Personalisierte Produktempfehlungen: Mehr als Algorithmen (Teil 2)

Dieser Artikel ist Teil einer zweiteiligen Artikelserie. In Teil 1 zu adaptiven Produktempfehlungen haben wir uns die ersten zwei Arten der adaptiven Recommendation angeschaut, und zwar Conversion-orientierte- und Upsell-Produktempfehlungen. In diesem Blogbeitrag geht es nun über personalisierte Produktempfehlungen und die Technologien, die hinter erfolgreichen Recommendation Engines stehen.

3. Personalisierte Produktempfehlungen: Den Kunden individuell ansprechen

Personalisierung ist das Herzstück jeder erfolgreichen Recommendation-Strategie. Warum? Weil sich Kunden verstanden fühlen und relevante Vorschläge eher wahrnehmen. Personalisierte Produktempfehlungen gehen weit über einfache Produktauswahl hinaus: Sie berücksichtigen das Verhalten und die Vorlieben des Nutzers. Die Grundlage personalisierter Recommendations bildet die Analyse von Daten, die ein Nutzer hinterlässt, wenn er eine Website besucht oder ein Konto erstellt. Diese Daten werden genutzt, um Muster und Präferenzen zu erkennen.

Empfehlungstypen und Ansätze:

• Zuletzt besuchte oder gekaufte Produkte: Auf Basis der bisherigen Kundendaten lassen sich passende oder ergänzende Produkte empfehlen.
• Produkte im Warenkorb: Produkte, die den aktuellen Warenkorb ergänzen, können die Wahrscheinlichkeit eines Abschlusses erhöhen.
• Nutzerpräferenzen: Daten aus bevorzugten Kategorien sowie emotionale Aspekte wie Bewertungen und Trends können genutzt werden, um besonders relevante Produkte zu empfehlen.

Die Technologie dahinter

Die besten Empfehlungen entstehen durch die richtige Kombination von Algorithmen und Business-Regeln:

• Machine Learning: Systeme lernen mit jeder Interaktion des Nutzers, welche Empfehlungen am besten funktionieren. Diese können dann automatisch optimiert werden. Beispiel: Wenn ein Nutzer häufig Empfehlungen anklickt, die auf „Top-Bewertungen“ basieren, könnte dieses Kriterium höher priorisiert werden.
• Regeln zur Priorisierung: Zusätzlich zu den Algorithmen können Regeln definiert werden, um spezifische Ziele zu verfolgen, z. B. „zeige immer zuerst Produkte aus der neuesten Kollektion“.
• Emotionale Faktoren: Systeme können auch Daten wie Bewertungen oder beliebte Produkte in der Umgebung des Nutzers berücksichtigen, um emotionale Relevanz zu erzeugen.

Für eine effektive Personalisierung ist die richtige Kombination aus Algorithmen und Geschäftsvorgaben entscheidend. Durch den Einsatz von A/B-Tests und datenbasierten Analysen kann die optimale Kombination gefunden werden. Ein Beispiel:

Warenkorbanalyse: Mehrwert durch kontextbezogene Empfehlungen

Ein typisches Beispiel für intelligente Personalisierung ist die Analyse des Warenkorbs. Legt ein Kunde beispielsweise eine hochwertige Espressomaschine in den Warenkorb, erkennt das System den Kontext und schlägt ergänzende Produkte wie passende Kaffeebohnen, Espressotassen oder Milchaufschäumer vor.

Diese Art der Empfehlung ist besonders effektiv, weil sie auf dem aktuellen Kaufinteresse basiert und einen logischen Zusammenhang herstellt. Statt beliebige Zusatzprodukte anzuzeigen, fokussiert sich die Empfehlung auf Artikel, die den geplanten Kauf sinnvoll erweitern oder aufwerten. Das erhöht nicht nur die Relevanz für den Nutzer, sondern auch die Wahrscheinlichkeit, dass weitere Produkte mitgekauft werden – was zu einem höheren durchschnittlichen Warenkorbwert führt.

Darüber hinaus kann diese Form der Empfehlung auch das Kauferlebnis verbessern. Kund:innen fühlen sich verstanden, wenn ihnen gezeigt wird, was sie eventuell noch brauchen könnten – ohne danach suchen zu müssen. So entsteht ein echter Mehrwert, der sowohl die Kundenzufriedenheit als auch die Conversion-Rate positiv beeinflussen kann.

Fazit

Personalisierte Produktempfehlungen sind die Königsdisziplin der Recommendation Engines. Sie bieten das Potenzial, Kunden langfristig zu binden und den Umsatz nachhaltig zu steigern. Ob durch Warenkorbanalysen oder Nutzerpräferenzen – der Erfolg hängt davon ab, wie gut die Strategie auf die Zielgruppe abgestimmt ist.

Es empfiehlt sich adaptive Empfehlungen als Instrument einzusetzen, um Conversions zu optimieren, den Warenkorbwert zu steigern und Kundenansprache zu individualisieren.