Sofern Sie nicht unter einem Felsen gelebt haben, haben Sie wahrscheinlich einige Zeit auf Websites wie Amazon, Netflix oder Spotify verbracht. Denken Sie an das letzte Mal, als Sie eine dieser Plattformen genutzt haben.
Vielleicht hat Amazon eine schöne Hülle vorgeschlagen, die zu Ihrem neuen Kindle passt. Oder vielleicht haben Sie Netflix eingeschaltet und festgestellt, dass die erste empfohlene Funktion genau das ist, wonach Sie gesucht haben – es ist, als könnte das Unternehmen Ihre Gedanken lesen.
Diese Unternehmen haben ihre Popularität durch die Empfehlung von Produkten an neue und bestehende Kunden gesteigert. Sie mögen zu den größten gehören, aber das bedeutet nicht, dass Ihr Unternehmen ihrem Beispiel nicht folgen kann.
Nutzen auch Sie personalisierte Produktempfehlungen, um Ihren Kundenstamm zu stärken und Ihr Geschäft auszubauen.
Was sind personalisierte Produktempfehlungen?
Wie Sie vielleicht erwarten, ist der wichtigste Aspekt der Personalisierung Produktempfehlungen ist, dass sie sind personalisiert. Das bedeutet, dass alle Produktempfehlungen, die ein Kunde von Ihrer Website und Ihren Marketingmaterialien erhält, für ihn relevant und nützlich sind. Um dies zu erreichen, müssen Unternehmen wie Ihres Daten über vergangenes und aktuelles Benutzerverhalten nutzen.
Heute wird der Aufbau einer personalisierten Produktstrategie durch speziell entwickelte Apps und Plattformen für den E-Commerce optimiert.
E-Commerce-Produktempfehlungs-Engine-Ansätze
Unabhängig davon, welche Plattform Sie verwenden, gibt es drei Hauptansätze zur Umsetzung von Produktempfehlungen.
Kollaboratives Filtern
Besucher Ihrer Website werden intuitiv als Erst- oder wiederkehrende Kunden klassifiziert. Für Erstbesucher ist es am schwierigsten, Empfehlungen abzugeben – Sie haben keine früheren Benutzerdaten, aus denen Sie Erkenntnisse gewinnen könnten!
Diese Art von Empfehlungsansatz ist für einzelne Besucher Ihrer E-Commerce-Website konzipiert. Es basiert alle Empfehlungen auf dem gesamten Pool an Benutzerdaten, der Ihnen zur Verfügung steht. Das bedeutet, dass jeder neue Benutzer direkt mit Bestsellern angesprochen wird.
Wenn der Benutzer jedoch auf Ihrer Website navigiert, kann die Plattform damit beginnen, ihn in ein Präferenzprofil oder ein Präferenzprofil zu segmentieren Käufer persona. Präferenzprofile können auf Dingen wie der Kaufhistorie, dem geografischen Standort, dem Alter und dem Browsergerät basieren. Natürlich verfügen Sie zunächst möglicherweise nicht über alle diese Informationen.
Nehmen wir an, die Engine hat abgeleitet, dass Kunden, die hohe Nike-Schuhe kaufen, wahrscheinlich auch Converse All-Stars kaufen werden. Wenn ein neuer Besucher auf eine dieser Produktseiten trifft, erhält er automatisch den zugehörigen Produktvorschlag.
Dieser Ansatz erfordert eine große Datenmenge, um effektiv zu sein. Unternehmen müssen Apps wie verwenden Elasticsearch um öffentliche Daten zu kratzen und zu kombinieren.
Und wie immer gibt es Ausnahmen von der Korrelation zwischen Nutzerverhalten und Vorlieben. Erwarten Sie also, dass einige Benutzer Empfehlungen erhalten, an deren Kauf sie kein Interesse haben.
Inhaltsbasierte Filterung
Inhaltsfilterung entfernt die Unbekannten des Benutzers aus der Gleichung. Stattdessen basieren alle Empfehlungen auf Produktkategorien und -attributen. Das bedeutet, dass Suchergebnisse und Produktseitenempfehlungen immer verwandte und vergleichbare Produkte vorschlagen.
Textdaten wie Beschreibung, Stil, Bewertungen und Rezensionen Alle bieten eine Fülle von Informationen, die als Leitfaden für relevante und nützliche Empfehlungen dienen. Produkte werden nach Größe, Farbe, Passform, Stil oder anderen Merkmalen gruppiert.
Es wird davon ausgegangen, dass ein Kunde an allen ähnlichen oder verwandten Produkten interessiert ist.
Hybride Empfehlungssysteme
Ein hybrides Empfehlungssystem vereint sowohl die Absicht des Benutzers als auch inhaltsbasierte Daten. Wenn Sie beide Ansätze zusammen verwenden, erhalten Sie das Beste aus beiden Welten.
Beispielsweise landet ein neuer Benutzer auf einer Produktseite. Sie können entweder Bestseller oder inhaltsbasierte Empfehlungen verwenden. Wenn dieser Benutzer jedoch während des Bezahlvorgangs ein Konto erstellt, können Sie kollaborative Filter verwenden, um Warenkorbempfehlungen vorzuschlagen.
Die meisten E-Commerce-Unternehmen werden feststellen, dass ein zweigleisiger Ansatz am effektivsten ist.
Welche Vorteile bieten personalisierte Produktempfehlungen für E-Commerce?
Es gibt mehrere Vorteile, die Unternehmen aus der Implementierung personalisierter Produktempfehlungen ziehen können.
Erhöhen Sie den durchschnittlichen Bestellwert (AOV)
Die Kunden von heute erwarten ein immer individuelleres Erlebnis.
Untersuchungen zeigen, dass Produktempfehlungen als Teil einer Personalisierungsstrategie den AOV um bis zu steigern können 369%.
Niedrigere Warenkorbabbruchraten
Das Verlassen des Einkaufswagens ist für immer der Fluch der Existenz des E-Commerce. Warenkorbabbrecher verlassen den Warenkorb aus einer Vielzahl von Gründen, aber jedes Mal, wenn sie auf die Schaltfläche „Zurück“ klicken, besteht ein gewisses Risiko.
Personalisierte Einkaufswagenempfehlungen können eine großartige Gelegenheit für Upselling oder Cross-Selling sein. Sie können Kunden auch davor bewahren, diesen Zurück-Button zu drücken, um zu versuchen, ein anderes Produkt zu finden, das gerade in ihren Einkaufswagen gesprungen ist. Mit anderen Worten, Warenkorbempfehlungen eliminieren Reibungsverluste beim Checkout-Prozess.
Binden Sie Ihre Kunden besser ein
Wenn Sie Ihr Publikum einbeziehen, bauen Sie etwas auf Kundenbindung und den Customer Lifetime Value (CLV) steigern. Das hat eine Microsoft-Studie herausgefunden 70% der Verbraucher sagen, dass das Verständnis eines Unternehmens für ihre individuellen Bedürfnisse ihre Loyalität beeinflusst.
Personalisierte Produktempfehlungen sind eine einfache Möglichkeit, mit der Interaktion zu beginnen und mehr von den Bedürfnissen Ihrer Kunden zu erfüllen.
Höhere Conversions
Personalisierte Produktempfehlungen können Reibungsverluste beseitigen, Engagement aufbauen und den AOV steigern – all das führt zu einer höheren Konversionsrate für Ihre Marke.
Untersuchungen von Accenture haben das herausgefunden 65% der Verbraucher kaufen eher bei einem Immobilienmakler, wenn sie erkannt werden, im Gedächtnis bleiben und relevante Empfehlungen erhalten.
Die Top 5 Taktiken zur Erstellung personalisierter Produktempfehlungen
Sie möchten personalisierte Produktempfehlungen für Ihr Unternehmen umsetzen und davon profitieren. Eine effektive Strategie baut auf Best Practices auf.
Verwenden Sie A / B-Tests
Wie jede Marketing- oder Vertriebstaktik erfordert eine Empfehlungsstrategie die Berücksichtigung aller Aspekte der Benutzererfahrung. Denken Sie daran, dass Produktempfehlungen CTAs sind. Dinge wie Widget-Platzierung, Größe, Text, Farbe usw Produktinformationen können alle die Personalisierung verbessern oder beeinträchtigen.
Verwenden Sie A/B-Tests, um herauszufinden, was für jede Situation am besten funktioniert. Stellen Sie sicher, dass Sie ständig neue Ideen ausprobieren, um Ihre personalisierten Produktempfehlungen zu maximieren.
Empfehlen Sie aus jeder Ecke Ihrer Website
Sie müssen bedenken, dass jede Seite Ihrer Website Teil Ihres E-Commerce-Shops ist. Das bedeutet, dass Kunden während ihres Einkaufsbummels Produkte von nahezu überall anzeigen können sollten.
Sie wollen Ihre Besucher nicht mit aggressiven und hartnäckigen Taktiken überfordern. Aber Sie sollten mindestens die folgenden Bereiche abgedeckt haben:
Produktseiten– dies sind vielleicht die offensichtlichsten und wichtigsten. Wenn ein Kunde es bis hierher geschafft hat, interessiert er sich für Ihr Angebot. Verpassen Sie nicht die Gelegenheit. Stellen Sie sicher, dass sie ähnliche und relevante Produktempfehlungen auf Desktop- und Mobilgeräten sehen können, anstatt sie auf die Schaltfläche „Zurück“ klicken zu sehen.
Warenkorb Empfehlungen– diese Kunden sind so nah – jetzt nicht an der Tasche fummeln! Die Personalisierung wird das Erlebnis verbessern. Es ist eine großartige Möglichkeit, den Warenkorbabbruch zu verringern und den AOV durch Cross-Selling zu erhöhen.
Startseite– Der erste Eindruck ist entscheidend. Dies ist Ihre Chance, Besucher davon abzuhalten, auf diesen Zurück-Button zu klicken und Ihre Website vollständig zu verlassen. Geben Sie Empfehlungen Ihrer Bestseller oder solche aus, die auf früheren Benutzerdaten basieren. Selbst wenn Kunden keinen Kauf tätigen, tragen alle zusätzlichen Klicks dazu bei, Ihre Absprungrate zu senken und das Ranking Ihrer Suchmaschinen-Ergebnisseite (SERP) zu verbessern.
Suchergebnisse– Produktsuchen sind für Besucher am nützlichsten. Aber sie sind möglicherweise nicht in der Lage, das zu finden, wonach sie suchen – möglicherweise haben Sie das bestimmte Produkt nicht einmal auf Lager oder es ist derzeit nicht verfügbar. Keine Angst, Sie können kollaborative und/oder inhaltsbasierte Filter verwenden, um die Relevanz jeder Kundenanfrage zu verbessern.
404er-Jahre– richtig, Sie können sogar Produktempfehlungen auf Ihren 404-Seiten platzieren. Wir alle hassen es, wenn Kunden einen toten Link finden; Manchmal haben sie sich bei einer Webadresse vertippt, manchmal ist es die Konstruktion unserer Website, die das Problem darstellt. Nutzen Sie in jedem Fall die Gelegenheit eines „Ups“-Moments, um sich mit mehr als nur Ihrer Würde zu erholen.
E-Mail nicht vergessen
Sobald ein Kunde ein Konto erstellt oder Ihre E-Commerce-Website abonniert, haben Sie sofort mehr Informationen als zuvor. Sie können diese Daten nutzen, um Ihre Algorithmen und die Kundenpersonalisierung zu verbessern. Aber vergessen Sie nicht, Sie haben jetzt auch einen tragfähigen E-Mail-Kontakt!
Ob Newsletter, Werbeaktionen oder Produktvorschauen – mit E-Mail-Newsletter-Software, achten Sie darauf, personalisierte Empfehlungen einzuschließen. Wenn ein Kunde beispielsweise vor Kurzem eine Gitarre in Ihrem Geschäft gekauft hat, können Sie am Ende einer Marketing-E-Mail Dinge wie einen Gitarrenkoffer, Saiten und Gitarrenpolitur beifügen.
Diese Taktik funktioniert gut, weil sie Conversion-Möglichkeiten schafft, die nicht davon abhängig sind, dass der Kunde Ihre Website besucht. Stattdessen schlägt es ihnen relevante Produkte vor und hilft ihnen, Zeit zu sparen, um das zu finden, was sie brauchen.
Nutzen Sie den sozialen Beweis
Social Proof ist eines der mächtigsten Tools, die Ihnen zur Verfügung stehen. Für viele Kunden sind Online-Bewertungen genauso überzeugend wie Empfehlungen von Freunden, Familie und Kollegen. Der Aufbau eines Online-Produktbewertungssystems für Ihre Kunden hilft, das Engagement zu steigern.
Es hilft Ihnen auch, wertvolles Geld zu gewinnen Kundenbewertung um Ihre bestehende Produktlinie zu leiten und zu verbessern. Mit Ihren personalisierten Produktempfehlungen können Sie ganz einfach Social Proofs umsetzen. Auch hier müssen wir nicht weiter als bis zu Amazon suchen, um zu sehen, wie es gemacht wird.
Sie können auch ein Abzeichen hinzufügen, das anzeigt, wie oft ein Produkt angesehen oder gekauft wurde.
Verwenden Sie KI, um die Daten zu nutzen
Es ist immer am besten, die richtigen Tools für die jeweilige Aufgabe zu verwenden. Eine Produktempfehlungsstrategie beginnt und baut auf dem Sammeln von Daten auf. Jede Technologie des maschinellen Lernens wird mit der Zeit nur ihre Wirksamkeit verbessern. Eine KI-gestützte Plattform kann die Ergebnisse verfolgen und zusammenfassen – dies erleichtert Ihrem Team das Gewinnen wertvoller Erkenntnisse mit KI-Entwicklungslösungen.
Sie können die Daten effektiver nutzen, um Algorithmen zu ändern oder Systemregeln außer Kraft zu setzen. Dies bedeutet, dass Sie den Prozess der Anpassung einer Empfehlungsmaschine optimieren können, die zu Ihrer Zielgruppe passt.
Schlusswort
Kunden erwarten ein vollständig personalisiertes Einkaufserlebnis, während sie online sind. Die Implementierung einer Produktempfehlungsstrategie ist eine der einfachsten und effektivsten Möglichkeiten, das Kundenerlebnis zu verbessern.
Personalisierte Produktempfehlungen steigern Ihren Umsatz, da Sie mehr und längerfristige Kunden gewinnen. Und wenn Sie die Konkurrenz hinter sich lassen, werden Sie den Prozess nur verfeinern und den Abstand vergrößern.
Biografie des Autors: Becca Uptmor ist Senior Director für Webmarketing bei Databricks und spezialisiert auf ML-Pipelines, Website-Redesigns und Re-Plattformen bis hin zu internationalen SEO- und globalen Content-Marketing-Kampagnen.
