Produktempfehlung ist im Wesentlichen ein Filtersystem, das die Produkte vorhersagt und anzeigt, die Ihre Kunden kaufen möchten. Die Produktempfehlungsmaschine ist ein komplexes System, das Algorithmen und Benutzerdaten wie Produktbewertungen und -kommentare, Rückgabeverlauf/-verlauf, Warenkorbereignisse, Seitenaufrufe, Navigations- und Suchverlauf usw. verwendet, um maßgeschneiderte Empfehlungen anzubieten. ,

Richtig gemacht, können Produktempfehlungen Einzelhändlern dabei helfen, ihren Umsatz zu steigern und die Kundenbindung zu verbessern. HiVis Supply, ein führender Online-Händler für Warnschutzkleidung und -bekleidung, nutzte individuelle Empfehlungen und steigerte seinen Umsatz um bis zu 68,31 TP2T.

Hier ist ein Beispiel dafür, wie die In-Place-Produktempfehlungsmaschine funktioniert:

Voodoo Tactical Produktempfehlung

 

Einzelhändler nutzen nicht nur diese Produktvorschlags-Engines, sondern auch Streaming-Giganten wie Netflix und YouTube verfügen über integrierte Empfehlungs-Engines, um spezialisierte Listen mit empfohlenen Clips zu erstellen, die Benutzer ansehen können. Tatsächlich werden die 80%-Sendungen, die Sie auf Netflix ansehen, über ein Empfehlungssystem entdeckt.

Einzelverpackung. Wie kann man auffallen?

Werfen wir nun einen Blick auf die verschiedenen Arten von Empfehlungsmaschinen, die von Einzelhändlern verwendet werden, um sinnvollere Einkäufe zu tätigen.

Es gibt 3 Arten von Produktempfehlungsmaschinen:

  • Inhaltsfilterung. Diese Art der Filterung analysiert die vorherigen Präferenzen und vergangenen Entscheidungen eines Käufers, um ein Präferenzprofil zu erstellen. Wenn Sie also das nächste Mal Empfehlungen wie „Wenn Ihnen das gefallen hat, gefällt es Ihnen vielleicht auch“ sehen, denken Sie daran, dass dies ein inhaltsbasierter Vorschlag ist.
  • Kollaboratives Filtern: Diese Methode berücksichtigt Daten von mehreren Käufern und Quellen und vergleicht ihre Kaufhistorien, um genau vorherzusagen, was ein bestimmter Kunde will.
    • Wenn ein Benutzer beispielsweise nach Schuhen sucht, empfiehlt das System möglicherweise ein Paar Socken, die andere Benutzer zusammen mit diesem Paar gekauft haben.
    • Darüber hinaus analysiert das kollaborative Filterverfahren die demografische Zusammensetzung der Nutzer und ermittelt, ob es sich um Erstkäufer oder Bestandskäufer handelt. Amazon verwendet eine gemeinschaftliche Artikel-für-Artikel-Filtermethode, die 351 TP2T des Umsatzes des Unternehmens ausmacht.
  • hybride Empfehlungen. Wie der Begriff schon sagt, kombiniert diese Art von Empfehlungsmaschine inhaltsbasierte und kooperationsbasierte Methoden, die Daten von ähnlichen Benutzern sowie die früheren Präferenzen des jeweiligen Benutzers verwenden, um eine Liste empfohlener Produkte zu erstellen.

Wie funktioniert der Produktempfehlungsmechanismus?

Eine typische Produktempfehlungsmaschine verarbeitet Daten in vier verschiedenen Phasen: Sammlung, Speicherung, Analyse und Filterung.

Schritt 1: Datenerhebung. Produktempfehlung

Dies umfasst sowohl explizite als auch implizite Daten. Explizite Daten sind Informationen, die von Benutzern bereitgestellt werden, wie z. B. Bewertungen und Produktkommentare. Andererseits enthalten implizite Daten Informationen wie Bestellverlauf / Rückgabeverlauf, Warenkorbereignisse, Seitenaufrufe, Klicks und Suchprotokolle.

Schritt 2: Datenspeicherung

Die Produktempfehlungsmaschine speist die Daten. Ihre Effektivität hängt von der Datenmenge ab, die Sie den Algorithmen zur Verfügung stellen. Die Art der Informationen, die Sie zum Einrichten von Empfehlungen verwenden, kann Ihnen bei der Auswahl des zu verwendenden Speichertyps helfen. Sie können eine NoSQL-Datenbank, eine Standard-SQL-Datenbank oder sogar eine Art Objektspeicher verwenden.

Schritt 3: Datenanalyse. Produktempfehlung

Die Filterung der Daten durch verschiedene Analyseverfahren ist der nächste Schritt. Hier sind einige der Möglichkeiten, die gesammelten Daten zu analysieren:

  • Echtzeitsysteme
  • Chargenanalyse
  • Analysen nahezu in Echtzeit

Schritt 4: Filtern der Daten

Der letzte Schritt ist die Auswahl einer Filtermethode. Wie wir im vorherigen Abschnitt besprochen haben, können Sie aus drei verschiedenen Filtermethoden wählen: inhaltsbasierte, kollaborative oder hybride Empfehlungen.

Lesen Sie auch:  Aufbau von Links. 5 Fehler, die Sie vermeiden sollten

Warum braucht ein Onlineshop ein Produktempfehlungssystem? Produktempfehlung

Vor über einem Jahrzehnt führte Amazon eine neue Funktion auf seiner Website ein. Sie stellten eine Reihe von Produkten in einem Karussell unter dem Slogan aus: "Kunden, die diesen Artikel angesehen haben, haben sich auch andere Artikel angesehen."

Die Produktempfehlung von Amazon war nicht nur ein Feature, sondern eine großartige Demonstration, wie man Daten sinnvoll für den Geschäftserfolg nutzt. Heute, nach dem großen Erfolg des Einzelhandelsgiganten, verwenden die meisten Einzelhändler personalisierte Empfehlungen als gezieltes Marketinginstrument sowohl in ihren E-Mail-Kampagnen als auch auf den meisten ihrer Webseiten.

Wenn Sie jedoch einen E-Commerce-Shop betreiben und Empfehlungen noch nicht aktiviert haben, finden Sie hier einige wichtige Fakten und Zahlen, die Sie wahrscheinlich dazu veranlassen werden, Ihre aktuelle Strategie zu überdenken.

Produktstatistik Produktempfehlung

 

Produktempfehlung Best Practices

Viele E-Commerce-Shop-Besitzer scheinen zu glauben, dass Produktempfehlungen nur eine Sammlung ähnlicher Produkte sind. Eine wichtige Sache übersehen sie jedoch oft: Sie optimieren ihre Empfehlungen für Conversions.

Verwenden Sie Data Scie, um das Kaufverhalten von Kunden zu verstehen

Damit Produktempfehlungen zu Ihren Gunsten funktionieren, müssen Sie sicherstellen, dass die von Ihnen angebotenen Angebote relevant und datengesteuert sind. Wie geben Sie Ihren Kunden also die genauesten Empfehlungen, die ihren Interessen und Bedürfnissen entsprechen?

Nicht alle Kunden sind gleich. Jeder Kunde hat seine eigenen Vorlieben und Kriterien, auf deren Grundlage er Kaufentscheidungen trifft.

Wenn Sie beispielsweise ein Geschäft für Nahrungsergänzungsmittel betreiben, bevorzugen einige Ihrer Kunden möglicherweise bestimmte Geschmacksrichtungen oder Zutaten. Andererseits werden manche Käufer ihren Lieblingsmarken immer treu bleiben. Eine effektive Produktempfehlungsmaschine muss dieses einzigartige Benutzerverhalten immer erkennen und das „Warum“ hinter der Kaufentscheidung eines Kunden für ein bestimmtes Produkt verstehen.

Durch die Untersuchung der von Ihnen gesammelten Daten weiß Ihre Suchmaschine, was Ihre Kunden mögen und was sie zum Kauf bewegt. Im Gegenzug verführt es die Besucher mit maßgeschneiderten Produktangeboten. Untersuchungen von Accenture zeigen, dass hochgradig personalisierte Produktempfehlungen die Wahrscheinlichkeit eines Kaufs um 75 Prozent erhöhen.

Reichen Sie die richtige Anzahl an Empfehlungen ein. Produktempfehlung

Der Zweck der Integration von Produktempfehlungen in Ihre Website besteht darin, Besuchern dabei zu helfen, das zu finden, was ihnen gefallen könnte, und dadurch die Kundenbindung zu erhöhen. Wenn Sie eher dazu neigen, Empfehlungen einfach als Gelegenheit zur Verbesserung Ihrer Conversions zu betrachten, besteht eine größere Wahrscheinlichkeit, dass Sie das Gesamterlebnis beeinträchtigen.

Tatsächlich können zu viele Empfehlungen Besucher vom eigentlichen Zweck der Seite ablenken. Wie das lästige Pop-up, das beim Surfen auf einer Website erscheint, können auch Produktempfehlungen lästig sein.

Sehen Sie sich an, wie Walmart seine Produktempfehlungsstrategie umgesetzt hat:

Walmart-Produktempfehlungen

 

Im Gegensatz zu Amazon hat Walmart keine umfassende Produktempfehlungsstrategie. Indem sie es minimal und zentriert halten, stellen sie sicher, dass die Produktvorschlagsfunktion nicht vom eigentlichen Zweck der aktuellen Seite abweicht.

„Qualität vor Quantität“ zu wählen, ist unsere Expertenempfehlung. Indem Sie nur wenige empfohlene Empfehlungen auf ausgewählten Seiten anzeigen, können Sie die Balance zwischen Conversion-Rate und Einkaufserlebnis halten.

Verwenden Sie hochwertige Produktbilder. Produktempfehlung

Bilder sind für den Erfolg im E-Commerce unerlässlich. Aber warum?

Visuelle Inhalte stärken das Vertrauen der Käufer, indem sie den Käufern ein Einkaufserlebnis bieten.

Lesen Sie auch:  Restaurant-Branding: Der vollständige Leitfaden

Produktempfehlungen sind in diesem Fall keine Ausnahme. Das Einfügen hochwertiger Bilder ist der beste Weg, um die Leute dazu zu bringen, sich Ihre empfohlenen Artikel anzusehen.

Produktempfehlung 1

 

Der Bereich Nike Produktempfehlungen enthält erstklassige Bilder, die es Käufern leicht machen, diese Produkte zu finden, zu bewerten und zu kaufen.

Eine intelligentere Empfehlung führt zu besseren Conversions

Laut Marketing Dive verlassen 48%-Käufer aufgrund einer schlecht personalisierten Erfahrung die Website einer Marke und kaufen bei einem Wettbewerber ein. Um die Aufmerksamkeit der Besucher zu gewinnen, müssen Sie intelligentere, personalisiertere Produktempfehlungen basierend auf individuellen Vorlieben oder sozialen Daten entwickeln.

Mit Produktempfehlungen können Sie Einkaufsmuster, Verhaltensweisen, Kaufhistorie oder Wunschlisten erfassen und ihnen hochspezialisierte Produktangebote präsentieren.

Das Erstellen verschiedener Arten von Empfehlungen ist eine weitere effektive Methode, um ein attraktives Einkaufsumfeld zu schaffen.

Einige der besten Arten von Conversion-Empfehlungen sind:

Bestseller-Empfehlung. Die Empfehlung Dieser Typ umfasst beliebte Produkte oder Bestseller des Online-Shops.

Bestseller-Produktempfehlung

 

Auch andere Kunden werden geprüft. Diese Art der Empfehlung funktioniert, indem die Daten, Interessen oder Vorlieben vieler Benutzer gesammelt und mit dem Online-Verhalten eines bestimmten Käufers verglichen werden, um die genauesten Angebote bereitzustellen.

Andere Kunden haben sich auch angesehen

 

Sie können auch mögen ... Es handelt sich um eine Reihe von Produkten, die dem, was der Kunde sucht, in gewisser Weise ähnlich sind. Die Empfehlungsmaschine sammelt und vergleicht dabei verschiedene Nutzerverhaltensmuster und -präferenzen wie Kategorie, Farbe, Marke, Preis etc.

Sie können auch mögen

 

Kategorieempfehlungen. Einige E-Commerce-Shops zeigen Produktangebote basierend auf Bestsellern oder beliebten Produkten nach Kategorie an. Produktempfehlung

Kategorieempfehlungen

 

Verbessern Sie Ihren AOV mithilfe von „Häufig zusammen gekauft“-Empfehlungen

Eine der besten Möglichkeiten, den Umsatz Ihres E-Commerce-Shops zu steigern, besteht darin, den AOV oder den durchschnittlichen Bestellwert von Transaktionen zu erhöhen. Häufig zusammengekaufte Empfehlungen zielen darauf ab, Upselling- und Cross-Selling-Möglichkeiten zu schaffen. Produktempfehlung

In diesem Fall analysiert das Produktempfehlungssystem riesige Datenmengen, wie z. B. die Kaufhistorie und das bisherige Verhalten ähnlicher Benutzer, um zusätzliche Produkte zu empfehlen.

Amazon macht es richtig, wenn es dies tut:

Zusammen mit diesem kaufen sie oft

 

Das Hauptziel von Empfehlungen für "häufig zusammen gekaufte" Produkte besteht darin, den AOV für jede Transaktion zu erhöhen.

Integrieren Sie soziale Beweise oder Abzeichen, um Vertrauen aufzubauen. Produktempfehlung

Das Hinzufügen eines sozialen Sicherheitsnetzes zu Empfehlungen hilft Einzelhändlern, Vertrauen in die von ihnen angebotenen Produkte zu demonstrieren.

Untersuchungen von HubSpot zeigen, dass 57%-Verbraucher ein Produkt oder eine Dienstleistung mit einer Bewertung von mindestens 4 Sternen bevorzugen. Darüber hinaus sind die heutigen Käufer bereit, mehr für das 31%-Geschäft mit besseren Bewertungen auszugeben.

Um Ihren Vertrauenswert zu verbessern, können Sie die kleinen Symbole neben jedem Produkt ankreuzen, um anzuzeigen, wie viele Personen es an diesem Tag gekauft haben. Wenn der Käufer weiß, dass einige andere Personen ein bestimmtes Produkt bereits gekauft haben, kann ihn dies der Kaufentscheidung näher bringen.

Einzelhändler können ihren Bestseller-Empfehlungen auch Sternebewertungen hinzufügen, um die Conversion-Chancen zu verbessern.

für dich empfohlen

 

Wirkungsvoll sind auch Labels wie „Bestseller“, „Top-Picks“ oder „Wahl der Redaktion“.

Platzieren Sie Ihre Empfehlungen „above the fold“.

Da Einkaufen ein Spiel der visuellen Wahrnehmung ist, spielt die Positionierung Ihrer Empfehlung eine große Rolle. Der Begriff "above the fold" wurde zuerst verwendet, um sich auf die obere Hälfte von Zeitungen zu beziehen; denn dies war der einzige Teil, der für den Passanten sichtbar war. Daher platzierten Verlage in der Regel überzeugende Bilder oder Schlagzeilen „above the fold“, um Besucher anzuziehen.

Lesen Sie auch:  Bearbeitung von YouTube-Videos

Websites sind nicht anders. Produktempfehlung

Laut dem Manifest der Nielsen Norman Group beträgt der durchschnittliche Unterschied zwischen der Art und Weise, wie Benutzer Informationen oben und unten verarbeiten, 84%.

Obige Empfehlung

 

Wenn Sie Ihre Produktempfehlung „above the fold“ platzieren, können Käufer sie leicht erkennen. Für Käufer mit höchstem Kaufinteresse, bequeme Platzierung über der Faltung.

Fügen Sie Produktempfehlungen auf 404-Seiten hinzu. Produktempfehlung

404-Fehler können für Käufer frustrierend sein.

Tatsächlich zeigt eine Studie, dass 74%-Käufer, die auf einen 404-Fehler stoßen, die Website verlassen und nie wieder zurückkehren.

Aber keine Sorge! Sie können diese unvermeidliche Situation nutzen, um einige Ihrer heißesten Artikel zu präsentieren. Dies bietet Ihren Benutzern nicht nur einen Ausstieg aus der Fehlerseite, sondern bietet auch eine erstaunliche Gelegenheit, die Conversions zu steigern.

Sogar beliebte Einzelhändler wie Nike, Steve Madden usw. verfolgen diese Taktik und machen die unvermeidlichen 404-Fehler zu einer Chance.

Startseite Produktempfehlungen Stark

Die Homepage der Website ist der perfekte Ort, um Produktempfehlungen zu veröffentlichen.

Die Studie von Baymard besagt, dass 25%-Käuferneulinge kontinuierlich durch die Homepage gescrollt und dann wieder zurückgekehrt sind, um die Produktpalette der Website zu erkunden. Neue Besucher, die keine Vorkenntnisse über das exklusive Sortiment der Marke haben und sich stark auf Homepage-Inhalte verlassen, um ihre Bekanntheit zu steigern. Produktempfehlung

Beispielsweise hat RayBan seine beliebtesten Produkte auf der Homepage platziert, um Kaufgelegenheiten zu schaffen.

Produktempfehlung für die RayBan-Homepage

 

Die Philosophie ist einfach: Aufgrund fehlender Daten ist es meist schwierig, neuen Besuchern neue Angebote zu empfehlen. In diesem Szenario besteht die beste Produktempfehlung darin, die beliebtesten Produkte oder die Produkte mit den höchsten Konversionsraten auf der Startseite anzuzeigen.

Schließen Sie Bestätigungsempfehlungen und E-Mails zu abgebrochenen Warenkörben ein

Für jeden Dollar, der für E-Mail-Marketing ausgegeben wird, können Sie mit durchschnittlich 42 Dollar rechnen. Darüber hinaus empfehlen 59%-Vermarkter E-Mail als den effektivsten Kanal zur Generierung von Einnahmen. Aufgrund ihrer hohen Konversionsraten sind E-Mails eine der besten Möglichkeiten, Ihren Kollegen Empfehlungen zu präsentieren.

Als Beispiel können Sie den aufgegebenen E-Mail-Warenkorb S für Kunstgegenstände wie aufgegebene Gegenstände verwenden.

E-Mail-Empfehlung Produktempfehlung

 

Andererseits können Sie „häufig zusammen gekauft“-Empfehlungen in Ihre Bestellbestätigungs-E-Mail aufnehmen.

Abschließende Gedanken

Eine Infosys-Umfrage zum Einkaufserlebnis im Einzelhandel zeigt, dass 74%-Kunden frustriert sind, wenn sie auf einer Website landen, die Inhalte anzeigt, die nichts mit ihren Interessen und Vorlieben zu tun haben. Die kundenorientierte Personalisierung kann jedoch Ihre Conversions auf 5% steigern und eine 5- bis 8-fache Rendite auf Ihre Marketingausgaben erzielen.

Maßgeschneiderte Produktempfehlungen fördern das Wachstum und die Rentabilität und erleichtern Käufern das Einkaufen, indem sie ihre spezifischen Vorlieben verstehen. Als einer der heißesten Trends im E-Commerce geben Produktempfehlungen Einzelhändlern die Möglichkeit, mit den größten Namen der Branche zu konkurrieren und diese zu übertreffen, indem sie den Kunden ein außergewöhnliches Einkaufserlebnis bieten.

Ihr Assistent im Werbe- und Druckereigeschäft“AZBOOKA