{"id":22701,"date":"2020-07-30T09:01:21","date_gmt":"2020-07-30T09:01:21","guid":{"rendered":"https:\/\/trbocom.wpengine.com\/blog\/so-werden-produktempfehlungen-wirklich-sinnvoll-teil-1-unbekannte-user\/"},"modified":"2020-07-30T09:01:21","modified_gmt":"2020-07-30T09:01:21","slug":"so-werden-produktempfehlungen-wirklich-sinnvoll-teil-1-unbekannte-user","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.trbo.com\/de\/blog\/so-werden-produktempfehlungen-wirklich-sinnvoll-teil-1-unbekannte-user\/","title":{"rendered":"So werden Produktempfehlungen wirklich sinnvoll \u2013 Teil 1: Unbekannte User"},"content":{"rendered":"

Produkt-Empfehlungen<\/a> bzw. Produktempfehlungen\u00a0sind aus den meisten Shops nicht mehr wegzudenken. Auch die meisten Shopsysteme bieten mittlerweile \u2013 zumindest rudiment\u00e4re \u2013 Recommendations und Widgets f\u00fcr deren Erstellung. Aber je mehr M\u00f6glichkeiten zur Verf\u00fcgung stehen, Produktempfehlungen auf der Website auszuspielen, desto gr\u00f6\u00dfer wird oftmals die Verwirrung.\u00a0<\/span><\/p>\n

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Mit unserer neuen Beitragsserie m\u00f6chten wir etwas mehr Licht ins Dunkel bringen. Denn an welcher Stelle und in welcher Form Produktempfehlungen ausgespielt werden sollten, entscheidet vor allem der Zeitpunkt der Customer Journey, an dem sich der Nutzer gerade befindet. Welche Phasen k\u00f6nnte man also heranziehen, um eine sinnvolle Strategie f\u00fcr Produktempfehlungen aufzusetzen? Im ersten Teil unserer Beitragsserie besch\u00e4ftigen wir uns mit Empfehlungen f\u00fcr unbekannte Nutzer.<\/span><\/p>\n

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Strategie f\u00fcr Produktempfehlungen – Teil 1: Beginn der Customer Journey<\/h2>\n

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Recommendations helfen Shopbetreibern, ihren Nutzern relevante Produkte vorzuschlagen und so die Bounce Rates<\/a> zu senken, die Verweildauer auf der Seite zu erh\u00f6hen und nat\u00fcrlich auch die Conversions<\/a> zu steigern. Auf der anderen Seite sind sich viele Shopbetreiber unsicher, welche Recommendations denn nun die besten sind und scheuen sich zum Teil noch vor der Implementierung von komplexeren Empfehlungen. Wichtig ist: Wie so oft, braucht es auch im Fall von Produktempfehlungen eine Strategie, wann welche Empfehlungen Sinn machen. Denn die falschen Empfehlungen an der falschen Stelle k\u00f6nnen gro\u00dfe Entt\u00e4uschungen und unzufriedene Nutzer hervorrufen.\u00a0<\/span><\/p>\n

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Einstieg unbekannter Nutzer auf der Startseite<\/h3>\n

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Einige User werden, auch wenn sie den Shop noch nie zuvor besucht haben, auf der der Startseite einsteigen. Zum Beispiel wenn sie \u00fcber die regul\u00e4ren Google-Suchergebnisse kommen. Hier kann durchaus mit den Topsellern des Shops oder gerade besonders beliebten Produkten als Empfehlungen gearbeitet werden, denn diese Nutzer kennt man noch nicht gut genug, als dass man hier schon tiefgehend personalisieren k\u00f6nnte. Auch die Neuheiten des Shops bieten sich an – oft sind das ja auch Produkte, mit denen der Shop einen guten Umsatz generiert.<\/span><\/p>\n

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Ein gewisses Ma\u00df an Personalisierung ist bereits f\u00fcr unbekannte Nutzer m\u00f6glich, vor allem dann, wenn sie bereits mit einem auszumachendem Interesse auf der Website landen.<\/span><\/p>\n

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Einstieg unbekannter Nutzer \u00fcber SEA-Anzeigen<\/h3>\n

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Gute Erfahrungen haben wir zum Beispiel bei Einstiegen \u00fcber Google Shopping Anzeigen gemacht. Denn diese Anzeigen m\u00fcssen zwingend auf eine Produktdetailseite<\/a> leiten. Gef\u00e4llt dem Nutzer hier das angeklickte Produkt nicht, springt er direkt zu Google zur\u00fcck und der Shop bleibt ohne Umsatz mit hoher Bounce Rate zur\u00fcck. Hier k\u00f6nnen Produktempfehlungen Abhilfe schaffen.<\/span><\/p>\n

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Direkt \u00fcber oder unter dem Produkt wird eine Leiste mit zus\u00e4tzlichen, interessanten Produkten eingeblendet. Das k\u00f6nnen zum Beispiel andere Varianten des eigentlich angesehenen Produkts sein, andere Produkte aus der gleichen Kategorie (mit oder ohne \u00e4hnlichem Preis), usw. So wird sich der Nutzer vielleicht doch noch ein alternatives Produkt ansehen, welches dann vielleicht sogar im Warenkorb landet. Galeria Kaufhof konnte so den User Value um 23 Prozent erh\u00f6hen. Hier geht es zur Case Study.<\/a><\/span><\/p>\n

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Einstieg unbekannter Nutzer \u00fcber weitere Kan\u00e4le<\/h3>\n

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Aber nat\u00fcrlich kommen nicht alle Nutzer \u00fcber SEA in den Shop. Auch f\u00fcr diese Nutzer k\u00f6nnen spezifische Empfehlungen ausgesprochen werden. Eine M\u00f6glichkeit: Empfehlungen ortsbasiert ausspielen. Das bietet sich vor allem bei Shops und Websites mit regional variierendem Sortiment an – zum Beispiel Anbieter von Erlebnisgeschenken. Basierend auf dem Ort, an dem sich der User gerade befindet, k\u00f6nnen passende Erlebnisse ausgespielt werden – und zwar nur die, die in der Region des Nutzers verf\u00fcgbar sind. So konnte zum Beispiel mydays die Conversion Rate um 6,9% steigern. Mehr dazu steht in unserer Case Study.<\/a><\/span><\/p>\n

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Informationen auf Basis von Geodaten bieten sich aber nat\u00fcrlich nicht nur f\u00fcr Empfehlungen regionaler Produkte an. Genauso kann auch das Wetter beim User vor Ort herangezogen werden. Regnet es gerade in Str\u00f6men und ist richtig kalt? Dann k\u00f6nnte man ihm doch eine warme Decke, schicke Regenjacken oder Ideen f\u00fcr eine gem\u00fctliche Einrichtung des Wohnzimmers anzeigen. Lacht die Sonne? Dann werden Sonnenschirme, Garten- und Balkonm\u00f6bel oder die aktuelle Sommerkollektion in den Vordergrund ger\u00fcckt. So funktioniert schon bei eigentlich unbekannten Nutzern eine personalisierte Ansprache \u00fcber Produktempfehlungen.<\/span><\/p>\n

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Ein weiterer denkbarer Kanal sind Preisvergleichsseiten \u2013 steigt der User hier\u00fcber in den Shop ein, ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass er eher an besonderen Schn\u00e4ppchen als an hochpreisigen Produkten interessiert ist. Diesen Usern sollten dann auf jeden Fall die aktuell im Shop g\u00fcltigen Angebote prominent gezeigt werden.\u00a0<\/span><\/p>\n

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F\u00fcr jede Empfehlung gilt: Testen!<\/h2>\n

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Eines sollte jetzt schon klar geworden sein: Es gibt sehr viele M\u00f6glichkeiten, Nutzer anhand der Station in der Customer Journey mit (personalisierten) Recommendations anzusprechen. Wie gut welche Empfehlung im eigenen Shop funktioniert, sollte zudem immer mit A\/B-<\/a> oder Multivariantentests<\/a> \u00fcberpr\u00fcft werden \u2013 denn was bei einem Shop funktioniert, das funktioniert nicht zwangsweise in jedem Shop. User und ihre Anspr\u00fcche sind eben verschieden.<\/span><\/p>\n

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Wenn ihr noch mehr zu Recommendations erfahren wollt, dann lest euch doch auch mal unser Whitepaper durch. Das k\u00f6nnt ihr unter diesem Link herunterladen.<\/a><\/p>\n

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In unserer Blogserie geht es im n\u00e4chsten Teil weiter mit Empfehlungen f\u00fcr Wiederkehrer und Bestandskunden<\/a>.<\/span><\/p>\n

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