WIE DU DEIN E-COMMERCE ANGEBOT DURCH PERSONALISIERTE EMPFEHLUNGEN VERBESSERN KANNST
Von NETFORMIC | 04.07.2023
In der heutigen digitalen Landschaft ist die Personalisierung im E-Commerce mehr als nur ein Trend – sie ist eine Notwendigkeit. Laut einer Studie von Barilliance generieren personalisierte Empfehlungen bis zu 31% des Umsatzes für E-Commerce-Seiten. Aber wie kann man diese personalisierten Empfehlungen effektiv nutzen, um das E-Commerce-Angebot zu verbessern? Wie können Online-Händler sicherstellen, dass sie die richtige Balance zwischen der Bereitstellung personalisierter Inhalte und dem Schutz der Privatsphäre ihrer Kunden finden? Wie können sie sicherstellen, dass ihre personalisierten Empfehlungen wirklich den Geschmack und die Bedürfnisse jedes einzelnen Kunden treffen? Und wie können sie die Technologie hinter der Personalisierung optimal nutzen, um ihre E-Commerce-Strategie voranzutreiben? In diesem Artikel gehen wir diesen Fragen auf den Grund.
DIE MACHT DER PERSONALISIERUNG
Ein gutes Beispiel für die Anwendung von Personalisierung im E-Commerce ist eBay. Der Online-Marktplatz hat kürzlich eine Partnerschaft mit der E-Commerce-Erlebnisplattform Zoovu angekündigt, um KI-basierte, personalisierte Empfehlungen und individuelle Produktberatung anzubieten. Durch intelligente Produktdaten will eBay Käufern über die digitalen Einkaufsassistenten konsistente und zuverlässige Empfehlungen präsentieren.
DIE ROLLE DER KÜNSTLICHEN INTELLIGENZ (KI)
Ein weiterer wichtiger Aspekt der KI im E-Commerce ist die Verwendung von Chatbots. KI-Chatbots sind Computerprogramme, die mithilfe von Künstlicher Intelligenz komplexe Aufgaben lösen und mit Menschen in natürlicher Sprache interagieren können. Sie basieren auf fortschrittlichen Algorithmen, die es ihnen ermöglichen, aus Daten zu lernen und sich kontinuierlich zu verbessern. Die Leistungsfähigkeit von KI-Chatbots hat in den vergangenen Jahren stark zugenommen, was sie für den Einsatz in verschiedenen Branchen, insbesondere im E-Commerce, attraktiv macht.
PERSONALISIERTE EMPFEHLUNGEN IN DER PRAXIS
Ein Kunde, der häufig Sportartikel kauft, könnte Empfehlungen für ähnliche Produkte oder ergänzende Artikel wie Sportbekleidung oder Fitnesszubehör erhalten. Diese Empfehlungen werden generiert, indem das Kaufverhalten des Kunden analysiert und Muster identifiziert werden. Maschinelles Lernen kann verwendet werden, um Vorhersagen darüber zu treffen, welche Produkte der Kunde wahrscheinlich in der Zukunft kaufen wird.
EMPFEHLUNGEN BASIEREND AUF DEM SURFVERHALTEN
Ein Kunde, der regelmäßig nach Reisezielen sucht, könnte Empfehlungen für Hotels, Flüge oder Reiseangebote erhalten. Diese Empfehlungen werden generiert, indem das Surfverhalten des Kunden analysiert und Muster identifiziert werden. Künstliche Intelligenz kann verwendet werden, um Vorhersagen darüber zu treffen, welche Reiseziele der Kunde wahrscheinlich in der Zukunft suchen wird.
EMPFEHLUNGEN BASIEREND AUF DEM BEWERTUNGSVERHALTEN
Ein Kunde, der häufig positive Bewertungen für Restaurants abgibt, könnte Empfehlungen für ähnliche Restaurants in der Nähe erhalten. Diese Empfehlungen werden generiert, indem das Bewertungsverhalten des Kunden analysiert und Muster identifiziert werden. Maschinelles Lernen kann verwendet werden, um Vorhersagen darüber zu treffen, welche Restaurants der Kunde wahrscheinlich in der Zukunft positiv bewerten wird.
EMPFEHLUNGEN BASIEREND AUF DEM SOZIALEN NETZWERK
Ein Kunde, der mit Freunden auf einer Plattform verbunden ist, erhält Empfehlungen für Produkte oder Dienstleistungen, die von seinen Freunden gekauft oder bewertet wurden. Empfehlungen basierend auf dem persönlichen Profil: Ein Kunde, der sein Alter, Geschlecht und Interessen angegeben hat, erhält Empfehlungen für Produkte oder Inhalte, die seinen individuellen Vorlieben entsprechen. Empfehlungen basierend auf vergangenen Einkäufen: Ein Kunde, der in der Vergangenheit bestimmte Produkte gekauft hat, erhält Empfehlungen für ähnliche oder ergänzende Produkte. Ein Kunde, der mit Freunden auf einer Plattform verbunden ist, könnte Empfehlungen für Produkte oder Dienstleistungen erhalten, die von seinen Freunden gekauft oder bewertet wurden. Diese Empfehlungen werden generiert, indem die Interaktionen des Kunden mit seinem sozialen Netzwerk analysiert und Muster identifiziert werden. Künstliche Intelligenz kann verwendet werden, um Vorhersagen darüber zu treffen, welche Produkte oder Dienstleistungen der Kunde wahrscheinlich in der Zukunft interessant finden wird.
EMPFEHLUNGEN BASIEREND AUF DEM PERSÖNLICHEN PROFIL
Ein Kunde, der sein Alter, Geschlecht und Interessen angegeben hat, könnte Empfehlungen für Produkte oder Inhalte erhalten, die seinen individuellen Vorlieben entsprechen. Diese Empfehlungen werden generiert, indem das persönliche Profil des Kunden analysiert und Muster identifiziert werden. Maschinelles Lernen kann verwendet werden, um Vorhersagen darüber zu treffen, welche Produkte oder Inhalte der Kunde wahrscheinlich in der Zukunft interessant finden wird.
EMPFEHLUNGEN BASIEREND AUF VERGANGENEN EINKÄUFEN
Ein Kunde, der in der Vergangenheit bestimmte Produkte gekauft hat, könnte Empfehlungen für ähnliche oder ergänzende Produkte erhalten. Diese Empfehlungen werden generiert, indem die vergangenen Einkäufe des Kunden analysiert und Muster identifiziert werden. Künstliche Intelligenz kann verwendet werden, um Vorhersagen darüber zu treffen, welche Produkte der Kunde wahrscheinlich in der Zukunft kaufen wird.
EMPFEHLUNGEN BASIEREND AUF DEM STANDORT
Ein Kunde, der sich in einer bestimmten Stadt befindet, könnte Empfehlungen für Restaurants, Sehenswürdigkeiten oder Veranstaltungen in der Nähe erhalten. Diese Empfehlungen werden generiert, indem der Standort des Kunden analysiert und Muster identifiziert werden. Maschinelles Lernen kann verwendet werden, um Vorhersagen darüber zu treffen, welche Orte der Kunde wahrscheinlich in der Zukunft besuchen wird.