Wie lässt sich die Kundenbindung verbessern? Empfehlungssysteme! 

Empfehlungssysteme sind mehr als nur ein Modewort. Sie haben sich zu einer der beliebtesten Methoden entwickelt, um die Kundenbindung und die Konversionsrate auf Websites zu verbessern. Ein individueller und personalisierter Ansatz ist eine Grunderwartung, und die Nutzer interagieren viel eher mit Marken, die ihren aktuellen Bedürfnissen entsprechen. Lassen Sie uns herausfinden, wie Empfehlungssysteme Ihr Unternehmen beeinflussen!  

Was sind Empfehlungssysteme?  

Empfehlungssysteme sind Algorithmen, die vorhersagen, was ein Nutzer brauchen könnte. Sie werden von Unternehmen wie Netflix und Amazon eingesetzt, um ihren Nutzern Filme und Produkte zu empfehlen. Empfehlungssysteme sind in den letzten Jahren allgegenwärtig geworden, da sie als Mittel zur Steigerung des Umsatzes und der Kundenbindung angesehen werden und weil die Nutzer dies erwarten. Man kann sie als Äquivalent zu einem professionellen Verkäufer oder Concierge betrachten, der jedem Kunden hilft, die richtige Wahl zu treffen.  

Es gibt zwei Haupttypen von Empfehlungssystemen: inhaltsbasierte und kollaborative Filterung.  

  • Inhaltsbasierte Empfehlungssysteme verwenden den Inhalt von Artikeln (z. B. Filmgenres), um Empfehlungen zu generieren.  
  • Empfehlungsprogramme mit kollaborativer Filterung nutzen das Verhalten anderer Nutzer (z. B. welche Filme sie gesehen haben), um Empfehlungen zu gestalten. 

Die meisten Empfehlungssysteme verwenden heute eine Kombination aus inhaltsbasierter und kollaborativer Filterung. Netflix beispielsweise verwendet inhaltsbasierte Empfehlungen, um ähnliche Filme vorzuschlagen, wie sie der Nutzer in der Vergangenheit gesehen hat. Sie nutzen auch die kollaborative Filterung, um Filme vorzuschlagen, die anderen Nutzern, die ähnliche Filme gesehen haben, ebenfalls gefallen haben. 

Empfehlungsmaschinen können auf jeder Unternehmensebene Vorteile bringen, von der Steigerung des Umsatzes und der Kundenbindung bis hin zur Kostensenkung durch bessere Datennutzung. Sie sind auf den kundenzentrierten Ansatz ausgerichtet, d. h. sie bieten auf jeder Stufe der Customer Journey die beste Erfahrung.  

Unvollkommenheiten der Empfehlungssysteme 

Empfehlungssysteme gibt es schon seit einigen Jahren, aber es hat sich gezeigt, dass sie in den meisten Fällen weit davon entfernt sind, perfekt zu sein. Es gibt noch Raum für Verbesserungen für Online-Shops. Beispiele?  

Sie bestellen ein Spielzeug für den Geburtstag eines Kindes. Es packt es eilig aus und es stellt sich heraus, dass es keine Batterien hat… große Enttäuschung! Die Tränen fangen an zu fließen, und man denkt: Ich wünschte, die Batterien wären dabei. Ein anderes Beispiel: Sie planen eine kleine Renovierung in Ihrer Wohnung und bestellen einen Schaumstoffkleber, weil Sie gehört haben, dass er einfach zu verwenden ist. Als das Paket ankommt, stellen Sie fest, dass Sie für die Verwendung des Klebstoffs auch spezielles Werkzeug benötigen. Sie müssen zum nahe gelegenen Baumarkt fahren und die fehlende Ausrüstung kaufen. Was eigentlich eine einfache Erfahrung sein sollte, ist nun zu einer ganzen Tortur geworden. Online-Shops können solche Probleme beheben und die Kundenerfahrung insgesamt verbessern, indem sie KI-Empfehlungsmaschinen einsetzen. Ohne zu sehr ins Detail zu gehen, verbessern sich Empfehlungssysteme mit der Nutzung – positives und negatives Feedback hilft dabei, das Modell neu zu trainieren und künftige Empfehlungen zu überarbeiten.  

Sie können auch sehr ärgerlich sein, wenn man eine Waschmaschine kauft und dann wochenlang immer wieder Waschmaschinen empfohlen bekommt.  

Recommendation Systems Imperfections

Die Zukunft der Empfehlungsmaschinen 

Es ist erwähnenswert, dass wir möglicherweise in die Ära des automatischen Befüllens von Einkaufswagen abdriften. Wie im obigen Beispiel – nachdem ein elektronisches Spielzeug in den Einkaufswagen gelegt wurde, könnte ein solches fortschrittliches System automatisch Batterien hinzufügen. Es wäre die Entscheidung des Kunden, die Produkte vor dem Checkout zu entfernen.   

Stellen wir uns nun ein B2B-Unternehmen vor, das Spezialwerkzeuge online verkauft. Jeder Kunde gehört zu einem bestimmten Segment, das durch seine Kaufhistorie definiert ist. Der so genannte „A priori“-Algorithmus analysiert die Auftragshistorie in jedem Segment, erstellt eine Liste von Produktpaaren und ordnet diesen Wahrscheinlichkeiten zu. Legt der Kunde beispielsweise einen Bohrhammer in den Einkaufswagen, kann das System zusätzliches Zubehör vorschlagen, etwa Ersatzbohrer oder Batterieladegeräte. Ein zusätzlicher Kaufanreiz kann ein Rabatt für das gesamte vom System empfohlene Set sein.  

Ein weiteres interessantes Konzept ist die Schaffung eines Warenkorbsystems, bei dem der Kunde den Höchstpreis für bestimmte Produkte festlegt und das System den genauesten Mix für diese Produkte vorschlägt. Dabei wird natürlich auch die eigene Kaufhistorie berücksichtigt. Nehmen wir an, Sie kaufen in einem Online-Lebensmittelgeschäft ein und möchten eine Mischung aus verschiedenen Früchten für maximal 30 Euro kaufen. Das Empfehlungssystem könnte alle aktuellen Rabatte berücksichtigen, Ihre Kaufhistorie kombinieren und dann den Warenkorb mit Ihren Lieblingsfrüchten füllen.  

Dies sind nur einige Beispiele dafür, wie sich Empfehlungssysteme weiterentwickeln können. Es hängt alles von der Kreativität und den spezifischen Geschäftsfällen ab.  

Wie genau können Empfehlungssysteme Ihrem Unternehmen helfen? 

Trotz der Unzulänglichkeiten bei der Umsetzung von Systemempfehlungen durch viele Online-Shops hat die Entwicklung von Empfehlungssystemen erhebliche Fortschritte gemacht. Sie bieten den Nutzern personalisierte Empfehlungen auf der Grundlage ihres bisherigen Verhaltens und erhöhen nachweislich das Website-Engagement und die Konversionsrate um 35-70 %. Und wenn Sie die höhere Konversion in Verbindung mit weniger Rücksendungen feststellen, haben Sie nicht nur erhebliche Einsparungen, sondern auch loyale und zufriedene Kunden.    

Welche Vorteile bietet die Implementierung eines Empfehlungssystems auf Ihrer Website? Um nur ein paar zu nennen: 

1. Erhöhtes Engagement und Konversionen 

2. Verbesserte Kundenbindung 

3. Erhöhter Customer Lifetime Value 

4. Bessere Einblicke in das Kundenverhalten 

5. Gezielteres Marketing und Werbung 

Fewer returns with recommendation systems

Schauen wir uns die spezifischen Aspekte des Unternehmens genauer an und wie richtig implementierte Empfehlungssysteme das Geschäft und die Kundenzufriedenheit positiv beeinflussen können.  

Erstens: Die Marketingabteilung gibt weniger Geld für die Werbung für neue Produkte aus. Das System schlägt den Kunden automatisch neue und/oder verwandte Artikel vor, um das Cross-Selling zu unterstützen. Außerdem können die Vermarkter eine genauere und personalisierte Kommunikation vorbereiten. Newsletter können beispielsweise auf mehr Faktoren als nur einem Namen basieren, so dass Sie jedem einzelnen Kunden eine einzigartige E-Mail schicken können.  Dies führt zu höheren Öffnungsraten und Klicks… und zu mehr engagierten Kunden.  

Das Verkaufsteam wird ebenfalls höhere Gewinnspannen feststellen, da ein Empfehlungsalgorithmus Ihr Angebot für jeden einzelnen Nutzer berechnen und anpassen kann. Dank der Empfehlungsmaschinen können Sie die meistverkauften Produkte vorschlagen, die Reaktionen der Kunden auf neue Produkte prüfen und die Empfehlungen aktualisieren, um sie an die sich ändernden Vorlieben anzupassen. Empfehlungsmaschinen können auch ergänzende Produkte (Cross-Selling) oder teurere Alternativen hinzufügen, um die Größe und den Wert des Warenkorbs zu erhöhen (Upselling).  

Maßgeschneiderte Empfehlungen bedeuten auch weniger Rücksendungen, was eine gute Nachricht für die Logistik-, Kundendienst- und Buchhaltungsabteilungen ist. Die Verringerung der Zahl der Rücksendungen bringt reine Einsparungen mit sich, ganz zu schweigen von den wichtigen Auswirkungen auf die Nachhaltigkeit durch die Verringerung des CO2-Fußabdrucks des Unternehmens. Sie steht im Einklang mit der ab 2024 verpflichtenden EU-Nachhaltigkeitsberichterstattung für Unternehmen (Directive on Corporate Sustainability Due Diligence – CSDD) und der wachsenden Zahl von Kunden, die von Marken mehr Umweltfreundlichkeit erwarten.  

Schlussfolgerung 

Unabhängig davon, ob Sie einen B2C- oder B2B-Onlineshop betreiben, können Sie mit einem KI-Empfehlungssystem Kunden effektiver erreichen, ihnen ein besseres, auf ihre Bedürfnisse zugeschnittenes Produkt oder eine bessere Dienstleistung anbieten und sogar die Reihenfolge anpassen, in der die Produkte dem Nutzer angezeigt werden. Durch das Zusammenspiel von Produkt-, Service- und inhaltsbasierten Empfehlungstools wird direkt und in Echtzeit auf die Bedürfnisse des Käufers reagiert, was zu einem einzigartigen Einkaufserlebnis führt.  

Wir ermutigen (oder man könnte sagen… empfehlen 😉) die Macht der Empfehlungssysteme zu nutzen und sie in Ihre Online-Shop-Strategie einzubeziehen.  

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