere Produkte genießen wird, die Person B gekauft hat.
Schließlich kombiniert ein Hybridansatz die beiden anderen Motorstile, um einen komplizierteren, aber häufig effektiveren Motor zu schaffen. Vorhersagen werden sowohl anhand inhaltsbasierter als auch kollaborativer Muster erstellt und dann kombiniert.
Warum eine Produktempfehlungsmaschine verwenden?
Produktempfehlungen bringen verschiedene Vorteile mit sich, nicht zuletzt eine Umsatzsteigerung für Ihren E-Commerce-Shop.
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