Was sind personalisierte Produktempfehlungen?
What are personalized product recommendations?
Personalisierte Produktempfehlungen werden mit Benutzerdaten, die deiner Website entnommen werden, generiert. Idealerweise zeigst du deinen Kunden nur Produkte, die sie auch wirklich kaufen möchten. Je personalisierter die Kundenerfahrung, desto besser.
Wenn du es richtig machst, kannst du mit personalisierten Produktempfehlungen Geld sparen und die Kundenbindung steigern. Aus einem Bericht aus dem Jahr 2018 geht hervor, dass bei wiederkehrenden Kunden, die sich mit einem vorgeschlagenen Produkt befasst haben (indem sie beispielsweise darauf geklickt und die Beschreibung gelesen haben), eine um 55 % höhere Wahrscheinlichkeit bestand, dass sie während dieser Einkaufssitzung einen Kauf tätigen. Bei Neukunden lag diese Zahl bei beeindruckenden 70 %.
Empfehlungs-Engines sind Programme, die Daten sowohl zu Produkten als auch zu Benutzern analysieren und solche Funktionen enthalten. Nicht nur Einzelhändler nutzen diese Engines; auch Video-Streaming-Websites verwenden sie, um Listen mit empfohlenen Clips zu erstellen, die sich ihre Benutzer ansehen können.
Es gibt drei große Typen von Empfehlungs-Engines:
Kollaborative Filtersysteme
Inhaltsbasierte Filtersysteme
Hybride Empfehlungssysteme
Personalized product recommendations are generated with user data taken from your website. Ideally, you’ll only show your customers products that they actually would like to buy. The more personalized the experience, the better.
When done right, personalized product recommendations can save you money and increase your customer retention. A 2018 report shows that returning customers who engaged with a suggested product (by clicking on it and reading the description, for example) were 55% more likely to make a purchase during that shopping session. For new customers, that figure was a cool 70%.
Recommendation engines, which are programs that analyze data on both products and users, drive features like this. Not only do retailers employ these engines, video streaming websites use them to generate lists of recommended clips for their users to watch.
There are 3 main types of recommendation engines:
Collaborative filtering systems
Content-based filtering systems
Hybrid recommendation systems