Aktuelle Untersuchungen von SalesForce zeigen: Produktempfehlungen machen zwar nur 7% der Besuche auf E-Commerce-Websites aus, sorgen aber für 24% der Bestellungen und 26% des Gesamtumsatzes. Das zeigt deutlich, wie wertvoll es ist, die Vorlieben deiner Kunden zu verstehen und dieses Wissen zu deinem Vorteil zu nutzen.
Allerdings kann es eine Herkulesaufgabe sein, Gigabytes an Daten und Erkenntnissen zu durchforsten und die richtigen Datensätze zu priorisieren. Deshalb suchen immer mehr Händler nach Möglichkeiten, diesen Prozess zu automatisieren und sich die manuelle Arbeit für dringendere Aufgaben aufzusparen.
Vor diesem Hintergrund konzentriert sich dieser Artikel auf Möglichkeiten zur Automatisierung von Produktempfehlungen, darunter Quiz-Vorlagen, Testkampagnen und weitere Methoden, mit denen du die Interaktion deiner Kunden mit deinem Angebot verändern kannst.
Schlüsselkomponenten Eines Automatisierten Produktempfehlungssystems
Auf der Benutzeroberfläche sieht es nach ein paar einfachen Klicks aus, doch unter der Haube läuft deutlich mehr ab. Automatisierte Produktempfehlungen sollen wie eine gut geölte Maschine funktionieren. Folgende Komponenten machen das möglich:
Datenerfassung
Datenerfassung ist wie das Zusammensetzen von Puzzleteilen, bis das Gesamtbild sichtbar wird. Du sammelst Daten, um Entscheidungen auf Grundlage echter Fakten statt bloßer Vermutungen zu treffen. Am besten verfolgst du dazu die Interaktionen der Nutzer auf deiner Website, analysierst Kaufhistorien und beobachtest das Surfverhalten.
Bei der Automatisierung geht es jedoch nicht nur darum, Daten zu nutzen und ein KI-Modell um eine Ausgabe zu bitten. Stattdessen kannst du deine Produktempfehlungen in einen Produktfinder verwandeln – mithilfe professioneller, vorgefertigter Vorlagen von involve.me. Alles, was du dafür tun musst:
Wähle eine Vorlage aus.
Erstelle einen Produktfinder für deine Website
Starte mit einer anpassbaren Vorlage
Lege fest, wie du die Vorlage an deine Marke anpassen möchtest.
Konzentriere dich darauf, die Inhalte für den Produktfinder zu erstellen. So kannst du Quizfragen erstellen, die Kunden beantworten können, um in weniger als einer Minute präzise Produktempfehlungen zu erhalten.
Profi-Tipp: Mit dem KI-Agenten von involve.me kannst du außerdem innerhalb weniger Sekunden Quizze erstellen.
Füge deine Fragen hinzu. Achte vorher darauf, dass sie zu deiner Zielgruppe und deren Wahrnehmung deiner Marke passen.
Optimiere die Ergebnisse. Denk daran, dass jede Frage einen Zweck erfüllen sollte. Die Antworten müssen sich daher deutlich genug unterscheiden, dürfen aber nicht so offensichtlich sein, dass sie sich direkt einem Ergebnis zuordnen lassen.
Teste deinen Produktfinder. Um einen ersten Datensatz zu sammeln, kannst du Belohnungen für die Teilnahme an einer nach dem Kauf durchgeführten Umfrage anbieten. Dafür kannst du eine Vorlage für eine Umfrage zur Kundenzufriedenheit von involve.me verwenden.
Beispiel für ein Produktfinder-Quiz
KI & ML
Vor einigen Jahren war ein geeigneter Algorithmus für Produktempfehlungen noch unverzichtbar. Heute ermöglicht KI einfachere, stärker kundenorientierte Lösungen. Besonders deutlich zeigt sich das beim Einsatz von Chatbots für interaktive Produktempfehlungen.
Untersuchungen zufolge hatte der weltweite Chatbot-Markt einen Wert von $840 Millionen bereits Ende 2022. Das überrascht nicht, denn Händler haben erkannt, wie wertvoll es ist, vorgefertigte Vorlagen mit KI-Bots zu kombinieren und so durchgängig einen No-Code-Ansatz umzusetzen. Ein Chatbot lässt sich 2023 nicht nur leicht implementieren, sondern kann sich auch problemlos an die Wünsche der Kunden anpassen und dadurch die Kundenbindung sowie das gesamte Kundenerlebnis verbessern.
Doch ML spielt eine ebenso wichtige Rolle dabei, Produkte effektiver zu empfehlen. Statt dieselben Fehler zu wiederholen, kann ein Chatbot negatives Feedback erkennen, daraus lernen und künftig bessere Ergebnisse liefern.
Echtzeitverarbeitung
Echtzeitverarbeitung bezeichnet die sofortige Verarbeitung eingehender Daten ohne Wartezeit. In der Informatik sorgt sie dafür, dass Systeme umgehend auf Eingaben oder Änderungen reagieren und sofortiges Feedback oder Ergebnisse liefern.
Sowohl Chatbots als auch Quiz-Vorlagen decken zumindest einige Aspekte dieser Komponente ab. Ein Chatbot verarbeitet Eingaben sofort, während logische Ergebnisse dafür sorgen, dass das Quiz nach der Auswahl einer Antwort fortgesetzt wird.
Feedbackschleife
Eine Feedbackschleife ist ein systematischer Prozess, bei dem auf Grundlage von Ergebnissen kontinuierlich Verbesserungen und Anpassungen vorgenommen werden. Sie ist für die Automatisierung von Produktempfehlungen unverzichtbar und besteht aus vier Aspekten:
Maßnahmen ergreifen. Dies ist der Ausgangspunkt, an dem eine erste Entscheidung getroffen oder Maßnahme ergriffen wird. Zum Beispiel wählt dein Team eine Vorlage von involve.me aus.
Ergebnisse messen. Nach der Umsetzung der Maßnahme werden die Ergebnisse beobachtet und dokumentiert. Ist die Vorlage effektiver als der bisherige Ansatz?
Feedback analysieren. Anschließend werden die Ergebnisse analysiert, um die Wirksamkeit der ursprünglichen Maßnahme zu beurteilen. Gefällt den Kunden die Vorlage bzw. der Chatbot? Würden sie diese Lösung erneut nutzen?
Maßnahme anpassen. Auf Grundlage des erhaltenen Feedbacks werden Änderungen vorgenommen, um die Wirksamkeit künftiger Maßnahmen zu steigern. Fällt das Feedback positiv aus, solltest du sicherstellen, dass die Automatisierungslösung kontinuierlich weiterentwickelt wird.
Anschließend beginnt der Kreislauf von vorn und sorgt so für fortlaufende Verbesserungen. Im Wesentlichen kann eine gut geplante Feedbackschleife dir helfen, deine Produktempfehlungsprozesse zu optimieren, indem du kontinuierlich aus bisherigen Ergebnissen lernst. Sobald du die richtige Vorlage gefunden hast, kannst du sie außerdem problemlos vollständig in deine Strategie integrieren.
Schritte Zur Implementierung Eines Automatisierten Produktempfehlungssystems
Die Einrichtung eines automatisierten Produktempfehlungssystems kann dein Unternehmen grundlegend voranbringen. Hier findest du eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Implementierung:
Daten Integrieren Und Eingeben
Ermittle zunächst, woher deine Kundendaten stammen, etwa aus Website-Analysen, Kaufhistorien oder vorgefertigten Produktfinder-Quizzen. Es empfiehlt sich zwar, Daten aus möglichst vielen verfügbaren Quellen zu beziehen, doch in der schieren Menge an Feedback verliert man leicht den Überblick.
Deshalb musst du Daten aus verschiedenen Quellen in einem zentralen System zusammenführen, um Konsistenz und Genauigkeit zu gewährleisten. Das bedeutet jedoch nicht, die Daten einfach in ein LLM einzuspeisen und auf Erkenntnisse zu hoffen. Du musst den gesamten Datenintegrationsprozess stärken, besonders beim Austausch zwischen Menschen.
Da der Austausch zwischen Menschen am meisten Zeit beansprucht, kannst du auch die Weitergabe von Erkenntnissen in deinem Team optimieren. Du kannst beispielsweise eine individuelle PDF-Bearbeitungssoftware in dein Dashboard integrieren und diese Daten in teilbaren PDFs organisieren, die sich problemlos zwischen Teammitgliedern austauschen lassen. Das verbessert zusätzlich die Sicherheit, ermöglicht individuelle Anpassungen und spart dir die Zeit, die du sonst mit der Suche in Slack-Kanälen verbringen würdest.
Erst nachdem alle die Erkenntnisse geprüft haben, kannst du den Datenimport in ein LLM automatisieren. So stellst du sicher, dass dein Chatbot bzw. Quiz stets das neueste Feedback berücksichtigt. Wie du auch vorgehst: Recherchiere gründlich und prüfe, ob sich einzelne Bestandteile des Empfehlungsprozesses mit einem Tool automatisieren lassen.
Den Richtigen Algorithmus Auswählen
Verschiedene Algorithmen erfüllen unterschiedliche Zwecke. Entscheide, ob du kollaboratives Filtern auf Grundlage des Nutzerverhaltens, inhaltsbasiertes Filtern auf Grundlage von Produkteigenschaften oder einen hybriden Ansatz benötigst.
Sobald du deinen Bedarf ermittelt hast, wählst du einen Algorithmus aus. Stell dich aber darauf ein, ihn später anpassen zu müssen.
Testen Und Optimieren
Bevor du das System vollständig implementierst, solltest du verschiedene Algorithmen oder Einstellungen testen, um die leistungsstärkste Variante zu ermitteln. Betrachte Kennzahlen wie Klickraten, Conversion-Raten und den Gesamtumsatz, um die Wirksamkeit deiner Empfehlungen zu beurteilen.
Nimm auf Grundlage deiner Erkenntnisse die erforderlichen Anpassungen am Algorithmus vor oder füge eine neue Quiz-Vorlage von involve.me hinzu, um spezifischere Ergebnisse zu erhalten. Sei auch offen für größere Änderungen, beispielsweise die Einbindung einer Terminplanung in deinen Produktfinder.
Stelle Sicher, Dass Deine UX Alle Kanäle Umfasst
Mach nicht den Fehler zu glauben, dass es ausreicht, Menschen auf eine Produktseite zu leiten. Wir schreiben das Jahr 2023 und Käufer möchten deine Produkte in ihrem sozialen Umfeld sehen. Untersuchungen zeigen sogar, dass mehr als die Hälfte aller Millennials soziale Medien nutzt, um neue Produkte zu entdecken. Bei der Gen Z tun 71% dasselbe. Auf diesen Teil deiner Zielgruppe kannst du schlicht nicht verzichten.
Auch hier ist Automatisierung über Produktempfehlungen hinaus nützlich. Sobald du ein neues Quiz oder eine neue Produktlinie veröffentlichst, kannst du Apps wie Zapier nutzen, um automatisch Beiträge auf deinen Social-Media-Kanälen zu veröffentlichen. So stellst du sicher, dass die Menschen dein kuratiertes Erlebnis zumindest ausprobieren.
Feedbackschleife
Gib Nutzern die Möglichkeit, Feedback zur Relevanz und Genauigkeit der Produktempfehlungen abzugeben. Nutze Bewertungsformulare und Feedbackseiten nach dem Quiz, um zu ermitteln, wie potenzielle Käufer das Erlebnis bewerten.
Nutze ruhig die Umfrage-Vorlagen von involve.me, insbesondere wenn du detailliertes Feedback erhalten möchtest. Setze die Schleife anschließend fort, indem du die Daten zur Verbesserung des Empfehlungsprozesses verwendest und sicherstellst, dass er wirksam und nutzerorientiert bleibt.
Vorteile Der Automatisierung Von Produktempfehlungen
Die Automatisierung von Produktempfehlungen im Einzelhandel bietet mehrere Vorteile. Folgende stechen jedoch besonders hervor:
Höhere Verkaufszahlen und Umsätze. Automatisierte Systeme können das Verhalten und die Vorlieben eines Kunden analysieren, um Produkte vorzuschlagen, die er wahrscheinlich kaufen wird. Dadurch kaufen Kunden häufig mehr, was den Händlern höhere Umsätze beschert. Tatsächlich geben 54% der Händler an, dass Produktempfehlungen ein wesentlicher Treiber ihres durchschnittlichen Bestellwerts (AOV) sind.
Verbessertes Kundenerlebnis. Wenn Kunden Produkte sehen, die ihren Interessen entsprechen, fühlen sie sich verstanden. Diese persönliche Note macht das Einkaufen angenehmer und kann zu wiederholten Besuchen führen. Wenn Kunden sich verstanden und gut betreut fühlen, kehren sie außerdem eher für weitere Käufe zurück.
Effiziente Datennutzung. Statt große Datenmengen manuell zu durchforsten, können automatisierte Systeme Informationen schnell verarbeiten und relevante Produktvorschläge erstellen. So können Händler die von ihnen erfassten Daten optimal nutzen.
Personalisierung im großen Maßstab. Es ist schwierig, Produktvorschläge manuell auf jede einzelne Person zuzuschneiden. Automatisierung ermöglicht es Händlern hingegen, personalisierte Empfehlungen anzubieten – und zwar gleichzeitig für eine große Zahl von Kunden.
Herausforderungen Bei Der Automatisierung Von Produktempfehlungen (und Wie Du Sie Meisterst)
Die Automatisierung von Produktempfehlungen kann für Unternehmen ein großer Vorteil sein, bringt aber auch Herausforderungen mit sich. Drei davon haben sich für Online-Händler als besondere Problemfelder herausgestellt:
Datenqualität Und Relevanz
Die Grundlage jedes Empfehlungssystems sind Daten. Sind die Daten veraltet, unvollständig oder irrelevant, können die Empfehlungen ihr Ziel verfehlen und zu unzufriedenen Kunden oder entgangenen Verkaufschancen führen.
Lösung: Führe regelmäßige Datenprüfungen durch, um die Genauigkeit zu kontrollieren. Nutze Verfahren und Tools zur Datenvalidierung, um sicherzustellen, dass die in das System eingespeisten Daten hochwertig und relevant sind.
Überpersonalisierung
Personalisierung ist zwar entscheidend, doch zu viel davon kann Nutzern das Gefühl geben, in einer „Filterblase“ gefangen zu sein, in der sie immer wieder nur eine begrenzte Produktauswahl sehen.
Lösung: Setze Algorithmen ein, die personalisierte Vorschläge mit neuen, vielfältigen Produktempfehlungen in Einklang bringen. So entdecken Nutzer eine größere Bandbreite an Produkten.
Algorithmische Verzerrung
Algorithmen können insbesondere dann Verzerrungen entwickeln, wenn sie mit unausgewogenen Daten trainiert werden. Das kann zu einer begrenzten Auswahl wenig vielfältiger Empfehlungen führen.
Lösung: Verwende vielfältige Trainingsdatensätze und überprüfe die Ergebnisse der Algorithmen regelmäßig. Implementiere Maßnahmen in den Algorithmen, die Fairness fördern und Verzerrungen reduzieren.
Fazit
Die Automatisierung von Produktempfehlungen ist ein vielschichtiger Prozess, dessen konkrete Umsetzung von den Anforderungen des jeweiligen Unternehmens abhängt. Ob es sich um einen Produktfinder auf Basis einer der sofort einsatzbereiten Vorlagen von involve.me oder um einen Chatbot handelt: Entscheidend ist, zu wissen, welche Daten wichtig sind, wie du sie wieder in den Prozess einfließen lässt und den Feedbackkreislauf aufrechterhältst.
