Me-Commerce

So werden Web-Empfehlungen persönlich

13.11.2014
Von 
Yvonne Göpfert ist als freie Journalistin in München tätig.

Profiling: Die Hilfe des Kunden ist erforderlich

Abhilfe kann das sogenannte Profiling schaffen. Die Plattform analysiert das Surfverhalten des Kunden und bildet daraus Informations-Cluster. Ein spezieller Algorithmus sucht auf dieser Basis Produkte speziell für den Kunden zusammen. Je öfter der Kunde den Online-Shop besucht, desto treffsicherer passen die Empfehlungen. Groß im Trend liegt nun die Möglichkeit, als Kunde ein eigenes Profil anzulegen und zu pflegen. Damit können Kunden durch die Pflege ihres eigenen Profils die automatisierten Empfehlungen selbst beeinflussen - zum Beispiel durch die Eingabe ihrer Hobbys, ihrer Lieblingsstars oder ihrer Lieblingsmarken. Je detaillierter ein Profil, desto genauer lassen sich dann auch Vorhersagen zu neuen Produkten wie zum Beispiel Smartwatches ableiten

Cross-Selling bei Deichmann: Die Empfehlungen müssen vom stilistisch passen.
Cross-Selling bei Deichmann: Die Empfehlungen müssen vom stilistisch passen.
Foto: Deichmann

Je genauer die Profile, desto besser funktionieren zudem auch Ansätze wie "Unsere Experten / Designer empfehlen" oder "Das könnte Ihnen auch gefallen" und wecken beim Kunden die Lust, noch einmal in den Geldbeutel zu greifen. Modeanbieter, die mit Beratung durch Stylisten werben, setzen auf dieses Pferd. Dazu lassen Sie ihre Kunden einen Fragebogen ausfüllen, in dem die Kunden angeben, welche Farben und Materialien sie bevorzugen und welchen Stil (sportlich, elegant, leger etc) sie bevorzugen. Das Ergebnis sind höhere Umsätzen - vorausgesetzt natürlich, dass die gezeigten Artikel auch wirklich zum Look passen.

Recent Behavior Pattern-Analyse: Surf-Verhalten wird analysiert

Wird zusätzlich zum persönlichen Profil und allgemein passenden Daten ähnlichen Kaufverhaltens auch noch das kürzlich an den Tag gelegte Surf- und Klickverhalten ausgewertet, steigt die Trefferquote um weiter Prozentpunkte. Einer Umfrage unter 500 Online-Shoppern des Shop-Software-Anbieter Apptus zufolge empfinden es 63 Prozent der Online-Shopper als positiv, wenn sich Online-Shops an ihre vergangenen Einkäufe "erinnern." Für 57 Prozent der Befragten wäre eine schlechte, nicht auf die Kunden zugeschnittene Web-Site, Grund dafür, diese zu verlassen und ihren Einkauf anderswo zu erledigen.

Apptus hat untersucht, wie Online-Shopper Shop-Seiten mit Produktempfehlungen bewerten.
Apptus hat untersucht, wie Online-Shopper Shop-Seiten mit Produktempfehlungen bewerten.
Foto: Apptus