Personalisierung im E-Commerce

Mit Künstlichen Intelligenz Können Sie die Produkte voraussagen, mit denen ein Kunde interagieren wird, und zwar auf der Grundlage von

• Interaktionsdaten

• Produktedaten

• Kundendaten

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Sie Können personalisierte Empfehlungen für jeden Ihrer Kunden und das in Echtzeit bereitstellen.

​Die KI-Modelle analysieren diese Daten und erstellen Profile für jeden Kunden, um personalisierte Produktempfehlungen zu generieren.

 

Zum Beispiel könnte ein Nutzer durch die Online Shop Personalisierung, der häufig Sportbekleidung kauft, gezielte Vorschläge für neue Kollektionen oder passende Accessoires erhalten. Diese Art von Personalisierung schafft ein optimiertes Einkaufserlebnis und steigert die Wahrscheinlichkeit eines erneuten Kaufs.

Wenn einer Ihrer Kunden mit einem Ihrer Produkte interagiert, können Sie ihm gezielt ähnliche Produkte empfehlen.

Diese Empfehlungen basieren auf der Analyse von Kundendaten wie

• Interaktionen

• Kaufverhalten

• Produktinformationen

 

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen spielen hierbei eine zentrale Rolle, indem sie Muster im Verhalten der Kunden erkennen und relevante Alternativen oder ergänzende Artikel vorschlagen.

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Diese Funktion wird häufig auf Produktseiten oder nach dem Hinzufügen eines Artikels zum Warenkorb implementiert. Sie ermöglicht es dem Kunden, nicht nur Alternativen zu entdecken, sondern auch Produkte, die seine Auswahl perfekt ergänzen, wie z. B. passende Accessoires oder ähnliche Artikel aus derselben Kategorie.

Dies verbessert das Einkaufserlebnis erheblich, da Kunden schneller das finden, was ihren Interessen entspricht.

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Für Sie als E-Commerce-Betreiber bedeutet dies eine größere Chance auf Cross-Selling und Up-Selling. Durch personalisierte Produktempfehlungen können Sie die durchschnittliche Warenkorbgröße steigern und die Konversionsraten verbessern, da Kunden eher geneigt sind, zusätzliche Artikel zu kaufen, die ihren Vorlieben entsprechen.

Ein weiterer Personalisierungsansatz besteht darin, trendige oder beliebte Artikel zu empfehlen.

 

Hier kommt die KI ins Spiel, um Daten wie Verkaufszahlen, Social-Media-Trends oder Bewertungen auszuwerten, um Produkte hervorzuheben, die im Moment besonders gefragt sind. Diese Empfehlungen basieren nicht nur auf den individuellen Vorlieben des Kunden, sondern auch auf aktuellen Trends im gesamten E-Commerce-Markt.

 

Häufige Beispiele sind:

• "Meistverkaufte Artikel" im Shop

• "Das könnte dir auch gefallen“-Sektionen basierend auf aktuellen Mode- oder Technologietrends

• Beliebte Produkte bei Käufern in ähnlichen Demografien

 

Diese Funktion hält den Kunden auf dem Laufenden über die neuesten Trends und ermutigt ihn, neue, gefragte Produkte zu entdecken.

Sie können Ihren Kunden in Echtzeit Empfehlungen für die nächstbeste Aktion geben.

Die nächstbeste Aktion für einen Nutzer ist die Aktion, die er höchstwahrscheinlich durchführen wird.

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Zum Beispiel

• die Anmeldung bei Ihrem Treueprogramm

• das Herunterladen Ihrer App

• die Beantragung einer Kreditkarte.

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Mit Next-Best-Action können Sie Ihren Nutzern personalisierte Handlungsempfehlungen geben, während sie Ihren E-Commerce nutzen. Das Empfehlen der richtigen Aktion für einen Kunden kann dazu führen, dass mehr Kunde Ihre Aktionen ausführen.

 

Je nachdem, welche Aktionen Sie empfehlen möchten, können Sie die Kundenbindung erhöhen, mehr Umsatz generieren und die Benutzerfreundlichkeit Ihrer Anwendung verbessern.

Sie können personalisierte Rankings von Produkten erstellen. Eine personalisierte Rangliste ist eine Liste empfohlener Produkte, die nach Relevanz für einen bestimmten Kunden neu geordnet sind.

 

Dies ist nützlich, wenn Sie eine Sammlung geordneter Elemente haben, wie z. B.

• Suchergebnisse

• Werbeaktionen

• kuratierte Listen

und Sie für jeden Ihrer Kunden eine personalisierte Rangliste erstellen möchten.

 

Dieses Feature sorgt dafür, dass Kunden schneller die Produkte finden, die ihren Bedürfnissen entsprechen, was das Einkaufserlebnis erheblich verbessert. Gleichzeitig profitieren Online-Shops von einer höheren Konversionsrate und zufriedeneren Kunden.