Adaptive Produktempfehlungen: Der Schlüssel zur Conversion-Optimierung (Teil 1)

Im E-Commerce ist die Kunst der Personalisierung entscheidend für den Erfolg. Adaptive Recommendations – also dynamisch angepasste Produktempfehlungen – können den Unterschied zwischen einem verlassenen Warenkorb und einem zufriedenen Kunden ausmachen. Doch nicht jede Produktempfehlung ist gleich. Abhängig vom Ziel gibt es drei zentrale Typen von Produktempfehlungen: Conversion-orientierte Empfehlungen, Upsell-Empfehlungen und personalisierte Empfehlungen. In diesem Blogbeitrag beleuchten wir die ersten beiden Ansätze und deren strategische Bedeutung.

1. Conversion-orientierte Produktempfehlungen: Fokus auf Abschlüsse

Das primäre Ziel von Recommendation in dieser Kategorie ist es, Besucher zur Conversion zu führen – sei es der Kauf eines Produkts, die Anmeldung zu einem Newsletter oder ein anderer wichtiger Schritt im Funnel.

Folgende Empfehlungstypen und Ansätze sind hier denkbar:

• Top-konvertierende Produkte: Diese Produktempfehlungen basieren auf historischer Datenanalyse – welche Produkte besonders oft gekauft werden. Bestseller schaffen Vertrauen und reduzieren Entscheidungshürden.
• "Top-trendende Produkte": Produkte, die aktuell viel Aufmerksamkeit erhalten, wecken Neugierde und FOMO (Fear of Missing Out).
• Top-Bewertungen: Sowohl die Anzahl der Bewertungen als auch die durchschnittliche Bewertung können als Empfehlungen genutzt werden, um das Vertrauen der Nutzer zu stärken.
  

Warum ist die richtige Strategie entscheidend?

Nicht alle Nutzer befinden sich im gleichen Stadium ihrer Kaufentscheidung. Während manche noch nach Inspiration suchen, haben andere bereits ein Produkt im Auge. Eine klare Zielsetzung – etwa „Maximiere die Anzahl der Conversions“ – hilft, die passenden Algorithmen auszuwählen. A/B-Tests spielen hier eine wichtige Rolle: Sie ermöglichen es, unterschiedliche Ansätze zu testen und die beste Strategie datenbasiert zu identifizieren.

2. Upsell-Empfehlungen: Mehr Umsatz pro Conversion

Upselling zielt darauf ab, den Warenkorbwert zu steigern, indem dem Kunden Alternativen oder Ergänzungen angeboten werden, die seinen Kauf bereichern oder erweitern.

Empfehlungstypen und Ansätze:

• Ähnliche Produkte: Kunden, die ein bestimmtes Produkt betrachten, könnten auch an teureren oder hochwertigeren Varianten interessiert sein.
• Komplementäre oder ergänzende Produkte: Beispiele sind Handyhüllen für Smartphones oder Weingläser für eine Flasche Wein.
• Promotions: Angebote oder Rabatte, die mit dem fokussierten Produkt harmonieren, um zusätzliche Kaufanreize zu schaffen.

Warum ist die richtige Strategie entscheidend?

Nicht jede Upsell-Möglichkeit führt zum gewünschten Ergebnis. Ein überaggressives Upselling kann den Kunden überfordern oder verärgern. Der Schlüssel ist Relevanz: Die vorgeschlagenen Produkte müssen klar zum Interesse des Nutzers passen. Hier können Algorithmen, die auf vergangenen Käufen oder Nutzerverhalten basieren, besonders wertvoll sein.

Fazit (Teil 1)

Die Auswahl der passenden Strategie für adaptive Produkempfehlungen ist essenziell, um den maximalen Nutzen aus Ihrer Recommendation Engine zu ziehen. Während Conversion-orientierte Produktempfehlungen den Fokus auf direkte Abschlüsse legen, steigern Upsell-Ansätze den Umsatz pro Kauf. Im zweiten Teil dieser Artikelserie widmen wir uns personalisierten Produktempfehlungen und den Technologien, die hinter erfolgreichen Recommendation Engines stehen.