Produktempfehlungen im digitalen Handel
Kunden kaufen dort, wo sie sich gut beraten fühlen – das gilt im stationären Handel und ist im E-Commerce nicht anders. Ein wesentlicher Aspekt einer guten Beratung ist die Empfehlung alternativer oder komplementärer Artikel zu dem Produkt, für das sich der Kunde gerade interessiert. Entsprechend hoch ist im Onlinehandel die Akzeptanz solcher Produktempfehlungen. Nach einer im Mai 2012 veröffentlichten Studie haben 44,5 Prozent aller Onlinekäufer schon einmal ein Produkt gekauft, das ihnen in einem Onlineshop vorgeschlagen wurde.
Zum Zeitpunkt der Studie setzten hingegen nur zwanzig Prozent der Onlinehändler ein System für personalisierte Produktempfehlungen ein, 23,1 Prozent planten es immerhin. Knapp fünfzig Prozent wollten keine Produktempfehlungen implementieren. Grund ist oft, dass die Systeme früher zu komplex waren. Mittlerweile gibt es gute Lösungen für automatisierte Empfehlungen. Produktempfehlungen sind eine der Schlüsselfunktionen eines Onlineshops, wenn es darum geht, Cross- und/oder Up-Selling zu fördern und eine stärkere Kundenbindung zu erreichen. Denn je relevanter die Produkte, die dem Onlinebesucher vorgeschlagen werden, desto zufriedener ist dieser.
Komplexe Algorithmen und umfassende Datenbasis
Personalisierte Empfehlungen sind auf allen Seiten sinnvoll, auf denen sich der Kunde über Produkte informiert. Beispielsweise auf Landing Pages im Rahmen von Kampagnen, auf Suchergebnisseiten und der Homepage. Voraussetzung für die zielgerichtete Aussteuerung intelligenter, personalisierter Produktempfehlungen ist das Zusammenspiel komplexer mathematischer Algorithmen und eine umfassende Datenbasis. Die Empfehlungen werden auf Basis besucherspezifischer Produktaffinitäten ausgesteuert. Diese basieren auf Regeln wie „Besucher,
• die dies angesehen haben, haben auch das angesehen,
• die dies angesehen haben, haben dies gekauft,
• die dies gekauft haben, haben auch das gekauft“.
Empfehlungen auch bei unbekannten Kunden
Automatisierte personalisierte Produktempfehlungen sind auch bei Kunden möglich, die den Onlineshop erstmalig besuchen. Diesen Kunden können auf Basis ihrer geografischen Herkunft, der von ihnen gewählten Suchbegriffe sowie des verwendeten Geräts sofort Produkte empfohlen werden. So ist der Bestellwert bei Nutzern von Tablets, insbesondere dem iPad, in der Regel deutlich höher als bei Nutzern von PCs und Laptops. Damit können zum Beispiel Tablet-Nutzern hochpreisigere Produkte empfohlen werden.
Testing ist unverzichtbar
Produktempfehlungen funktionieren am besten auf Websites, die über multivariates Testing fortlaufend optimiert werden. Einerseits gilt es, das Layout, die Formulierung und Platzierung der Empfehlungen zu optimieren. Andererseits können natürlich die gesteigerten Response-Raten nicht erschlossen werden, wenn nicht der gesamte Conversion-Funnel (Einkaufspfad) bis hin zum Kaufabschluss optimiert wird.
Produktempfehlungen im Onlineshop von Euronics
Euronics, Europas führender Einkaufsverband von Elektrofachhändlern, hat sich für die Implementierung eines Produktempfehlungssystems auf seiner Webseite entschieden. Diese dient als informatives Produktschaufenster und nützlicher Kaufratgeber. Damit verbundene Ziele waren unter anderem:
• Steigerung des Warenkorbwertes
• Steigerung der Häufigkeit der Besuche
• Steigerung der Conversion
• Schaffung einer soliden Basis für das Retargeting
Auf einzelnen Produktseiten werden Ansichten von Produkten ausgeliefert, die in ähnlichem Zusammenhang betrachtet oder gekauft wurden. Damit sollte die Zahl der Aufrufe und der Bestellungen gesteigert werden.
Strategisch unterscheidet Euronics zwischen hochpreisigen und günstigen Produkten. So werden etwa bei PC-Systemen und Laptops ähnliche Produkte im Vergleich angeboten, während bei günstigen Artikeln sinnvolle Ergänzungen vorgeschlagen werden.
Nach der Einführung des Systems enthielten zwölf Prozent der Bestellungen ein empfohlenes Produkt. Auch die Zahl der Produktansichten pro Besucher stieg signifikant. Als besonders erfolgversprechend haben sich folgende Vorgehensweisen herausgestellt:
• ein Ansatz, der auf den Affinitäten der Besucher basiert, ist wirksamer, als die Nutzung reiner Produktaffinitäten,
• bei hochpreisigen Produkten bevorzugen Kunden Empfehlungen vergleich-
barer Produkte,
• bei günstigen Produkten bevorzugen Kunden Empfehlungen ergänzender
Produkte.
In Summe führten die Maßnahmen zu einer deutlichen Steigerung des durchschnittlichen Warenkorbwertes. Damit ließ sich der enorme Einfluss von Produktempfehlungen auf Kaufentscheidungen eindrucksvoll belegen.
Maxymiser ist der weltweite Innovations- und Kompetenzführer für das multivariate Testing sowie für die Personalisierung und Optimierung von Onlineangeboten. Maxymiser kombiniert all dies auf einer einzigen, cloudbasierten Plattform. Damit können Optimierungskampagnen durchgeführt werden, ohne IT-Ressourcen zu beanspruchen. Bekannte Marken wie Sony, Euronics, E-Plus, Hertz, Lufthansa, airberlin, Lodenfrey, Immowelt und andere vertrauen auf Maxymiser, um Conversion-Raten und Umsätze zu steigern und die Kundenerlebnisse auf der Website nachhaltig zu verbessern.
Maxymiser GmbH
Josef Vistola
Josephspitalstraße 15
80331 München
info-de@maxymiser.com
http://www.maxymiser.de
Zum Zeitpunkt der Studie setzten hingegen nur zwanzig Prozent der Onlinehändler ein System für personalisierte Produktempfehlungen ein, 23,1 Prozent planten es immerhin. Knapp fünfzig Prozent wollten keine Produktempfehlungen implementieren. Grund ist oft, dass die Systeme früher zu komplex waren. Mittlerweile gibt es gute Lösungen für automatisierte Empfehlungen. Produktempfehlungen sind eine der Schlüsselfunktionen eines Onlineshops, wenn es darum geht, Cross- und/oder Up-Selling zu fördern und eine stärkere Kundenbindung zu erreichen. Denn je relevanter die Produkte, die dem Onlinebesucher vorgeschlagen werden, desto zufriedener ist dieser.
Komplexe Algorithmen und umfassende Datenbasis
Personalisierte Empfehlungen sind auf allen Seiten sinnvoll, auf denen sich der Kunde über Produkte informiert. Beispielsweise auf Landing Pages im Rahmen von Kampagnen, auf Suchergebnisseiten und der Homepage. Voraussetzung für die zielgerichtete Aussteuerung intelligenter, personalisierter Produktempfehlungen ist das Zusammenspiel komplexer mathematischer Algorithmen und eine umfassende Datenbasis. Die Empfehlungen werden auf Basis besucherspezifischer Produktaffinitäten ausgesteuert. Diese basieren auf Regeln wie „Besucher,
• die dies angesehen haben, haben auch das angesehen,
• die dies angesehen haben, haben dies gekauft,
• die dies gekauft haben, haben auch das gekauft“.
Empfehlungen auch bei unbekannten Kunden
Automatisierte personalisierte Produktempfehlungen sind auch bei Kunden möglich, die den Onlineshop erstmalig besuchen. Diesen Kunden können auf Basis ihrer geografischen Herkunft, der von ihnen gewählten Suchbegriffe sowie des verwendeten Geräts sofort Produkte empfohlen werden. So ist der Bestellwert bei Nutzern von Tablets, insbesondere dem iPad, in der Regel deutlich höher als bei Nutzern von PCs und Laptops. Damit können zum Beispiel Tablet-Nutzern hochpreisigere Produkte empfohlen werden.
Testing ist unverzichtbar
Produktempfehlungen funktionieren am besten auf Websites, die über multivariates Testing fortlaufend optimiert werden. Einerseits gilt es, das Layout, die Formulierung und Platzierung der Empfehlungen zu optimieren. Andererseits können natürlich die gesteigerten Response-Raten nicht erschlossen werden, wenn nicht der gesamte Conversion-Funnel (Einkaufspfad) bis hin zum Kaufabschluss optimiert wird.
Produktempfehlungen im Onlineshop von Euronics
Euronics, Europas führender Einkaufsverband von Elektrofachhändlern, hat sich für die Implementierung eines Produktempfehlungssystems auf seiner Webseite entschieden. Diese dient als informatives Produktschaufenster und nützlicher Kaufratgeber. Damit verbundene Ziele waren unter anderem:
• Steigerung des Warenkorbwertes
• Steigerung der Häufigkeit der Besuche
• Steigerung der Conversion
• Schaffung einer soliden Basis für das Retargeting
Auf einzelnen Produktseiten werden Ansichten von Produkten ausgeliefert, die in ähnlichem Zusammenhang betrachtet oder gekauft wurden. Damit sollte die Zahl der Aufrufe und der Bestellungen gesteigert werden.
Strategisch unterscheidet Euronics zwischen hochpreisigen und günstigen Produkten. So werden etwa bei PC-Systemen und Laptops ähnliche Produkte im Vergleich angeboten, während bei günstigen Artikeln sinnvolle Ergänzungen vorgeschlagen werden.
Nach der Einführung des Systems enthielten zwölf Prozent der Bestellungen ein empfohlenes Produkt. Auch die Zahl der Produktansichten pro Besucher stieg signifikant. Als besonders erfolgversprechend haben sich folgende Vorgehensweisen herausgestellt:
• ein Ansatz, der auf den Affinitäten der Besucher basiert, ist wirksamer, als die Nutzung reiner Produktaffinitäten,
• bei hochpreisigen Produkten bevorzugen Kunden Empfehlungen vergleich-
barer Produkte,
• bei günstigen Produkten bevorzugen Kunden Empfehlungen ergänzender
Produkte.
In Summe führten die Maßnahmen zu einer deutlichen Steigerung des durchschnittlichen Warenkorbwertes. Damit ließ sich der enorme Einfluss von Produktempfehlungen auf Kaufentscheidungen eindrucksvoll belegen.
Maxymiser ist der weltweite Innovations- und Kompetenzführer für das multivariate Testing sowie für die Personalisierung und Optimierung von Onlineangeboten. Maxymiser kombiniert all dies auf einer einzigen, cloudbasierten Plattform. Damit können Optimierungskampagnen durchgeführt werden, ohne IT-Ressourcen zu beanspruchen. Bekannte Marken wie Sony, Euronics, E-Plus, Hertz, Lufthansa, airberlin, Lodenfrey, Immowelt und andere vertrauen auf Maxymiser, um Conversion-Raten und Umsätze zu steigern und die Kundenerlebnisse auf der Website nachhaltig zu verbessern.
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