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Die Fashionbranche stellt Onlinehändler vor besondere Herausforderungen. Eine hohe Dynamik durch ständig wechselnde Saisonmode und dem Anspruch, Kleidung anzubieten, die „in Mode“ ist, prägen die Branche. Darüber hinaus haben Kunden ihren eigenen Geschmack, was Muster, Schnitt und Stil betrifft.


Für Fashionhändler ist es deshalb wichtig, aus der Fülle an Auswahlmöglichkeiten den Kunden die jeweils passenden Kleidungsstücke anzubieten. Relevanz für die Kunden in Form von personalisierten Angeboten ist hier einer der Schlüsselfaktoren für den erfolgreichen Verkauf. Das zunehmende Shoppen über das Smartphone verstärkt diese Anforderung. Ob über den Browser oder in der App: Der begrenzte Platz auf dem Smartphone fordert relevante Angebote, um Kunden zu überzeugen.

Schon vergleichsweise kleine Stellschrauben innerhalb des Einkaufprozesses können zu einem besseren Shoppingerlebnis führen und so zu mehr Umsatz verhelfen. In diesem Beitrag erfahren Sie, wie Sie durch Image Similarity, also Produktempfehlungen, die auf Basis von Bildähnlichkeiten berechnet werden, auf der Artikeldetailseite, im Warenkorb und auf dem Merkzettel bei Ihren Kunden punkten.

1. Image Similarity auf der Artikeldetailseite für die beste Kaufoption

Mit einem Klick auf ein interessantes Produkt gelangen die Kunden zur Artikeldetailseite. Hier finden sie nähere Informationen zum Kleidungsstück und eine detaillierte Ansicht, i.d.R. durch verschiedene Produktbilder, Videos oder 3-D-Bilder. Sehr viele Fashionhändler platzieren unter dem Kleidungsstück verschiedene Produktempfehlungen, basierend auf unterschiedlichen Empfehlungslogiken. Eine beliebte Empfehlungslogik – gerade in der Fashionbranche – sind Empfehlungen, die auf Basis von Ähnlichkeitsanalysen berechnet werden. Der Kunde erhält also zur angesehenen grünen Hose, Vorschläge für andere Hosen, die der grünen Hose in Form, Material und/oder Farbe ähneln. Aus meiner Projekterfahrung im Fashionhandel kann ich berichten, dass viele Kunden diesen „Service“ nutzen, denn

  • Viele Kunden stöbern gern bei der Outfitwahl. Ähnlichkeitsempfehlungen helfen bei der Auswahl des „richtigen“ Kleidungsstückes
  • Wenn die gewünschte Kleidergröße ausverkauft ist, kann die Enttäuschung darüber abgemildert werden, indem die Kunden optisch ähnliche Kleidungsstücke zur Auswahl haben

Die Händler bestimmen dabei selbst, welche Produkte in die Berechnung der Empfehlungen einbezogen werden, z.B. nur aus einer bestimmten Kategorie oder einer bestimmten Markenwelt. Unsere KI-Lösung hält einen integrierten Test-Drive bereit. So können Sie verschiedene Konfigurationen einfach miteinander vergleichen.

 

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2. Image Similarity im Warenkorb, um den Umsatzverlust durch ausverkaufte Artikel zu kompensieren

Haben sich Kunden entschlossen ein Kleidungsstück zu kaufen, legen sie es in den Warenkorb. Jetzt sollten die Kunden nach Möglichkeit durch nichts mehr abgelenkt werden, um einen Kaufabbruch zu vermeiden. Sonderaktionen, Umfragen oder Produktempfehlungen sind an dieser Stelle fehl am Platz.
Doch Ausnahmen bestätigen bekanntlich die Regel: Schließen Kunden den Kauf nicht ab und kehren einige Zeit später zum Warenkorb zurück, kann die Frustration groß sein, wenn der Artikel mittlerweile ausverkauft ist.

Um dem drohenden Umsatzverlust entgegen zu wirken, hat es sich in der Praxis als praktikabel erwiesen, alternative Produkte anzuzeigen, die dem ausverkauften Kleidungsstück optisch ähneln. Erfahrungswerte zeigen, dass ein nicht unerheblicher Teil der Kunden sich dafür entscheidet, eine dieser Empfehlungen in den Warenkorb zu legen.
Die Händler legen für die Berechnung der Empfehlungen die Filterkriterien fest, z.B. dass nur die Artikel angezeigt werden, die auch in der Kleidergröße des ausverkauften Produktes verfügbar sind.

Wie prominent die Empfehlungen auf Basis von Image Similarity im Warenkorb angezeigt werden, setzen Händler in der Praxis unterschiedlich um. Manche zeigen die Empfehlungen direkt als Produktbilder unter dem ausverkauften Kleidungsstück, bei anderen Fashionhändlern aktiviert der Kunde die Anzeige der Empfehlungen durch einen Klick auf einen Button unter dem Sold-Out-Artikel. Die Überschrift zu den Empfehlungen wählen Händler i.d.R. so, dass die Kunden auf einem Blick erkennen, dass es sich hierbei um ähnliche Produkte handelt.

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3. Optisch ähnliche Empfehlungen für Alternativen auf dem Merkzettel

Ein Merkzettel oder eine Wunschliste erleichtert es den Kunden, sich interessante Kleidungsstücke für „später“ zu merken. Fashionhändler sehen diesen Service als Vorstufe zum eigentlichen Kaufprozess. Anders als im Warenkorb, bei dem der Kunde nach Möglichkeit nicht mehr abgelenkt werden soll, sind hier Inspirationen, z.B. in Form von Produktempfehlungen oder speziellen Aktionen, noch möglich. Doch auch hier kann es passieren, dass Kleidungsstücke nach einer gewissen Zeit ausverkauft sind.
Wie im Warenkorb geben Produktempfehlungen für optisch ähnliche Kleidungsstücke auch auf dem Merkzettel den Händlern die Möglichkeit, verloren geglaubtes Umsatzpotenzial zurückzuholen. Ein Teil der Kunden wird sich dafür entscheiden, eine angezeigte Alternative für den geplanten Kauf vorzumerken.
Und auch hier nutzen Fashionhändler die verschiedenen Filtermöglichkeiten für die Anzeige der Empfehlungen. Beispielsweise möchten manche Onlineshop-Betreiber optisch ähnliche Kleidungsstücke nur in einer bestimmten Preisspanne, orientiert am Preis des Ursprungsproduktes, anzeigen.

Welche Empfehlungen am besten von den eigenen Kunden angenommen werden, monitoren die Nutzer unserer KI-Lösung gern im Test-Drive. Dieser stellt die Option bereit, die Bildähnlichkeiten in einer 3D-Ansicht zu visualisieren. So erhalten Händler einen besseren Überblick in punkto der Ergebnisse. Innerhalb der 3D-Ansicht können Nutzer sich interaktiv bewegen und eine Suchfunktion anwenden.

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Sind Sie bereit für Image Similarity?

Nicht nur Fashionhändler profitieren von Produktempfehlungen auf Basis von Ähnlichkeitsanalysen. Und neben den vorgestellten Anwendungsfällen setzen Händler durch den Einsatz von Image Similarity eine Vielzahl weiterer Use Cases um.

Sie überlegen, Image Similarity auch in Ihrem Onlineshop einzusetzen? Ich berate Sie gern – vereinbaren Sie einen Termin oder nehmen Sie an einem unserer nächsten Webinare teil.

 

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