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Best Practice: Empfehlungen im Onlineshop richtig platzieren

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Wer kennt das nicht? Auf der Suche nach einem Produkt besuchen wir den Onlineshop unseres Vertrauens. Schon auf der Startseite springen uns dabei die zuletzt angesehenen Artikel der Vergangenheit entgegen. Navigiert man weiter zu einer Produktseite wird man direkt von Empfehlungen mit weiterführenden Artikellisten begrüßt. Oft entsteht so ein Kaufinteresse für Produkte, an die man nie gedacht hätte. Und schon erwischt man sich dabei, wie man noch eine Tasche und einen Speicherchip kauft, obwohl man eigentlich nur eine Kamera bestellen wollte. Oder man legt noch ein weiteres Buch des Lieblingsautors in den Warenkorb, von dessen Existenz man ohne die Empfehlungen nicht gewusst hätte.

Die Nutzung dieses enormen Kaufpotentials durch den Einsatz einer Recommendation Engine erzeugt sowohl für den Kunden als auch für den Onlineshop einen erheblichen Mehrwert. Für die Ausgestaltung einer darauf ausgerichteten Empfehlungsstrategie können verschiedene Empfehlungstypen eingesetzt werden. Deren Anwendung ist stark von den Inhalten und dem Personalisierungsgrad des Onlineshops abhängig. Dennoch gibt es Best Practices, die sich bewährt haben und mit deren Einsatz erhebliche Erfolge erzielt werden. Diese Empfehlungstypen lassen sich in vier Kategorien gliedern:

1. Topseller-Empfehlungen

Für einen Großteil der Kunden stellt die Startseite des Onlineshops den „Point of Entry“ dar. Deswegen ist es umso wichtiger, hier möglichst relevante und für den Kunden interessante Inhalte zu präsentieren. Diese Begrüßung kann zum Beispiel im Rahmen von Topseller-Empfehlungen erfolgen. Ob dabei die beliebtesten Produkte oder Kategorien angezeigt werden, liegt ganz im Ermessen des Shop-Betreibers. Insbesondere für Neukunden stellen Topseller-Empfehlungen ein wichtiges Instrument dar, um ein erstes Interesse zu wecken und so ihr Verweilen im Shop zu sichern.

2. Kategorie-basierte Empfehlungen

Entscheidet man sich ausgehend von der Startseite für eine bestimmte Kategorie, so begegnet man Empfehlungen, welche speziell auf diese Kategorie abgestimmt sind. Häufig werden an dieser Stelle Kategorie-bezogene Artikel sortiert nach persönlicher Relevanz oder unter Berücksichtigung von Topsellern präsentiert.

Verweise auf Kategorie-Seiten basierend auf der aktuellen Kategorie sind ebenfalls möglich. Dabei bestimmt das Verhalten aller Nutzer, welche Kombination von Kategorien sich als sinnvoll erwiesen hat und welche somit dem einzelnen Kunden präsentiert wird. Zum Beispiel, wenn sich zeigt, dass viele Kunden, die in der Kategorie „Damen-Jacken“ gleichzeitig Artikel aus der Kategorie „Damen-Accessoires“ kaufen.

3. Produkt-basierte Empfehlungen

Empfehlungen von weiteren Artikeln, die zusammen mit dem jeweiligen Produkt geklickt oder gekauft wurden, stellen einen zentralen Bestandteil der Empfehlungslogik dar. Die Berechnung dieser Empfehlungen erfolgt auf Basis sämtlicher Nutzerbewegungen in Echtzeit. Dieser Typ ist für die bekannten Empfehlungen mit Slogans wie „Kunden, die dieses Produkt interessierte, interessierten sich auch für…“ verantwortlich, welche wahrscheinlich jedem von uns schon einmal begegnet sind.

Hat sich ein Kunde für den Kauf eines Produkts entschieden, so können ihm auf der Warenkorb-Zwischenseite weitere Artikel präsentiert werden, welche von anderen Kunden gemeinsam gekauft wurden. So können Mitnahmeartikel empfohlen werden, an welche der Kunde ohne Produkt-basierte Empfehlung eventuell nie gedacht hätte.

Empfehlungen auf Basis einer Produktliste können ebenfalls ausgespielt werden. Auf Grundlage des angelegten Merkzettels, der Wunschliste oder auch des bestehenden Warenkorbs können weitere Produkte berechnet und dem Kunden als passende Ergänzung angezeigt werden. So kann er seinen Einkauf durch weitere passende Produkte vervollständigen.

4. Nutzer-basierte Empfehlungen

Den höchsten Personalisierungsgrad unter den Empfehlungstypen weisen Nutzer-basierte Empfehlungen auf. Vom Verhalten des Nutzers bestimmt, können gezielt personalisierte Kategorie- und Produktempfehlungen ausgespielt werden. Dies kann sowohl auf der Startseite als auch auf Produkt- oder Kategorie-Seiten geschehen. Je stärker die angezeigten Inhalte auf den Nutzer abgestimmt sind, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass sie für ihn potentiell interessant sind, er diese anklickt und letztendlich auch kauft. Im Vergleich zu den eingangs erwähnten Topsellern ist hier ein Kaufabschluss am wahrscheinlichsten.

Einen weiteren Anwendungsfall stellen Empfehlungen auf Basis eines Suchbegriffs dar. Diese können sowohl auf der Suchergebnis-Seite als auch auf der No-Hit-Seite platziert werden. Damit wird dem Kunden auch bei Eingabe unbekannter Suchbegriffe keine leere Seite präsentiert. Ein Beispiel hierfür wäre die Suche nach einer bestimmten Sport-Marke. Ist diese nicht verfügbar, erhält der Kunde Alternativprodukte einer anderen, ähnlichen Marke vorgeschlagen.

Die Anzeige historischer Transaktionen im persönlichen Kundenbereich zählt ebenfalls zu den Nutzer-basierten Empfehlungen. Diese Transaktionshistorie basiert aber nicht nur auf gekauften Produkten, sondern kann auch auf Basis von angeklickten aber nicht gekauften Produkten oder von abgebrochenen Warenkörben erstellt werden.

Fazit

Unsere Erfahrungen zeigen: Je besser die Platzierung der verschiedenen Empfehlungstypen auf die Inhalte des Onlineshops abgestimmt ist, desto größere Erfolge können damit erzielt werden. Durch die optimale Platzierung relevanter Inhalte wird der Kunde auf seiner Reise durch den Onlineshop unterstützt und so auf für ihn potentiell interessante Produkte hingewiesen. Durch personalisierte Empfehlungen kann das Kauferlebnis des Kunden enorm verbessert werden. Dadurch werden Käufer zu glücklichen Kunden – wer glücklich kauft, kommt gerne wieder!

Welche Empfehlungstypen haben Sie in Ihrem Onlineshop im Einsatz? Oder welche Erfahrungen haben Sie im privaten Umfeld mit den vorgestellten Empfehlungstypen gemacht? Gerne können Sie mit uns über Ihre Erfahrungen diskutieren. Wir freuen uns auf Ihre Nachricht.


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