Produktempfehlungen für die Kleinsten ganz groß: baby-walz personalisiert erfolgreich Onlineshop und Newsletter

Deutliche Steigerung des Umsatzes aus Empfehlungen

babywalz logo

Die baby-walz GmbH vertreibt seit ihrer Gründung im Jahr 1952 Baby-Artikel. Mittlerweile umfasst das Angebot des Omnichannel-Händlers mehr als 30.000 Produkte. baby-walz bietet jungen Familien im Webshop, im Versandkatalog und in über 50 Fachgeschäften in Deutschland, Österreich und der Schweiz alles, was das Leben mit kleinen Kindern komfortabel macht. Von der Umstandsmode über Baby-Ausstattungen bis hin zu Spiel- und Freizeitartikeln ist alles im Sortiment des Händlers aus Bad Waldsee vertreten. Um seinen Kunden online ein individuelles Einkaufserlebnis zu bieten, entschied sich das Unternehmen für die Implementierung der prudsys Realtime Decisioning Engine (kurz: prudsys RDE) in Mobilshop, Onlineshop und Newsletter.

Screenshot vom babywalz-onlineshop mit verschiedenen Empfehlungstypen

Das Ziel

Die hohe Beratungskompetenz in den Filialen soll die digitalen Verkaufskanäle erreichen: baby-walz möchte seinen Kunden in Mobilshop, Onlineshop und Newsletter ein Einkaufserlebnis von höchster persönlicher Relevanz bieten. Das Empfehlungssystem sollte sowohl aus aktuellen Verhaltensdaten als auch aus historischen Transaktionsdaten passende Produktempfehlungen generieren, die jedem Kunden einen individuellen Mehrwert bieten. Die Einbindung sollte auf den verschiedenen Seiten im Webshop und im Newsletter erfolgen. Zudem sollte die Startseite des Webshops voll personalisiert sein. Demnach stimmt die prudsys RDE alle angezeigten Produkte inklusive der Rubriken auf die Präferenzen des jeweiligen Kunden ab. Das Ziel war eine Stärkung der Kundenbindung und -zufriedenheit sowie eine Steigerung des Umsatzes aus Empfehlungen.

Die Lösung

baby-walz entschied sich für den Einsatz der prudsys RDE zur Ausspielung von personalisierten Recommendations über alle digitalen Touchpoints. Seit der Integration der Personalisierungssoftware im März 2016 profitieren Kunden von einem individuellen Einkaufserlebnis im Webshop. Die Ausspielung der personalisierten Produktempfehlungen erfolgte anfangs ausschließlich im mobilen Shop für das Smartphone, später für alle anderen Devices. Auf verschiedenen Seiten des Onlineshops erhält der Kunde passende Produktempfehlungen. Zudem realisierte prudsys eine kundenindividuelle Lösung für baby-walz für die Startseite: Ein Plug-in ermöglicht die personalisierte Kategorie-Anzeige sowie die dazu passenden Produktempfehlungen aus der jeweiligen Rubrik. Neben Onlineshop und Mobileshop stimmt baby-walz auch die Inhalte seiner Newsletter in Zukunft individuell auf jeden Empfänger ab. Erst beim Öffnen der E-Mail werden die personalisierten Empfehlungen auf Basis des individuellen Surf- und Kaufverhaltens der Kunden im Onlineshop sowie der Warenkorbhistorie generiert. Die prudsys RDE lernt außerdem aus dem Klickverhalten des Empfängers und optimiert so die Qualität der eigenen Inhalte. Derzeit befindet sich baby-walz in der Integrations- und Testphase für den personalisierten Newsletter.

Das Ergebnis

Mit der Einbindung der prudsys RDE profitiert baby-walz von einer individuellen Kundenansprache, die in Echtzeit aus dem Klickverhalten der Kunden lernt und Empfehlungen dynamisch anpasst. Innerhalb eines Jahres erfolgte eine deutliche Steigerung der Akzeptanzrate der Empfehlungen im Onlineshop sowie des Umsatzes aus Empfehlungen.

Dr. Steffen Haak, Senior Product Owner E-Commerce bei baby-walz:

„Der Einsatz der prudsys RDE führt zu einer stärkeren Kundenbindung sowie der effektiven Nutzung von Cross-Selling-Potenzialen. Innerhalb eines Jahres stieg der Umsatz aus Empfehlungen auf 8 %, die Akzeptanzraten der Empfehlungen liegen kanalübergreifend bei rund 12 %.“

Auf einen Blick

 Ziel

  • Personalisiertes Einkaufserlebnis für Onlineshop, Mobileshop und Newsletter
  • Voll-personalisierte Startseite
  • Steigerung Umsatz aus Empfehlungen und Klickraten

Lösung

  • Automatisierte Auslieferung von Produktempfehlungen auf verschiedenen digitalen Kanälen in Echtzeit
  • Echtzeit-Analyse der Nutzerinteressen sowie Einbezug historischer Daten zur Empfehlungsberechnung
  • Plug-in als kundenindividuelle Lösung für die Startseite

Ergebnis

  • Umsetzung einer konsequenten Kundenorientierung
  • 8 % Umsatz aus Empfehlungen
  • 12 % Klickrate der Empfehlungen

Weitere Erfolgsgeschichten unserer Kunden

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