{"id":22724,"date":"2020-10-06T12:44:15","date_gmt":"2020-10-06T12:44:15","guid":{"rendered":"https:\/\/trbocom.wpengine.com\/blog\/so-werden-recommendations-wirklich-sinnvoll-teil-2-wiederkehrer\/"},"modified":"2020-10-06T12:44:15","modified_gmt":"2020-10-06T12:44:15","slug":"so-werden-recommendations-wirklich-sinnvoll-teil-2-wiederkehrer","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.trbo.com\/de\/blog\/so-werden-recommendations-wirklich-sinnvoll-teil-2-wiederkehrer\/","title":{"rendered":"So werden Produktempfehlungen wirklich sinnvoll \u2013 Teil 2: Wiederkehrer & Stammkunden"},"content":{"rendered":"

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Im ersten Teil unserer Blogserie<\/a> haben wir uns mit sinnvollen Recommendations bzw. Produktempfehlungen f\u00fcr unbekannte Nutzer besch\u00e4ftigt. Aber f\u00fcr eine umfassende Recommendations-Strategie reicht es nat\u00fcrlich nicht, lediglich unbekannte Nutzer anzusprechen. Deshalb geht es heute weiter mit Teil 2: Produktempfehlungen f\u00fcr Wiederkehrer und Bestandskunden.\u00a0<\/span><\/p>\n

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Strategie f\u00fcr Produktempfehlungen \u2013 <\/span>Weiterer Verlauf der Customer Journey<\/h2>\n

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Wie wir bereits festgestellt haben, k\u00f6nnen die falschen Recommendations an der falschen Stelle gro\u00dfe Frustrationen bei den Nutzern hervorrufen \u2013 das gilt noch mehr f\u00fcr Nutzer, die sich schon einmal auf der Website bewegt haben oder gar Stammkunden sind. Denn wenn diese genauso wie ein unbekannter User angesprochen werden, dann werden sie sich definitiv nicht verstanden f\u00fchlen und dem Shop schnell den R\u00fccken kehren.<\/span><\/p>\n

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Dementsprechend bewegen wir uns nun weiter auf der Customer Journey des Users. Denn besonders bei bekannten Usern kann man die volle Palette (personalisierter) Empfehlungen ausreizen.<\/span><\/p>\n

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Empfehlungen & Produkte f\u00fcr Wiederkehrer auf der Startseite<\/h3>\n

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Es gibt viele Gr\u00fcnde, warum User den Shop verlassen, auch wenn sie sich bereits n\u00e4her mit dem Shop und seinen Produkten besch\u00e4ftigt haben. Vielleicht m\u00f6chten sie noch auf anderen Seiten zu besseren Angeboten recherchieren \u2013 oder sie haben gerade einfach keine Zeit mehr und m\u00f6chten das Shoppen sp\u00e4ter fortsetzen. Wenn sie wieder zur\u00fcck in den Shop kommen, sollten sie dementsprechend ihre Produkte auch wiederfinden. Hierbei k\u00f6nnen \u00fcber ein Empfehlungswidget die zuletzt gesehenen Produkte z.B. in einer Leiste oben oder unten auf der Seite angezeigt werden. So findet der User schnell die Produkte wieder, f\u00fcr die er sich interessiert hat und kann den Online-Einkaufsbummel fortsetzen. Hat der User bereits Produkte in den Warenkorb gelegt, so k\u00f6nnen auch diese prominent angezeigt werden, so dass einem schnellen Einkauf nichts im Weg stehen sollte.<\/span><\/p>\n

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Empfehlungen auf Produktdetailseiten<\/h3>\n

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Dieser Einkaufsbummel wird den Nutzer dann h\u00f6chstwahrscheinlich bald auf eine Produktdetailseite leiten. Womit wir bei der klassischen Platzierung f\u00fcr zus\u00e4tzliche Produktempfehlungen angelangt w\u00e4ren. Und wenn der Shopbetreiber m\u00f6chte, kann er sich hier mit praktisch unendlichen M\u00f6glichkeiten austoben. Gerade bei Wiederkehrern und Bestandskunden gibt es viel Potential f\u00fcr personalisierte Produktempfehlungen.<\/span><\/p>\n

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Passende Produkte und \u201cAndere Kunden kauften auch\u2026\u201d<\/i><\/strong><\/p>\n

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Ganz klassische Empfehlungen sind zum Beispiel solche aus der gleichen Kategorie, wie das aktuell angesehene Produkt. Sieht sich der Nutzer gerade ein wei\u00dfes Businesshemd an, werden ihm dann weitere Businesshemden angezeigt. Genauso verh\u00e4lt es sich mit \u201cAndere Kunden kauften auch\u2026\u201d-Empfehlungen. Hier werden Produkte angezeigt, die bei anderen Kunden zus\u00e4tzlich zum angesehenen Produkt im Warenkorb landeten. Funktioniert, ist aber nicht \u00fcberm\u00e4\u00dfig spannend. Hier gibt es deutlich spannendere und umfangreichere M\u00f6glichkeiten \u2013 besonders, wenn man die Empfehlungen KI-basiert ausspielt.<\/span><\/p>\n

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Personalisierte Produktempfehlungen mit KI-Unterst\u00fctzung<\/i><\/strong><\/p>\n

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Produktempfehlungen mit KI-Unterst\u00fctzung werden anhand des individuellen Userverhaltens generiert. So berechnet unser trbo-Algorithmus beispielsweise anhand verschiedener Faktoren Produkte, die jeweils zum einzelnen User passen. In diese Berechnung flie\u00dfen dann zum Beispiel statistische Zwillinge<\/a>\u00a0ein. Hierbei wird betrachtet und mit einbezogen, wie sich Nutzer verhalten haben, die sich zuvor Produkte gekauft haben. Weitere Faktoren f\u00fcr die Berechnung sind zum Beispiel angesehene Produkte und Produkte im Warenkorb. Somit gehen diese Recommendations einen Schritt weiter, als klassische Empfehlungen und st\u00fctzen sich auf die Customer Journey des Kunden. Sieht sich ein User Business-Accessoires an und wechselt dann zu einem Businesshemd, werden zus\u00e4tzlich weitere Accessoires empfohlen.<\/span><\/p>\n

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Bei Bestandskunden kann zus\u00e4tzlich auch noch auf die Interessen des Nutzers eingegangen werden \u2013 denn die sind \u00fcber das Kauf- und Surfverhalten bereits bekannt. Dementsprechend sollte nat\u00fcrlich auch dieser Faktor in die Recommendations mit einbezogen werden. So f\u00fchlt sich der Nutzer zus\u00e4tzlich gleich richtig abgeholt und gut beraten.<\/span><\/p>\n

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Recommendations: Probieren geht \u00fcber studieren<\/h3>\n

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Die M\u00f6glichkeiten Nutzer mit passenden Produktempfehlungen anzusprechen, sind immens. Aber: so gro\u00df die Verlockung auch ist, sollten trotzdem nicht zu viele Empfehlungen gleichzeitig an die Nutzer ausgespielt werden. Wenn dann auf der Detailseite pl\u00f6tzlich Topseller, \u201cAndere Kunden kauften auch\u2026\u201d und \u201cF\u00fcr Sie ausgew\u00e4hlt\u201d-Empfehlungen auftauchen, wird der Nutzer wom\u00f6glich zu sehr abgelenkt oder von der Auswahl gar \u00fcberfordert. Lieber erst einmal mit wenigen Empfehlungen starten und testen, welche am besten funktioniert. Hierbei helfen A\/B- oder Multivariantentests<\/a>\u00a0 \u2013 so kann die Entscheidung \u00fcber die beste Recommendations-Strategie nicht nur mit Bauchgef\u00fchl, sondern belastbaren Zahlen getroffen werden.<\/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 im Warenkorb und w\u00e4hrend des Kaufabschlusses<\/a>.<\/span><\/p>\n

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  Im ersten Teil unserer Blogserie haben wir uns mit sinnvollen Recommendations bzw. Produktempfehlungen f\u00fcr unbekannte Nutzer besch\u00e4ftigt. Aber f\u00fcr eine umfassende Recommendations-Strategie reicht es nat\u00fcrlich nicht, lediglich unbekannte Nutzer anzusprechen. 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