Zalando nimmt den Platz als Modeberater ein und About You spielt den besten Freund. Ja, wir kennen es alle: „Dein Style“, „Dieser Artikel passt zu dir…“ und „Wir empfehlen dir diese Produkte…“. Aber gut, zugegeben, sie haben fast immer Recht. Denn dieses Shirt passt wirklich richtig gut zu der Jacke, die man letztens im Shop gekauft habt. Aber woher wissen Onlineshops so genau was uns gefällt? Die Antwort ist „Recommendation Engines“. Sie laufen im Hintergrund. Die Software soll möglichst genau feststellen, ob der Besucher ein Produkt mag oder nicht. Dafür filtert das System Produkte nach verschiedenen Kriterien.
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Performance der 100 größten deutschen Onlineshops
Was sind Recommendation Engines?
[tooltip title=“Recommendation Engines“ color=“blue“]Sind Software-Systeme, die das Ziel haben, eine möglichst genaue Vorhersage über das Interesse eines Kunden an einem Produkt zu treffen . Sie möchten dem Konsumenten genau die Produkte zum Kauf vorschlagen, für die er sich wahrscheinlich entscheidet.[/tooltip]
Recommendation Engines gehören mittlerweile zum E-Commerce wie der Käse auf die Pizza. Dabei gibt es verschiedene Arten. Zum einen die Systeme, die inhaltsbasiert arbeiten. Eigenschaften des Produkts werden dabei mit dem Browser- und Kaufverhalten des Kunden abgeglichen. Findet das System Übereinstimmungen, werden dem Käufer Produkte empfohlen. Zum Beispiel: Ein Kunde hat bereits eine CD von Bob Marley bestellt und im Idealfall auch noch gut bewertet. Ihm werden nun weitere Artikel im Genre Reggae vorgeschlagen.
Zum anderen gibt es Systeme, die kollaborativ arbeiten. Diese sind noch ein wenig komplexer, da sie auch andere Benutzer mit einbeziehen. Das System wertet Verhaltensmuster von verschieden Benutzergruppen aus, die ähnliche Bewertungen angegeben haben wie aktive Nutzer. Diesen werden dann ihnen noch unbekannte Produkte vorgeschlagen. Zum Beispiel: Lisa und Lena sind befreundet. Lisa bewertet den zuletzt bestellten Föhn positiv. Das Produkt wird nun auch Lena vorgeschlagen.
Bei inhaltsbasierten Systemen sind die Eigenschaften des Produkts relevant, bei kollabroativen Systemen die Beziehungen zwischen den Nutzern. Besonders wirkungsvoll sind allerdings Technologien, die beides verbinden. So können auch nur wirklich relevante und personalisierte Empfehlungen an die Kunden rausgegeben werden.
Diese Produktempfehlungen können sowohl direkt im Onlineshop ausgespielt als auch über die Kundenkommunikation, z.B. in Form von individuellen Versandnachrichten oder personalisierten Newslettern an die Kunden versendet werden.
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Welche Vorteile bringen Recommendation Engines Onlinehändlern?
Die Software-Systeme haben einige Vorteile und können sich positiv auf den Webshop auswirken:
- Verkäufe steigern
- Steigerung des Warenkorbwertes
- Kunden an den Shop binden
- Höhere Coversion Rate
- Wiederkaufrate steigern
Welche Daten lohnt es sich nun für Händler am ehesten zu erfassen und in Zusammenhang zu bringen? Richtet man seine Produktvorschläge nach Ort, Geschlecht, Alter und Einkommen aus, ist das nicht sehr hilfreich. Ein alter Mann kann nämlich genauso gern die neusten Nike Sneakers kaufen wie ein junger Mann. Die Lösung: Der Einsatz von Recommendation Engines. Sie vergleichen die Daten von Produkten, die oft zusammen gekauft werden mit dem Such- und Kaufverhalten der Kunden.
Wichtig ist es natürlich, dass das System dem Konsumenten nicht ein Handy vorschlägt, wenn er sich erst letzte Woche eines gekauft hat. Für neue Kunden empfehlen sich vor allem Anzeigen wie „Topseller“, „Produkte aus der gleichen Kategorie“, „ähnliche Produkte“ oder „bereits angesehene Produkte“. Die Händler müssen die Besucher schließlich erst noch kennenlernen. Toplisten, Empfehlungen der Redaktion oder Produktlisten zählen allerdings nicht zu den personalisierten Produktempfehlungen, da diese nicht für den einzelnen Kunden speziell angefertigt wurden. Amazon beispielsweise betreibt Kundenbindung mit Hilfe von gezielten Produktempfehlungen.
Amazon schlägt zu bereits gesuchten Produkten andere ähnliche Artikel vor. (Quelle: Amazon)
Welche Möglichkeiten gibt es?
Es gibt verschiedene Formen von Empfehlungen, die Händlern ihren Kunden vorschlagen können:
- Topseller
- Andere Kunden kauften auch
- Unsere Experten empfehlen
- Das könnte Ihnen auch gefallen
- Weil Sie XY gekauft haben, könnte ihnen das auch gefallen
- Dazu passende Produkte
- Produkte kombinieren bzw. komplettieren
Je nach Bereich bieten sich andere Empfehlungen an. Bei Technikartikeln läuft empfohlenes Zubehör am besten. Bei Büchern, Filmen und Musik sind Topseller-Empfehlungen am wirkungsvollsten und im Modesektor wird am ehesten das passende Shirt und die passenden Schuhe zur Hose angeboten. Besonders wichtig ist es, seine Produktempfehlungen immer auf dem neusten Stand zu halten. Das heißt, dass Shops ihren Kunden nur wirklich verfügbare Produkte anbieten sollten. Sonst könnte das dazu führen, dass Kunden verärgert sind und womöglich ihre Shoppingtour abbrechen. Außerdem sollten es Onlinehändler mit der Anzahl ihren Empfehlungen nicht übertreiben. Webseiten wirken so schnell überladen und das kann bei den Konsumenten zu Verwirrung führen.
Fittkau & Maaß Consulting befragte 120.000 Internet-Nutzer zu ihrer Einstellung gegenüber persönlichen Produktempfehlungen. 15,4 Prozent stehen diesen Diensten positiv gegenüber. 24,3 Prozent hingegen lehnen Empfehlungen ab. 60,2 Prozent der Befragten gaben an, dass sie dem Thema neutral gegenüberstehen.
Natürlich gibt es im Webshop Plätze, auf denen die Empfehlungen besonders gut funktionieren. Das sind vor allem Start-, Kategorie-, Produktseiten und der Check-Out. Auch in Versandnachrichten können Produktvorschläge platziert werden. Sie gestalten die Nachrichten zudem persönlicher.
- Produktseiten: Produktalternativen auf Grundlage der Warenkorbinhalte und des Kauf- und Browserverlaufs erhöhen das Conversion-Potenzial.
- Check-Out: Hier ist es ratsam, Produkte vorzuschlagen, die sowohl den durchschnittlichen Bestellwert als auch die Artikelzahl pro Bestellung erhöhen. Beispielsweise durch das Anbieten von Produkten derselben Marke.
- Suchseite: Hier sollten Online-Shops Artikel anbieten, die Ähnlichkeit mit dem Suchbegriff oder dem Warenkorb aufweisen.
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Basierend auf dem Artikel, die sich bereits im Warenkorb befindet, werden dem Kunden weitere passende Artikel empfohlen. (Quelle: Zalando)
Fazit:
Personalisierte Produktangebote sollten in Zukunft überall im E-Commerce vertreten sein, denn sie sind definitiv einer der wichtigsten E-Commerce Trends im Jahr 2019. Viele große Shops nutzen sie bereits, aber auch kleinere Händler sollten nicht auf sie verzichten. Sie bringen nämlich einige Vorteile. Neben der Steigerung des Warenkorbwertes, können Sie unter anderem Kunden an den Shop binden sowie eine höhere Conversion Rate erzielen. Wer sich für Recommendation Engines entscheidet, sollte allerdings unbedingt auf die richtige Anwendung achten. Veraltete oder unpassende Produkte anzubieten, kommt bei den Kunden nicht gut an. Besonders wirkungsvoll sind sie, wenn sie auf Start-, Produktseiten oder im Check-Out platziert werden. Auch in Versandnachrichten sind sie äußerst sinnvoll, da der Kunde so wieder in den Shop zurück geholt werden kann. Setzen Händler die intelligenten Systeme aber richtig ein, kann das zu einer personalisierten Customer Journey führen und somit zu einer verbesserten Customer Experience beitragen.
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