Fassen Sie diesen Blogbeitrag wie folgt zusammen:
Anmerkung der Redaktion: Die Zeiten standardisierter Einkaufserlebnisse sind vorbei. Heutige Konsumenten wünschen sich personalisierte Angebote, individuelle Vorschläge, zeitnahe Interaktion und eine konsistente Wiedererkennung über alle Kanäle hinweg. Hier kommen Produktempfehlungssysteme (PRS) ins Spiel, die eine entscheidende Rolle für die Steigerung der Kundenzufriedenheit und des Umsatzes spielen. Wir beleuchten Themen wie die wichtigsten Komponenten von PRS – von der Kundendatenanalyse bis zur Algorithmenoptimierung – und stellen Beispiele aus der Praxis vor. Denken Sie daran: Personalisierung ist nicht nur ein Trend, sondern eine Notwendigkeit.
Mit dem Aufstieg des Online-Shoppings und dem immer leichteren Zugang zu Produktinformationen sinkt die Kundenbindung, weshalb eine effektive Personalisierung unerlässlich wird. Der Fokus verschiebt sich von „Käufer aufgepasst“ zu „Verkäufer aufgepasst“, da Kunden zunehmend informierter sind. Sie erwarten massenhaft personalisierte Einkaufserlebnisse.
Folgendes wünschen sich Kunden von personalisierten Produktempfehlungen:
Bieten Sie mir einzigartige Vorschläge an, die über meine üblichen Optionen hinausgehen. Kontaktiere mich nur, wenn ich in Shoppinglaune bin. Erinnern Sie mich an vergessene Interessen, die man leicht aus den Augen verlieren kann. Erkenne mich, egal wo ich mit dir in Kontakt trete. Teilen Sie Werte, die mich persönlich ansprechen. Sie wünschen sich mehr als nur einfache Personalisierung. Sie wollen innovative Empfehlungen, zeitnahe Interaktion, hilfreiche Erinnerungen, einheitliche Anerkennung über alle Kanäle hinweg und einen echten Mehrwert. Genau hier setzt das Produktempfehlungssystem für den Einzelhandel an.
Unternehmen, die sich durch hervorragende Weiterempfehlungen auszeichnen, erzielen mit diesen Aktivitäten 40 % mehr Umsatz als durchschnittliche Unternehmen. Branchenübergreifend in den USA könnte der Aufstieg ins oberste Viertel der Leistungsrangliste einen Mehrwert von über einer Billion US-Dollar schaffen.
72 % der Kunden wünschen sich, dass Unternehmen ihre Interessen kennen und sie individuell behandeln. Personalisierung bedeutet, Beziehungen aufzubauen, nicht nur Transaktionen abzuwickeln.
Es wird zunehmend schwieriger, den Kunden dazu zu bringen, dem von Ihnen vorgezeichneten Weg zu folgen, aber unabhängig davon ist es entscheidend, festgelegte Richtlinien und einen groben Entwurf dafür zu haben, wie Ihr Kunde mit Ihrem Produkt interagieren soll.
Die Ausrichtung der Kundenanalyse auf den gesamten Interaktionsprozess (Customer Journey) und nicht nur auf einzelne Kontaktpunkte führt zu stärkerem Wachstum. Regelmäßige Kundeninteraktion und -forschung sind entscheidend: Laufende Panels, ethnografische Studien und Social-Media-Monitoring liefern wertvolles Feedback und decken potenzielle Probleme auf.
Die Abbildung veranschaulicht neun Schritte zur Erreichung einer hyperpersonalisierten Kundenerfahrung. Diese Schritte umfassen personalisierte Werbung, Landingpages, Empfehlungstools, dynamische Preisgestaltung und Angebote, Service-Chatbots usw. Das Thema, das wir in diesem Blog diskutieren werden, ist jedoch nicht die Customer Journey, sondern vielmehr die Produktempfehlungssysteme (PRS), die die Customer Journey ergänzen müssen.
Durchbruch bei der Customer Journey!
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Kundeneinblicke freisetzen! Man könnte meinen, dass diese Dinge nichts miteinander zu tun haben, aber Tatsache ist, dass PRS für E-Commerce-Giganten einen erheblichen Mehrwert geschaffen hat, und innovative Wege zu finden, um den Kunden zu binden, ist das Ziel der Customer Journey, und PRS ist der ultimative Weg, ihn zu begeistern.
Falls Sie denken, die Einrichtung dieser Systeme sei teuer und daher wirtschaftlich nicht rentabel, irren Sie sich: Jeder vierte Verbraucher ist bereit, für ein personalisiertes Produkt oder eine personalisierte Dienstleistung mehr zu bezahlen. So können Sie langfristig höhere Preise erzielen und gleichzeitig mehr Produkte verkaufen.
Als Multichannel-Händler müssen Sie bei PRS über den reinen E-Commerce hinaus nach Mehrwert suchen.
Sie wissen nicht, wo Sie anfangen sollen? Keine Sorge, mit unserem Entdeckungsworkshop helfen wir Ihnen, den richtigen Ansatz zu finden!
Produktempfehlungssysteme sind aus dem Einzelhandel nicht mehr wegzudenken. Neben der Personalisierung tragen sie auch zur Steigerung der Kundenbindung bei. Händler können so die Aufmerksamkeit ihrer Kunden gewinnen und sie aktiv an ihre Marke binden. Dies kann zu längeren Verweildauern, häufigeren Besuchen und letztendlich zu höheren Umsätzen führen.
Darüber hinaus können sie sich auch positiv auf die Konversionsraten auswirken. Indem Einzelhändler Produkte vorschlagen, die für Kunden von Interesse sein dürften, können sie die Verkaufschancen erhöhen.
Um die Theorie mit der praktischen Realität zu verknüpfen, sei erwähnt, dass Lowe's, ein bedeutender US-amerikanischer Baumarkt, aktiv in diese Technologie investiert, um den Umsatz zu steigern und „professionelle“ Verbraucher anzusprechen.
Quelle: iStock Lowe's hat eine Partnerschaft mit Google Cloud geschlossen, um das Kundenerlebnis zu verbessern. Das Treueprogramm MVP PRO hilft dem Unternehmen dabei, Daten für personalisierte Online-Produktempfehlungen mithilfe von Datenanalyse und maschinellem Lernen zu sammeln.
Sie statten außerdem die Mitarbeiter im Einzelhandel mit mobilen Tools zur Bestands- und Preisverwaltung aus und zentralisieren Daten für eine bessere Bedarfsprognose und Entscheidungsfindung. Ein System für Produktempfehlungen im Einzelhandel hilft ihnen dabei, Kunden anzusprechen.
Dieser Omnichannel-Ansatz bietet Kunden bequeme Wahlmöglichkeiten. Sie können beispielsweise online bestellen und zwischen Abholung im Geschäft, Selbstabholung an den Lowe's-Schließfächern oder sogar Lieferung bis zum Straßenrand bei Ankunft wählen. Das bedeutet weniger Aufwand und ein individuelleres Einkaufserlebnis für jeden.
Für die Implementierung eines effektiven Produktempfehlungssystems ist es wichtig, dessen Schlüsselkomponenten zu verstehen. Diese Komponenten bilden das Fundament des Systems.
Eine der Schlüsselkomponenten sind Kundendaten . Einzelhandelsmarken müssen Kundendaten sammeln und analysieren, um deren Präferenzen und Kaufverhalten zu verstehen. Zu diesen Daten gehören Informationen wie Kaufhistorie, Produktansichten und Kundenfeedback.
Eine weitere Schlüsselkomponente ist der Empfehlungsalgorithmus. Er ist dafür zuständig, Kundendaten zu analysieren und Empfehlungen auf der Grundlage zahlreicher Faktoren wie Kaufhistorie, Surfverhalten und demografischer Informationen zu generieren.
Darüber hinaus ist die Benutzeroberfläche ein wesentlicher Bestandteil eines Produktempfehlungssystems. Eine gut gestaltete Oberfläche fügt sich unauffällig in den Hintergrund ein und reduziert die Belastung für den Benutzer, wodurch die Bedienung reibungsloser verläuft.
Durch das Verständnis dieser Schlüsselkomponenten können wir nun näher untersuchen, welche Arten von Kundendaten für das System erfasst werden müssen.
Wussten Sie schon? Produktempfehlungen können eine entscheidende Rolle bei der Optimierung der Sortimentsplanung spielen.
Eine Möglichkeit, Kundendaten zu nutzen, besteht in der Analyse der Kaufhistorie. Einzelhändler können verwandte oder ergänzende Artikel vorschlagen, indem sie wissen, welche Produkte ein Kunde zuvor gekauft hat. Hat ein Kunde beispielsweise ein Smartphone gekauft, kann das System Handyhüllen oder Displayschutzfolien empfehlen.
Eine weitere Möglichkeit, Empfehlungen zu personalisieren, besteht in der Analyse des Surfverhaltens. Indem das System erfasst, welche Produkte ein Kunde angesehen oder in den Warenkorb gelegt hat, kann es ähnliche Artikel oder Alternativen vorschlagen. So können Kunden neue Produkte entdecken und Alternativen finden, die besser zu ihren Bedürfnissen passen.
Demografische Daten sind auch für personalisierte Empfehlungen wertvoll. Indem das System Alter, Geschlecht, Standort und andere demografische Faktoren eines Kunden berücksichtigt, kann es Empfehlungen auf dessen spezifische Vorlieben zuschneiden. Beispielsweise könnte eine Einzelhandelsmarke, die sich an junge Erwachsene richtet, trendige Modeartikel priorisieren.
Durch die Nutzung von Kundendaten können Einzelhandelsmarken ein personalisiertes Einkaufserlebnis schaffen, das die Kundenzufriedenheit steigert und den Umsatz ankurbelt. Je präziser und relevanter die Empfehlungen sind, desto wahrscheinlicher ist es, dass Kunden einen Kauf tätigen und der Marke treu bleiben.
Herkömmliche Empfehlungssysteme für Einzelhandelskunden stoßen in datenarmen Umgebungen an ihre Grenzen, was ihre Fähigkeit zur Personalisierung von Produktvorschlägen einschränkt. Die Arbeit „E-commerce Recommender System Using PCA and K-Means Clustering“ von Dendy Andra und Abdurahman Baizal Baizal schlägt einen neuen Ansatz vor.
Es wird vorgeschlagen, dass Einzelhändler K-Means-Clustering nutzen sollten, um Nutzer in Gruppen mit ähnlichen Präferenzen zu segmentieren. Die Hauptkomponentenanalyse verfeinert diese Gruppen weiter, indem sie wichtige Dimensionen des Nutzerverhaltens identifiziert, die Datenkomplexität reduziert und präzisere Empfehlungen ermöglicht.
Diese „clusterzentrierte“ Methodik ist traditionellen Methoden in datenarmen Szenarien nachweislich überlegen, wie der deutlich niedrigere mittlere quadratische Fehler in den Testauswertungen belegt.
Wichtige technologische Verbesserungen, die diese Empfehlungssysteme voranbringen können, sind KI/ML. Künstliche Intelligenz kann bei der Generierung synthetischer oder Ersatzdaten helfen, wenn keine realen Daten verfügbar sind. Wir haben in diesem Blog bereits darüber gesprochen, wie KI (Künstliche Intelligenz) den Einzelhandel verändert.
Dieses Bild veranschaulicht den Arbeitsablauf eines Produktempfehlungssystems und zeigt den schrittweisen Prozess von der Erfassung von Benutzerdaten bis zur Generierung personalisierter Produktempfehlungen.
Der Empfehlungsalgorithmus ist eine entscheidende Komponente eines Produktempfehlungssystems, da seine Genauigkeit und Relevanz den Erfolg des Systems direkt beeinflussen. Hier sind einige Best Practices zur Optimierung des Empfehlungsalgorithmus:
Kollaboratives Filtern: Diese Technik analysiert das Verhalten und die Präferenzen ähnlicher Kunden, um Empfehlungen zu generieren. Durch die Identifizierung von Mustern und Ähnlichkeiten zwischen Kunden kann der Algorithmus Produkte vorschlagen, die bei Kunden mit ähnlichen Vorlieben beliebt waren. Inhaltsbasierte Filterung: Diese Technik analysiert die Merkmale und Eigenschaften von Produkten, um Empfehlungen zu generieren. Indem der Algorithmus die Eigenschaften zuvor gekaufter oder angesehener Produkte mit den Eigenschaften anderer Produkte vergleicht, kann er ähnliche Artikel vorschlagen. Hybridfilterung: Diese Technik kombiniert kollaborative und inhaltsbasierte Filterung, um Empfehlungen zu generieren. Durch die Berücksichtigung des Kundenverhaltens und der Produkteigenschaften kann der Algorithmus umfassendere und präzisere Vorschläge liefern. Stellen Sie sicher, dass Ihr Modell Variationen zulässt: Nehmen wir einen Musikstreaming-Dienst wie Spotify. Anstatt immer wieder dasselbe Genre oder denselben Künstler zu empfehlen, könnte das System eine Mischung aus eng verwandter Musik mit hoher Übereinstimmungsrate anbieten und einige etwas weniger verwandte Genres oder Künstler mit niedrigerer Übereinstimmungsrate einbeziehen. Anpassung der Benutzeroberfläche: Durch die Personalisierung der Empfehlungsoberfläche wird die Benutzererfahrung optimiert. Die Anpassung von Layout, Design, Formulierung, Zeitpunkt und Platzierung an verschiedene Zielgruppen verbessert die Verständlichkeit und das Engagement. Dies steigert die Benutzerzufriedenheit, fördert eine längere Nutzung des Systems und erhöht die Effektivität. Durch die Umsetzung dieser Best Practices können Einzelhandelsmarken den Empfehlungsalgorithmus optimieren und sicherstellen, dass die Vorschläge präzise, relevant und umsatzsteigernd sind. Anschließend können sie spezifische Empfehlungen in folgenden Formaten bereitstellen:
- Zuletzt angesehen: Zeigt kürzlich angesehene Artikel an, um sie schnell wiederzufinden.
- Dies angesehen, das gekauft: Empfehlen Sie ergänzende Produkte, die häufig zusammen gekauft werden.
- Habe dies gekauft, habe das gekauft: Empfehlungen für Artikel, die typischerweise zusammen mit aktuellen Einkäufen gekauft werden.
- Beliebte Produkte: Hervorhebung der am besten bewerteten oder angesehenen Artikel für neue oder wiederkehrende Nutzer.
- Neue Produkte: Hervorhebung kürzlich eingetroffener Produkte basierend auf individuellen Such- oder Kaufmustern.
Die Messung und Analyse des Erfolgs eines Produktempfehlungssystems ist für Einzelhandelsmarken entscheidend, um dessen Effektivität zu verstehen und notwendige Verbesserungen vorzunehmen. Hier sind einige wichtige Kennzahlen und Techniken zur Messung und Analyse des Erfolgs eines Produktempfehlungssystems:
Klickrate (CTR): Diese Kennzahl misst den Prozentsatz der Kunden, die auf einen empfohlenen Artikel klicken. Eine höhere Klickrate deutet darauf hin, dass die Empfehlungen ansprechend sind und die Aufmerksamkeit der Kunden auf sich ziehen. Konversionsrate: Diese Kennzahl misst den Prozentsatz der Kunden, die nach dem Anklicken eines empfohlenen Artikels einen Kauf tätigen. Eine höhere Konversionsrate deutet darauf hin, dass die Empfehlungen effektiv zur Umsatzsteigerung beitragen. Durchschnittlicher Bestellwert (AOV): Diese Kennzahl misst den durchschnittlichen Wert von Bestellungen, die empfohlene Artikel enthalten. Ein höherer AOV deutet darauf hin, dass die Empfehlungen Kunden zum Kauf höherpreisiger Artikel veranlassen. Kundenzufriedenheit: Diese Kennzahl misst das Kundenfeedback und die Zufriedenheit mit den Empfehlungen. Das Einholen von Kundenfeedback durch Umfragen oder Rezensionen kann wertvolle Einblicke in die Effektivität des Systems liefern. Durch die Messung und Analyse dieser Kennzahlen können Einzelhandelsmarken wertvolle Erkenntnisse über den Erfolg ihres Produktempfehlungssystems gewinnen und datengestützte Verbesserungen vornehmen, um das Kundenerlebnis zu verbessern und den Umsatz zu steigern.
Quelle: amazon.com Amazonas
Amazons Produktempfehlungssystem ist führend und beeinflusst 35 % aller Käufe. Es analysiert frühere Käufe, das Surfverhalten, Bewertungen und die Prime-Nutzung, um personalisierte Optionen wie „Weiter einkaufen für“ und „Angebote basierend auf Ihrem Verlauf“ bereitzustellen. Dieses dynamische System lernt aus Kundenfeedback und verbessert sich kontinuierlich.
Quelle: corporate.bestbuy.com/about-best-buy/ Angesichts der Konkurrenz durch Amazon führte Best Buy 2015 erfolgreich KI-basierte Produktempfehlungssysteme ein. Das System kombiniert Online- und Offline-Daten. Kunden erhalten über die App filialbezogene Empfehlungen, die die Verfügbarkeit von Produkten im Geschäft und nahegelegene Standorte zur Ansicht der Produkte anzeigen. Best Buy analysiert frühere Käufe, den Browserverlauf und Funktionen wie „Mein Best Buy“, um personalisierte Empfehlungen zu erstellen.
Wir helfen Ihnen, Ihre Daten besser zu verstehen und Datenanalysen optimal zu nutzen. Wir unterstützen Unternehmen dabei, die Fallstricke einer Überspezialisierung zu vermeiden. Unsere Expertise liegt nicht nur in der Optimierung der algorithmischen Genauigkeit, sondern auch in der Entwicklung maßgeschneiderter Empfehlungsschnittstellen für verschiedene Kundensegmente. Wenn Sie auf der Suche nach einer KI-basierten Produktempfehlungs-Engine sind, können wir der richtige Partner für Sie sein.
Von der Layoutoptimierung bis zur Feinabstimmung von Formulierungen und Timing – wir unterstützen Unternehmen dabei, personalisierte Erlebnisse zu schaffen, die Nutzer begeistern. Arbeiten Sie mit Polestar zusammen, um das volle Potenzial Ihres Produktempfehlungssystems auszuschöpfen, die Kundenbindung zu stärken und nachhaltiges Geschäftswachstum im dynamischen Umfeld des digitalen Handels zu fördern.