Empfehlungsmarketing
Kunden sind die erfolgreichsten Einkaufsberater im Internet
„Kunden, die dieses Produkt gekauft haben, haben auch jenes gekauft…“.
Diese automatisch erzeugten Produktempfehlungen wirkten vor Jahren noch wie Internet-Zauberei, sind heute jedoch Standard im E-Commerce. Aus den einstmals einfachen Verknüpfungen haben sich selbstlernende Systeme entwickelt. Ihr wichtigster Rohstoff: Die Kaufwünsche der Kunden, die sich in ihrem Einkaufsverhalten ausdrücken.
Diese Technologie kommt heute bei allen großen Shop-Angeboten im Internet zum Einsatz und setzt nun zum Sprung in neue Bereiche an. Künftig werden etwa auch personalisierte Newsletter sich viel genauer auf jeden einzelnen Empfänger einstellen können – besser als jeder Redakteur oder Verkäufer dies könnte.
Metadaten – die eigentlichen Verkäufer
Die wahre Stärke im E-Commerce sind nicht die unbegrenzten Ladenöffnungszeiten, sondern Metadaten. Die unbewusst erzeugten Metadaten geben dabei am besten Auskunft über das tatsächliche Kaufverhalten der Nutzer. Ein Blick in Tausende von Einkaufskörben offenbart überraschende Querverbindungen, auf die wir durch Lektüre von Kommentaren oder eigene Erfahrungen nicht stoßen würden. Solche Informationen lassen sich zwar auch im stationären Handel gewinnen, aber nicht in jeder Sekunde aktualisieren!
Mit der richtigen Technologie werden Kundenwünsche transparent
Mit der Realtime Decisioning Engine (RDE) der prudsys AG (Schwesterunternehmen der nexum AG) kann sich Ihr Shop in Echtzeit anhand der Metadaten individuell und automatisch auf unbewusste Wünsche und Verhaltensweisen der Kunden einstellen. Die Empfehlungssoftware nutzt den digitalen Wissensschatz optimal und erzielt höhere Konversionsraten und Umsatzsteigerungen bis zu 10%.
Die RDE der prudsys AG ist derzeit das führende Empfehlungssystem in Europa!
Die RDE kennt seine Besucher ganz genau
Einmal in einen Shop eingebaut, erzeugt die RDE Produktvorschläge. Aber nicht nach starren, vom Händler festgelegten Produktbeziehungen. Die RDE lernt vom Verhalten der Kunden – ohne Unterbrechung, 24 Stunden am Tag. Ihr Studienmaterial: statistische Daten. Diese gewinnt sie zum Beispiel aus den elektronischen Warenkörben der Online-Kunden. Die RDE vergleicht die Inhalte der Warenkörbe und empfiehlt auf Basis von Produktverwandtschaften ergänzende Artikel. Zugleich registriert die RDE genau die Kundenwege im Shop. Zum Beispiel das Klick-Verhalten eines Webshop-Besuchers, der so in der Produktgruppe Herrenbekleidung die Empfehlung für ein Hemd erhält, sie anklickt und das Hemd in den Warenkorb befördert. Dazu empfiehlt ihm die RDE gleich noch die passende Krawatte und er beschließt vielleicht, auch diese noch zu kaufen.
Wenn Sie Fragen zum spannenden Thema Empfehlungsmarketing und Recommendation Engine haben, kontaktieren Sie doch einfach unseren Experten Jürgen Wachtmeester.
