Oder wie kommt das richtige Produkt zum richtigen Abnehmer?

Welches Produkt würdest Du einem Frosch verkaufen? Eine Taucherbrille? Sicher nicht. Der Durchschnittsfrosch hält sich zwar ganz gerne im Wasser auf, braucht aber leider keine Taucherbrille. Klare Sache denkst Du, wer würde auf so eine Idee kommen?

Gegenfrage: Schon mal online einkaufen gewesen? Es ist eine Farce.

Onlineshops möchten mir zu oft Produkte andrehen, die ich überhaupt nicht brauche.

Die Frage danach wie ich das passende Produkt zum dazu passenden Kunden bekomme, ist so alt wie der Handel selbst. Es ist aber eigentlich ganz einfach, sofern man ein paar Dinge berücksichtigt.

Welche Dinge das sind, zeigt Dir Markus in seinem Webinar. Fun Fact: Normalerweise hätte er den Talk auf der Internet World Expo gehalten. Wer sich also darauf gefreut hat -Video anschauen.

PS.: Wir sind für Euch natürlich trotz Homeoffice da. Bei Fragen und Problemen helfen wir Euch immer gerne weiter.

Insights für eine professionelle Produktdetailseite

Warum Deine Produktdetailseite mehr Liebe vertragen kann und wie Du das in der Praxis umsetzt.

Kaufen oder nicht kaufen? Die Produktdetailseite ist der Ort der Entscheidung. Hier findet der Showdown statt. Du als Kunde vs. schlagende Kaufargumente und hübsche Produktbilder. Das macht sie unglaublich wichtig im gesamten Prozess der Customer Journey.

In der Regel kommen die meisten Besucher nicht über die Startseite in Deinen Shop. Außer Du bist einer der ganz großen Player am Markt. Naturgemäß trifft das auf die wenigstens von Euch zu. Wenn also die meisten Deiner Besucher direkt auf der Produktdetailseite (PDS) landen, muss diese Seite überzeugen. Wie Du dafür sorgst, dass Deine Produktdetailseite mit personalisierten Produkten überzeugt zeigen wir Dir in diesem Beitrag. Unser Customer Success Manager Klaus hat hierzu auch alle wichtigen Punkte in einem Video zusammengefasst.

Welche Produktdetailseite hat Dich in letzter Zeit besonders überzeugt? Welche Merkmale hatte sie? Wenn Du Dir erfolgreiche Produktdetailseiten anschaust, vereinen sie meist mehrere dieser Punkte: 

Das Problem mit der Produktdetailseite

Du kennst das Problem. Du suchst ein Produkt, hast eine vage Idee und kommst auf eine der ersten Produktseiten in einem Shop Deiner Wahl. Mit ziemlich hoher Wahrscheinlichkeit ist das nicht direkt das Produkt, was Du auch kaufen wirst. Für Dich als Shopbetreiber kein ganz idealer Umstand.

Wie sorgst Du dafür, dass Kunden in Deinem Shop bleiben, selbst wenn ihnen das initial angezeigte Produkt nicht gefällt?

Ganz einfach, indem Du ihnen Anreize zum weiteren Stöbern gibst. Mit Produktempfehlungen geht das einfach.

3 Widgets für eine Konversion

Im Kern lassen sich 2 bzw. 3 inhaltlich unterschiedliche Widgets auf der Produktdetailseite einbauen.

Widgets der gleichen Kategorie.

Ganz simpel. Ein Kunde schaut sich Sneaker an, dann empfehle ihm am besten auch weitere Sneaker in diesem Widget. Schließlich kannst Du davon ausgehen, dass er ein Interesse daran hat sich Sneaker zu kaufen. Wenn Du das tust, achte auf folgende Dinge:

• Verfügbarkeit: Produkte die Du empfiehlst sollten natürlich unbedingt verfügbar sein und auch in der Konfiguration wie es der Kunde wünscht. Im Falle eines Schuhs solltest Du also auch nur die Schuhe anzeigen, die Du auch in der passenden Größe auf Lager hast.
• Sinnvoll ist es hier ebenfalls, wenn Du auf Dinge wie die ähnliche Marke setzt. Jemand schaut sich einen Bosch-Akkuscharauber an? Dann empfiehl ihm weitere Bosch Produkte aus dieser Kategorie. Upselling zu einem potenteren Akkuschrauber zum Beispiel. Oder einen Fernseher mit besserer Bildqualität und mehr Features.
• Im Tierbedarf solltest Du darauf achten, bei der gleichen Tierart zu bleiben. Beispielsweise steht Dein Kunde auf Fische brauchst Du ihm kein Hundefutter anzubieten.

Als zweites Widget bieten sich Produkte aus anderen Kategorien an.

Darunter fallen zum Beispiel die klassischen Zubehörempfehlungen. Auch hier ist es sinnvoll, darauf zu achten, dass Du jeweils die richtige Variante ausgibst. Also wieder passende Größen oder Zubehör der gleichen Marke. Zur neuen Couch lassen sich die passenden Lampen oder die harmonische Deko empfehlen usw.

Als drittes Widget: Warenkorblayer mit dem „Das muss ich auch noch haben-Feeling“ für Deine Kunden.

Wie beim zweiten Widget spielst Du hier meist die Produktempfehlungen anderer Kategorien aus. Im Unterschied zum zweiten Widget, welches nicht prominent platziert ist, gehst Du mit dem Warenkorblayer direkt zum Angriff über. Dein Kunde hat bereits etwas in den Warenkorb gelegt? Jetzt kannst Du die Chance nutzen und gezielt dazu passende Produkte empfehlen.

Achte hier aber auf Unterschiede Deiner Zielgruppen. Frauen lassen sich an dieser Stelle wahrscheinlich gerne noch ein weiteres Paar Schuhe anzeigen und sind gewillt dafür Geld auszugeben. Männer lockst Du eher, wenn Du passende Produkte zu den im Warenkorb hinterlegten bereitstellst. Die Details erklärt Dir Klaus im Video.

Nice to Have: Personalisierung

Du hast jetzt coole Empfehlungen auf Deiner PDS. Der erste Schritt ist gemacht. Es geht aber sogar noch eine Stufe besser. Mit echter Personalisierung machst Du all Deine oben eingebauten Maßnahmen sogar noch effizienter. Das funktioniert, indem Du Empfehlungen auf Basis bisheriger Einkäufe und Verhaltensweisen anpasst. Das steigert die Wahrscheinlichkeit einer Konversion, funktioniert sogar in Echtzeit und ist ein echter Umsatzbooster.

Klaus hat das Ganze auch noch einmal in einem Video erklärt und zeigt Dir das Vorgehen im econda Demoshop.

Das ist ein Gastbeitrag unseres zertifizierten Partners T-Systems Multimedia Solutions

Einleitung

Unabhängig von der Branche, stellt der Onlineauftritt eines jeden Unternehmens eine wichtige Schnittstelle zu ihren Kunden dar, damit diese flexibel auf sämtliche Angebote zugreifen können. Um die Usability der Webseiten auf einem dauerhaft hohen Niveau zu halten und die Nutzung der Prozesse durch die User besser nachvollziehen zu können, ist die Erhebung der Nutzungsdaten ein notwendiges Mittel zur Bewertung und Steuerung der Webseiten-Gestaltung. Eben dieser Prozess der Datenerhebung kann durch ein neuartiges Verfahren der Implementierung optimiert werden. Durch dieses Verfahren ist die Erhebung der Nutzungsdaten der Website schnell und flexibel gestaltbar und wird gebündelt, innerhalb eines einzigen Tools, modelliert und gesteuert. Abgesehen von dem initialen Einfügen einer einzigen Zeile JavaScript-Code sind keinerlei Anpassungen oder Wartungen des Trackings im Code der Website zu leisten, was eine release-unabhängige Gestaltung der Datenerhebung erlaubt.

Was bedeutet „Single Line of Code“ und wie funktioniert das?

Hinter „Single Line of Code“ verbirgt sich ein grundsätzlich tool-unabhängiger Integrations-Ansatz des Trackings von Webseiten, Single-Page-Applications, Communitys und Intranets. Bei diesem Ansatz wird lediglich eine Zeile JavaScript-Code in den Quelltext der Seite integriert. Diese Zeile Code ist fortan als dynamische Bibliothek zu verstehen, über die dann das in einem Tag-Management-Tool modellierte Tracking geladen wird und die Daten anschließend für econda Analytics bereitgestellt werden. Hierbei lässt sich jede Tracking-Funktionalität über diesen Ansatz dezentral, ohne Anpassungen am Quelltext und ohne ein zusätzliches Release der Seite vornehmen zu müssen, im Tag-Management-System modellieren und dessen Live-Gang steuern.

Was kann durch diesen Ansatz alles gemessen werden?

Durch diesen Integrations-Ansatz lassen sich problemlos alle Aspekte der Webseiten-Nutzung messen und in einer einheitlichen Datenstruktur abbilden. Hierzu zählen unter anderem folgende Aspekte:

Seitentracking

• das Messen der Anzahl von Seitenaufrufen: Wie oft wird meine Website aufgerufen?
• das Messen der Scroll-Tiefe eines Users auf allen Seiten: Wie weit scrollen die Besucher meiner Website? Werden Inhalte am Ende der Seite gesehen?
• das Messen der Anzahl von 404-Seitenaufrufen: Kam der Besucher von einer externen Zuführung oder über ein klickbares Element auf der Website auf die 404-Seite? Wo liegt die fehlerhafte URL, die auf diese 404-Seite weiterleitet?

Aktionstracking

• das Messen der Anzahl von Klicks auf Interaktionselementen (z.B. Teaser, Buttons, Images, Text-Elemente): Wie oft werden meine Onsite-Kampagnen geklickt? Wie werden meine Navigationselemente genutzt?
• das Messen der Interaktionen der User mit Formularfeldern in Formularstrecken. Hierbei kann eine Unterscheidung zwischen bearbeiteten, nicht ausgefüllten und fehlerproduzierenden (Pflichtfelder, die beim falschen Ausfüllen einen Reload der Seite verursachen) Formularfeldern erfolgen: Welche Formularfelder werden durch die User übersehen und schaden somit der Usability? Welche Formularfelder werden am häufigsten falsch ausgefüllt?
• Formularfeldbasierte Segmentierung der User: Wie viele Frauen oder Männer beginnen einen Prozess? Welche meiner Zielgruppen schließt einen Webseiten-Prozess am häufigsten bzw. am seltensten ab?

Suche-TRACKING

• das Messen und Abbilden von internen Suchprozessen: Wie oft wird die Suchfunktion durch die User genutzt? Welche Suchphrasen werden am häufigsten genutzt? Welche Suchphrasen liefern keine Suchergebnisse?

Video-Tracking

• das Messen von Interaktionen mit Video-Inhalten: Welche Videos werden am häufigsten bis zum Ende geschaut? Welche Videos werden am häufigsten nach dem Start abgebrochen?

Prozess- und E-Commerce-Tracking

• das detailliere Messen von Website-Prozessen und Applikationen unterschiedlicher Komplexität (Logins, Kontaktanfragen, Registrierungen, Downloads, verschieden geartete Antragsstrecken): Wie oft werden meine Website-Prozesse begonnen und abgeschlossen? An welchen Stellen brechen die User am häufigsten ab?
• die Abbildung eines E-Commerce-Prozesses auf diversen Seitenstrecken, zur Segmentierung der User und monetarisierten Bewertung der Converison-Rate, sowohl in E-Commerce- und nicht E-Commerce-Kontexten: Wieviel Umsatz habe ich durch ein bestimmtes Produkt generiert? Wie viele Newsletter-Anmeldungen und/ oder Registrierungen konnte ich generieren und welchen monetären Gegenwert stellen diese für mein Unternehmen dar?
• das Messen und Unterscheiden von Fehlerseiten in Formularstrecken. Nach einer falschen Eingabe in ein Formularfeld kommt es zu einem Reload einer Formularseite. Diese Seite erhält einen separaten Identifier, der sie unterscheidbar zu der vorherigen (selben) Seite macht: Welche Seiten meiner Formularstrecke bzw. meines Warenkorb-Prozesses erschwert meinen Besuchern den Abschluss am meisten? Wie kann man den Prozess einfacher gestalten, um die Hürden für eine Conversion zu minimieren?

Datenschutz

• Steuerung datenschutzrelevanter Tracking-Elemente (z.B. Consent-Banner): Durch den Ansatz wird die Möglichkeit gegeben, schnell und release-unabhängig auf gesellschaftspolitische Änderungen und Einflüsse zu reagieren.

Welche Vorteile ergeben sich daraus?

Durch den „Single Line of Code Ansatz“ lässt sich eine beispiellose Transparenz der Nutzung verschieden gearteter digitaler Kanäle herstellen und das schmaler, schneller und besser. Durch die im Tag Management System zentralisierte Bündelung der Tracking-Modellierung wird eine zentral gesteuerte und einheitliche Datenstruktur geschaffen, die unabhängig von etwaigen Anpassungen im Quellcode der Seite ist. Durch dieses Verfahren bleiben die erhoben Daten vergleichbar und das Risiko der Integration von heterogenen Trackingansätzen im Quellcode und der damit verbundenen Inkonsistenz der Daten wird ausgeschlossen. Auf diese Weise wird eine valide Grundlage für die Interpretation der Daten und der daraus resultierenden Ableitung von Optimierungsmaßnahmen auf der Website geschaffen.

Daneben ergeben sich ebenso prozessuale Vorteile hinsichtlich der initialen Tracking-Integration sowie der Erweiterung eines bestehenden Trackings. So werden Entwickler-Ressourcen gespart, bzw. wird die Last von den Entwicklern genommen. Diese müssen für das Thema Tracking nur noch eine einzige Zeile Code einplanen und integrieren. Dadurch werden Kommunikationswege zwischen der Entwicklung und dem Tracking-Team gespart und effizient gestaltet, sowie lange Wartezeiten der Umsetzung und des Bugfixings werden reduziert. Zusätzlich wird der Prozess der Tracking-Integration und -Anpassung durch die Bündelung und einheitliche Verortung des Tracking-Themas bei den Tracking-Experten schmaler, schneller und weniger anfällig für etwaige Integrationsfehler, welche sich auf die Performance der Seite auswirken können. Des Weiteren werden komplizierte und aufwändige Testverfahren des Trackings umgangen. Die Tests können direkt am Livesystem erfolgen. Zudem benötigen Anpassungen und Bugfixings keine großen Arbeitsschleifen und Abstimmungen zwischen Entwicklung und Tracking-Experten.

Insgesamt bildet der „Single Line of Code Ansatz“ so eine agile Möglichkeit der Integration von Tracking-Erweiterungen. Diese können unabhängig von geltenden Release-Zyklen über ein bestehendes Tag Management System modelliert, getestet und sofort live genommen werden.

Personalisierung auf der Startseite ist wie der erste Kuss auf einem aufregenden Date! Er muss das Verlangen nach mehr auslösen, denn Du hast nur diese eine Chance zu überzeugen. 

Wir zeigen Dir, wie gute Personalisierung aussehen muss. Warum Login-Anreize wichtiger denn je sind. Welche Segmente Du für die Einteilung Deiner Zielgruppe (Target Groups) nutzen kannst und welche Touchpoints Du neben der Startseite noch personalisieren kannst. Hier kommst Du direkt zum How-To Video

Personalisierung und Künstliche Intelligenz sind die Marketingtrends 2020

Die Internet World Business hat kürzlich die heißesten Marketingtrends 2020 vorgestellt. Ganz oben mit dabei: Künstliche Intelligenz und Personalisierung. Besonders im Onlineshop Umfeld gibt es keinen besseren und einfacheren Hebel zur Konversionoptimierung als individuell abgestimmte Produktempfehlungen.

Was passiert, wenn Du keine Personalisierung in Deinem Shop nutzt?

Rund 75 Prozent der User verlassen einen Online- Shop sofort wieder, wenn darauf für sie kein interessantes Produkt zu sehen ist. 48 Prozent brechen den Kauf ab, wenn nicht alles auf ihre tatsächlichen Bedürfnisse zugeschnitten ist. (10 Marketingtrends 2020)

Niemand will einen 3-tägigen Citytrip nach London, wenn er 3 Wochen Honeymoon in der Karibik sucht.

Das ist nicht wirklich überraschend oder? Dich interessieren in der Regel keine Städtereisen zum Schnäppchenpreis, wenn Du im Moment eine 3-wöchige Hochzeitsreise planen willst. Wenn ich auf eine neue Website komme und nicht innerhalb der ersten Sekunden ein spannendes oder interessantes Angebot für mich sehe, bin ich meist wieder bei der Google-Suche und bei einem Anbieter, der mir das bietet, wonach ich suche. Es kommt auf relevante Inhalte zum richtigen Zeitpunkt an. Und zwar auf der kompletten Customer Journey Deiner Kunden!

Warum machen richtige Personalisierung dann noch immer so wenige Onlineshops?

Die Basics beherrscht doch jeder halbwegs gute Verkäufer im Geschäft. Wenn ich vor einem Kombi stehe, ist die Wahrscheinlichkeit eher gering, dass ich einen Sportwagen suche, ergo empfiehlt mir ein guter Verkäufer auch nicht den Sportwagen, sondern bleibt bei großen und geräumigen Modellen.

Online klappt das aber noch immer nicht wirklich. Du hast gestern eine neue Couch bestellt? Prima, dann zeigen wir Dir einfach beim nächsten Besuch in unserem Shop 5 andere Couchmodelle. Klingt sinnvoll? Eher nicht. Eine gute Recommendation Engine weiß das zu verhindern und sorgt für gute und stimmige Personalisierung.

Die 7 Vorteile richtiger Personalisierung:

Was bedeutet Personalisierung in der Praxis?

Du kennst die Vorteile guter Personalisierung und warum Du sie einsetzen solltest, aber was bedeutet das konkret in der Praxis? Personalisierung heißt, ein auf den einzelnen Besucher (oder das Kundensegment) abgestimmtes, individuelles Angebot auf Deiner Website bzw. in Deinem Onlineshop zu bieten. Um also ein wirklich individuelles, persönliches Einkaufserlebnis zu schaffen, musst Du zunächst jeden einzelnen Besucher erkennen und zu anderen Besuchern abgrenzen können bzw. einzelne Segmente unterscheiden können.

Künstliche Intelligenz sorgt für Next Best Offer der Extraklasse

Im Normalfall übernimmt ein Deep Learning Algorithmus für Dich die Berechnung von Produktempfehlungen. Eine Recommendation Engine wie econda Cross Sell sorgt dann dafür, dass diese Empfehlungen auch auf Deiner Website ausgegeben werden. Der Deep Learning Algorithmus berechnet in Echtzeit die NBO (Next Best Offer) individuell für jeden Kunden. Besonders auf der Startseite lohnt es sich den Algorithmus einfach mal arbeiten zu lassen. Er lernt ständig dazu und verbessert sich dadurch selbstständig. Das ist besonders cool, weil sich dadurch die ausgegebenen Empfehlungen ändern und anpassen. Alles, um eine möglichst optimale Customer Experience zu gewährleisten.  Kurzfristige Abweichungen im Verhalten werden dabei ebenso berücksichtigt wie langjährige Produktpräferenzen. Das heißt, wenn sich Katharina jetzt nach neuen Männerhemden umschaut, weil sie ein Geschenk für ihren Freund sucht, gibst Du sofort dazu passende Empfehlungen aus und überschreibst nicht direkt Katharinas Lieblingsmarke oder generelle Markenpräferenz.

Wenn Du es lieber etwas geplanter haben willst, kannst Du Dich natürlich auch dazu entschließen einzelne Kundensegmente mit Produktempfehlungen gezielt anzusprechen.

Was ist ein Kundensegment?

Kundensegmente können alles sein. Du kannst Deiner Fantasie freien Lauf lassen. Zum Beispiel lassen sich Deine Kunden nach Einkaufsverhalten oder Marketingkanal, über den sie auf Deine Website kommen, einordnen. Die folgende Tabelle zeigt Dir einige der häufig genutzten Segmente. Die Liste kannst Du auf Deinen Shop natürlich individuell anpassen und erweitern.

Anhand einiger dieser Segmente erkennst Du bereits, warum es von Vorteil ist, wenn Du Deine Kunden dazu bringst sich bei Dir einzuloggen. Sobald sich ein Kunde bei Dir eingeloggt hat, bekommst Du Zugriff auf eine Vielzahl weitere Infos. Diese beeinflussen die Empfehlungsgüte positiv.  Dinge wie Kaufhistorie, durchschnittlicher Warenkorb und präferierte Marken werden dadurch valider und die Chance zur Konversion steigt enorm. Corinna hat sich diesem Thema in ihrem Video gewidmet.

Wie kommt die Empfehlung auf Deine Startseite?

Im Endeffekt brauchst Du prominent platzierte Produktwidgets, in denen Deine Recommendation Engine für den Kunden passende Produkte ausgibt.

Widgets sind „Container“ mit Produktempfehlungen, die Du in Deinen Onlineshop einbindest.

Im Backend legst Du fest, nach welchen Regeln die Empfehlungen für diese Widgets erstellt werden sollen und auch ausgegeben werden. Neben den richtig ausgegebenen Produkten kommt es darauf an, einen aussagekräftigen Titel für Dein Widget zu finden. Denkbar sind Dinge wie, „Outfits Deiner Lieblingsinfluencer“. Oder „Neuheiten Deiner Lieblingsmarken“. Dort gibst Du dann zum Beispiel Empfehlungen auf Kategorieebene aus. Diese werden dann wiederum in Echtzeit berechnet. Was nicht nur ziemlich cool ist, sondern auch eines unserer neuesten Features. Mehr zu diesem Thema findest Du in unserem Beitrag über Produktempfehlungen auf Kategorieebene.

Personalisierung in Echtzeit: Im Newsletter, der Kategorieseite, von Bannern und noch mehr. Bleib nicht nur auf der Startseite. Personalisiere was Du willst.

Die Startseite war lediglich der Anfang Deiner Personalisierungsjourney. Du kannst noch viel mehr personalisieren als nur die Startseite. In der Praxis werden bereits personalisiert:

Mehr zum Thema Personalisierung auf der Startseite zeigt Dir Corinna in ihrem Video.

Klingt spannend? Du willst das haben? Schau Dir unsere Produkte Cross Sell und die Audience Relationship Platform an. Das ist der richtige Start in das Thema Produktempfehlungen und Personalisierung für Dein Business.

Du hast Fragen oder willst das Ganze mal live und in Farbe sehen? Vereinbare einen kostenlosen Beratungstermin mit unserem Customer Success Team.

4+1 essentielle Faktoren guter Produktempfehlungs-Engines 

Wenn Du Dich mit guter Personalisierung beschäftigst, fragst Du Dich sicher, was sind Punkte, die meine Recommendation Engine erfüllen muss, damit sie wirklich einwandfrei funktioniert?

Markus hat hierzu ein Video aufgezeichnet, in dem er alle Punkte näher erläutert und Dir ein wenig die Geschichte hinter guter Personalisierung und Produktempfehlungen aufzeigt.

Warum es sich lohnt, in gute Produktempfehlungen zu investieren und warum schlechte Produktempfehlungen wirklich keine Option für Dich sein sollten? Das erfährst Du bei uns!

Im Prinzip ist es ganz einfach. Folgende Punkte behandelt Markus in seinem Video:

• Gute Datenbasis:
  Ohne gute Datenbasis können keine guten Produktempfehlungen berechnet werden.
• Kombination aus Businessrules und Künstlicher Intelligenz:
  Beide Felder sollen sich ergänzen und gemeinsam agieren können.
• Regeln auch für andere Anwendungsfälle:
  Produktempfehlungen sind mehr als nur das Widget auf Deiner Shopseite.
• Einsatz muss auch Offsite möglich sein:
  Gute Produktempfehlungen funktionieren überall, nicht nur auf Deiner Website
• Punkt 5 erfährst Du im Video. 😉

Viel Spaß beim Anschauen des Videos!

Mehr Videos findest Du auf unserem Vimeokanal.

Markus hat  hier übrigens den Auftakt zu einer informativen Webinarreihe geliefert. Produktempfehlungen und Personalisierung werden hier aus allen Blickwinkeln beleuchtet. Schau auf unserer Eventseite vorbei und melde Dich für weitere Webinare an.

Stay tuned.

Willkommen NBO auf Kategorieebene

Wir haben unsere Deep Learning Services um ein wertvolles Feature erweitert. Ein weiteres Puzzlestück in Sachen Produktempfehlungen.

Sag Hallo zu Next Best Offer auf Kategorieebene.

Die nächste Stufe der NBO-Evolution sind Next Best Offer auf Kategorieebene. Im Prinzip ist das derselbe Ansatz wie bei unseren NBO auf Produktebene auch. Wir berechnen auf Basis der zur Verfügung stehenden Daten, welche Produkte, bzw. Kategorien für Deine Kunden besonders relevant sind. Dabei spielen unzählige Faktoren eine Rolle. Was hat die Person in der Vergangenheit angeschaut und gekauft. Welche Markenpräferenz hat Dein Kunde. Was haben andere Kunden gekauft und noch vieles mehr.

Unser Deep Learning Algorithmus übernimmt für Dich die Auswahl der richtigen Empfehlung. Er berechnet selbstständig und in Echtzeit, welche Kategorien und Produkte am sinnvollsten für den individuellen Besucher geeignet sind. Dadurch sparst Du einiges an Zeit, denn das manuelle Einstellen von Businessrules entfällt quasi vollständig. Besonders cool: Die von unserem Deep Learning Modell empfohlenen Produkte haben durchweg eine höhere Wahrscheinlichkeit zu konvertieren. Da freut sich Dein Geldbeutel.

Ich hab doch schon NBO auf Produktebene – Warum sollte ich jetzt noch NBO auf Kategorieebene einsetzen?

Gute Frage! Wir haben daher mal 2 Use Cases skizziert, in denen NBO auf Kategorieebene eine äußerst smarte Lösung sind und ergänzend zu NBO auf Produktebene eingesetzt werden können.

Use Case 1: Weiteres Widget
Bisher sieht der Prozess zur Umsetzung von econda Empfehlungen in Deinem Shop folgendermaßen aus. Wir haben auf Startseiten und Produktdetailseiten immer unsere NBO auf Produktebene ausgegeben. Das funktioniert bereits ziemlich gut. Problematisch wurde es immer dann, wenn Du noch ein weiteres Widget einbauen willst. Klar, man kann jetzt noch irgendwelche Topseller anzeigen. Die konvertieren in dem Fall aber eher schlecht und lohnen sich daher nicht wirklich. Besser ist es also, wenn man zum Beispiel Neuheiten der persönlichen Lieblingsmarke anzeigt. Da ist das Interesse Deiner Kunden sofort geweckt und die Wahrscheinlichkeit, dass  Kunden zuschlagen ziemlich hoch.

Grund 2: Banner mit Visual Designer:
Im Zuge der Entwicklung dieses Features haben wir auch ein neuen Visual Designer implementiert. Damit kannst Du ab sofort bestimmte Visuals gezielt für bestimmte Kategorien ausgeben lassen. Das ermöglicht spannende Einsatzmöglichkeiten. Beispielsweise kannst Du direkt ganze Banner ausgeben, wenn Du die Kategorie berechnet hast, die Deinem Kunden am ehesten zusagt. Unser Deep Learning bekommt raus, für Kunde Bob wären die Sneakerneuheiten von Nike spannend? Zack,  spielen wir das entsprechende Banner aus.

Ist die Berechnung nicht viel zu aufwendig?

Nein, denn die Daten sind ja bereits vorhanden. Durch unser Deep Learning Modell werden die Kategorien und deren Eigenschaften sowieso jeden Tag gecrawlt, sprich aktualisiert. Für jeden Kunden gesondert und individuell Visuals und Empfehlungen aufbereiten und ausgeben ist also gar kein Problem.

Natürlich funktioniert das Ganze auch wieder Offsite. Zum Beispiel bei einem Einsatz im Kundennewsletter. Stell Dir vor Du hast eine Versandapotheke und versendest regelmäßig Newsletter mit ausgesuchten Produkten an Kunden. Mit NBO auf Kategorieebene kannst Du ziemlich einfach bestimmten Kundengruppen gezielte Produkte aus bestimmten Kategorien empfehlen. Du hast zum Beispiel viele Fans homöopathischer Mittel? Dann kannst Du diesen automatisch Neuheiten aus dieser Kategorie ausspielen. Klingt gut oder?

Was brauchst Du, um in den Genuss dieses Features zu kommen?

Next Best Offer unseres Deep Learning Modells sind eines unserer High End Produkte, daher brauchst Du die komplette econda Suite.

• Daten aus Analytics für mindestens 4 Wochen damit eine gute Datenbasis gewährleistet ist.
• Eine Cross Sell Lizenz inklusive funktionierendem Datenfeed damit Produktempfehlungen auch ausgegeben werden können.
• Die econda Audience Relationship Platform muss gebucht sein.

Die Kollegen aus unserer Kundenbetreuung gehen mit Dir aber alle Schritte gemeinsam durch. Damit ist ein reibungsloser Start garantiert.

Du willst das haben oder brauchst einfach mehr Informationen? Unsere Kundenbetreuung freut sich auf Deine Anfrage.

Viele Grüße

Warum econda und AWS Sagemaker im E-Commerce Tagesgeschäft rocken!

Das neue Jahrzehnt starten wir mit frischem Videocontent.  Nein, nicht aus 2020, sondern noch aus dem guten alten 2019. Gutes Zeug verdirbt schließlich nicht.

Tiefe Einblicke in unser Deep Learning Konzept sind ausdrücklicher Bestandteil dieses Videos. Dennis erklärt Dir, wie wir unser Deep Learning Modell im täglichen Einsatz nutzen und wie uns AWS Sagemaker dabei unterstützt. Alles, um Produktempfehlungen im E-Commerce wirklich einzigartig zu machen.

Photo by Franki Chamaki on Unsplash

Folgende Themen behandelt Dennis in seinem Talk.

(Der Talk wurde auf Englisch gehalten)

1. Starting Point: Perfect Salesperson
   • Who visits the shop?
   • What do I know about this person?
   • How to increase revenue?
2. The Deep Learning Model
   • The Combined Model
   • Technology behind it (Demo)
   • What was the uplift?
3. The Architecture 
   • Requirements
   • AWS Service used
   • Latencies
4. One Year later: What has changed?
   • Model
   • Use Cases
   • Architecture
   • Feature Whishlist

Enjoy!

Fragen zu unseren Produkten oder unserem Deep Learning Ansatz? Schreib uns.

Apropos Deep Learning: Für diesen Monat haben wir noch ein ziemlich cooles Features in der Pipeline…

Stay tuned!

Danke! Merci! Thank you! für 2019 ❤ – 2020 steht in den Startlöchern und es wird super

Egal ob Du Kunde, Partner oder ein interessierter E-Commerce-Enthusiast  bist. Ohne Dich wäre dieses Jahr nicht mal annähernd so spannend geworden. Bevor wir Dich an die ewig langen Tafeln mit unglaublich viel Essen und jeder Menge Geschenke verlieren, müssen wir noch unseren traditionellen Weihnachtsblogpost über die Bühne bringen. Die Zielvereinbarung mit meinem Vorgesetzten will es, die Kollegen wollen es und Du willst es ja eigentlich auch. Woher bekommst Du sonst einen Vorgeschmack auf 2020 und die spannendsten econda Facts 2019?

DSGVO Drama und die econda Lösung Privacy Protection

Den größten Aufreger direkt vorne weg. Die DSGVO in Kombination mit dem EuGH-Urteil von Oktober 2019 haben die E-Commerce-Welt und das Onlinemarketing in Weltuntergangsstimmung versetzt. Hands down. Es wurde endlich mal Zeit, dass man hier Klarheit schafft und dem Wilden Westen ein wenig mehr Ordnung bringt. Wir haben eine exzellente Consent Management Plattform als Antwort entwickelt. Die macht jeden Datenschützer stolz.  Denn alle Anforderungen der DSGVO und des Cookie Urteils werden durch unsere Lösung abgedeckt. Dadurch kannst Du ganz entspannt in 2020 durchstarten. Dein Datenschutz ist in besten Händen.

Neue GUIs, Features und Plug-ins

Neben vielen kleineren Verbesserungen lag unser Fokus 2019 vor allem darin, neue GUIs für unsere Produkte zu entwickeln. Cross Sell erstrahlt in sattem Grün. Die ARP wird endlich eigenständig inklusiver neuer Features und bekommt ein saftiges Weinrot. Da fühlt sich der Pfälzer in mir natürlich besonders wohl.

2019 in Zahlen

Wir haben 2019 insgesamt 8,2 Milliarden Empfehlungen ausgespielt. 50 Milliarden Tracking Requests verarbeitet und 800 Millionen Newsletterempfehlungen ausgegeben.

2019 haben unsere Kunden damit knapp 400 Millionen Euro Umsatz gemacht. Das sind 2600 Ferraris in der Grundausstattung oder 25 Millionen Kästen Bier. Ferraris haben wir keine bekommen, aber wir freuen uns mit unseren Kunden über das Ergebnis!

Plug-in für den Shopwarelover in Dir

Hüseyin, unser Plug-in Dev, Vater von 2 wundervollen Kinder hat 2019 auch eines seiner Arbeitsbabys endlich in die Freiheit entlassen. Das Shopware Plug-in hat neue Features bekommen. Inklusive Produktempfehlungen für Deine Shopware Einkaufswelten. Shopwareshop mit econda Empfehlungen? Was gibt es Besseres zu Weihnachten? Well Done Hüseyin!

Florian Ilgen, ein tanzender Data Scientist und jede Menge Bier!

Events gehören zu so einem E-Commerce Jahr ja dazu, wie das Festessen an Heiligabend.  Tendenziell eher mit zu viel Bier als zu wenig aber das tut hier nichts zur Sache. Unser 2019 neu eingeführtes After Work ist als kleines Networking Event gestartet und zieht regelmäßig Besucher aus Karlsruhe und Umgebung an. Wir freuen uns. Mitte des Jahres stand unser traditionelles BBQ an. Dieses Mal hatte uns Florian Ilgen als TopSpeaker besucht. Wir planen bereits das BBQ 2020. In der zweiten Jahreshälfte haben wir etwas gänzlich Neues versucht. Wir waren auf Mallorca zur Web Engineering Unconference. Zwischen Megapark und Strand gab es spannende Talks und Workshops. Die üblichen Messebesuche gab es logischerweise auch. Aber das ist eher so Daily Business. Oder?

econda wächst und gedeiht.

Besonders freuen wir uns über jede Menge neue Kollegen. Unser ARP Team hat mit Martin und Mehmet kompetente Verstärkung bekommen. Auch unsere eifrigen Dokuleser dürfen sich über frische Inhalte von unserer neuen Technischen Redakteurin Elisa freuen. Sales und CR hat mit Christopher ebenfalls Frischfleisch bekommen. Für 2020 suchen wir weiterhin nach echten Teamplayern und E-Commerce Talenten.

Was steht 2020 auf der Roadmap?

Natürlich darf ich noch nicht all zu viel verraten. Top Secret! Aber die Roadmap sorgt dafür, dass ich für 2020 jede Menge spannenden Content in der Pipeline habe. 😉 Freu Dich auf:

• econda Usability Offensive
• KI kommt endlich auch in Analytics zum Einsatz
• Noch einfachere econda Integration dank neuer Schnittstellen
• Und natürlich noch viel viel mehr!

Frohe Weihnachten und einen guten Rutsch ins Jahr 2020

Das gesamte econda Team wünscht Dir und Deinen Lieben ein besinnliches Weihnachtsfest und einen guten Rutsch ins neue Jahr. Alles, damit 2020 mindestens ebenso spannend und erfolgreich wird wie 2019.

PS.: Für professionellen Support über die Feiertage ist gesorgt.

econda unterstützt die nph Kinderhilfe Lateinamerika e.V. und den Kinderschutzbund Karlsruhe

Und bevor wir es vergessen! Wir stehen ja bekanntlich nicht sonderlich drauf unsere Kunden und Partner mit Geschenken und Grußkarten zu versorgen. Davon gibt es um diese Jahreszeit eh schon genug. Aus diesem Grund spenden wir jedes Jahr für einen guten Zweck. In diesem Jahr dürfen sich gleich 2 regionale Partner über eine econda Spende freuen.

Zum einen der Kinderschutzbund Karlsruhe. Hier spenden wir regelmäßig. Ein zweiter Teil geht an die nph Kinderhilfe Lateinamerika e.V. und das Projekt der Fairen Fünf. Sauberes Trinkwasser für Schulkinder in Haiti.

Liebe Grüße

Dein econda Team