Was ist eigentlich Cross-Selling?
Das Ziel von Cross-Selling ist es, dem Kunden nach einem Kauf weitere Artikel vorzuschlagen, die für ihn auch relevant sein können, um den Wert des Warenkorbs um bis zu 30 % zu erhöhen.
Top 5 Plugins: Personalisierung im Onlineshop
Der Kunde sollte immer im Fokus stehen. Wir zeigen dir die top 5 Plug-Ins, um deinen Onlineshop an die individuellen Herausforderungen deiner Kunden anpassen kannst und welche Hürden es bei der Personalisierung gibt.
Bei der Personalisierung geht es darum automatisch zu erkennen, welche individuellen Präferenzen der individuelle Besucher hat und dann das Produktangebot und die Einkaufserfahrung dynamisch an diese anzupassen. Wir wollen also jedem Kunden, zu jeder Zeit, das richtige Produkt vorschlagen können.
Einer Langzeitstudie nach können Onlineshops durch ein gut personalisiertes Erlebnis bis zu 6 % mehr Umsatz erzielen. Zudem konnte festgestellt werden, dass 83 % der Verbraucher bereit wären zu einer Website mit einem besseren, persönlicheren Service zu wechseln.
70 % der Besucher erwarten Personalisierung
Immer mehr Menschen sind bereit, ihre persönlichen Daten mit Unternehmen zu teilen. Fast 70 % der Befragten gaben an, dass sie ihre Vorlieben und Interessen gerne mit Onlineshops teilen würden, wenn dadurch ihr Einkaufserlebnis verbessert wird.
Die Zielgruppe spielt hierbei aber auch eine wichtige Rolle. Es ist ein starkes Zeichen dafür, dass Personalisierung immer mehr an Bedeutung gewinnt, wenn 53% der jüngeren User sagt, sie wollen personalisierte Produktempfehlungen. Auch wenn „nur“ 37% der über 35-Jährigen diesem Wunsch folgen, so ist es doch eine steigende Tendenz und zeigt, dass auch die ältere Generation Interesse an personalisierten Angeboten hat.
Was sind die Vorteile der Personalisierung?
Eine Personalisierungs-Software ist ein unglaublich effektives System, das es ermöglicht jedem Kunden ein individuelles Einkaufserlebnis zu bieten. Durch die Auswertung von Daten werden Produktangebote perfekt auf die Wünsche des Kunden abgestimmt – ohne langes Herumprobieren. Dadurch kannst du viel „Lehrgeld“ einsparen und es an einer anderen Stelle effektiver einsetzen.
84% der Online-Händler verzeichnen zudem eine signifikante Umsatzsteigerungen durch die Verwendung einer Recommendation Engine. Laut McKinsey ist bekannt, dass diese Systeme den Umsatz eines Unternehmens um 20 % und den Gewinn um 30 % steigern können. Solche Angebote schaffen auch einen Mehrwert für die Kunden, indem sie die unerwartete Entdeckung von verfügbaren und nützlichen Produkten erleichtern. Du kannst dir also vorstellen, dass einem viel Umsatz entgeht, wenn auf eine solche Software verzichtet wird.
Auch wird deine Absprungrate deutlich geringer werden, wenn du deinen Kunden dabei helfen kannst die gewünschten Produkte in deinem Shop schneller als bei deiner Konkurrenz zu finden.
Unterschiedliche Ansätze in der Personalisierung
Kollaborative Filterung:
Die Meisten Systeme versuchen anhand von kollaborativer Filterung die Interessen des Kunden zu erkennen.
Hat also ein Kunde mit einem ähnlichen Profil und ähnlichen Interessen „dies“ gekauft, ist es nach dem System wahrscheinlich, dass er das Produkt auch kaufen wird. Es wird also auf der Grundlage der Ähnlichkeit der Nutzer Gruppen von Profilen mit ähnlichen Vorlieben, Suchverläufen und Kaufgewohnheiten zu einer einzigen Gruppe zusammengefasst und ihr Verhalten analysiert. Auf diese Gruppe wird das Einkaufserlebnis dann gezielt angepasst.
Vorteile von kollaborativer Filterung:
✅ Sehr einfach umzusetzen, wenn man viele Besucher hat
✅ Günstige Preise – Die Systeme sind nicht Leistungshungrig oder KI-Basiert
❌ Geringe Personalisierung – Nicht für jeden Besucher individuell
❌ Benötigt sehr viele Kunden-Daten für gute Ergebnisse
❌ Personalisierung häufig nicht in Echtzeit
Inhaltsbasiertes Filtern:
Das inhaltsbasierte Filtern Konzentriert sich hingegen auf den individuellen Käufer. Dieses System gibt Empfehlungen ab, indem es Kundenpräferenzen und mit Produktattributen abgleicht.
In diesem Fall sollten die einzelnen Produkte mit genügend Eigenschaften versehen worden sein. Der Kunde wird während seines Aufenthalts im Onlineshop durchgehend analysiert, um anhand seiner Einkaufshistorie, Suchdaten und Likes passende Produkte zu finden.
Vorteile von inhaltsbasierten Filtern:
✅ Gute Ergebnisse bei vielen Stammdaten
✅ Individuell für jeden Besucher im Shop
❌ Personalisierung findet erst nach langer Analyse statt
❌ Kann aus Gründen des Datenschutz abgelehnt werden
Neue Ansätze mit KI:
Neue Ansätze haben das beste aus beiden Welten vereint und bieten dem Besucher hochindividualisierte Einkaufserfahrungen.
Das Problem der vorherigen System besteht darin, dass man viele Besucher, gute Stammdaten und eine Menge Zeit benötigt, um seinen Besuchern eine gute Personalisierung anzubieten. Mit künstlicher Intelligenz ist es aber möglich geworden all diese Hindernisse zu überwinden.
Mit der interaktiven Produktsuche von Recommendy werden Stammdaten automatisch aus den Produktbildern und Texten generiert. Der Besucher muss nicht mehr lange analysiert werden, da er durch eine völlig neue Benutzeroberfläche selbst bestimmen kann, welche Art von Produkten ihn interessiert. Die Fremdbestimmung von Algorithmen, die keiner versteht, ist damit also endlich vorbei.
Vorteile von KI-Systemen:
✅ Hoher Grad der Personalisierung – Individuell für jeden Besucher
✅ Automatische Erstellung von Stammdaten
✅ 100 % DSGVO Konform & Ohne Cookies
❌ Weniger manuelle Eingriffsmöglichkeiten
Unsere Top 5 Lösungen für die Personalisierung:
- Recommendy – Neue Art der Personalisierung, in Echtzeit mit KI
- trbo – Komplexe Personalisierung für große Unternehmen
- FACT Finder – Starke Technologie für kollaboratives Filtern
- nosto – Innovative Lösung für inhaltsbasiertes Filtern
- Segmentify – Umfangreiche Lösung für kollaboratives Filtern
- Themen: personalisierung, tools
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