Was ist ein Empfehlungsalgorithmus und wie steigert er den Online-Umsatz?

Ein Algorithmus ist eine Abfolge von Anweisungen und definierten Operationen zum Ausführen von Aufgaben und zum Lösen von Berechnungen und Gleichungen, die dazu bestimmt sind, Benutzern, die im Internet surfen, Artikel zu empfehlen. Empfehlungsalgorithmen sind die Basis von Software, die Nutzern im Internet Artikel vorschlägt.

Wenn Sie ein physisches Geschäft besuchen, ist es üblich, einen Verkäufer vorzufinden, der Ihnen ein Produkt vorschlagen kann, das Ihren Anforderungen entspricht. In virtuellen Geschäften ist der Prozess jedoch anders. Das heißt, die Zuordnungsarbeit wird von den Empfehlungsalgorithmen erledigt .

Wie geschieht dies in der Praxis? Durch Empfehlungssysteme organisiert und präsentiert der E-Commerce die Produkte für den Verbraucher, der auf Ihr Geschäft zugreift .

Diese Art von Ressourcen trägt dazu bei, das Einkaufserlebnis zu verbessern und die Suche nach der idealen Ware zu erleichtern, was zu mehr Verkäufen führt.

Diese Beziehung kann nachgewiesen werden, wenn wir nach Forschungsergebnissen suchen, die sich mit Trends im Kundenverhalten befassen. Eine Umfrage von Zendesk weist beispielsweise darauf hin, dass 75 % der Verbraucher bereit sind, mehr für Unternehmen auszugeben , die ein hervorragendes Erlebnis bieten.

Salesforce-Untersuchungen zeigen, dass 74 % der Verbraucher wahrscheinlich die Marke wechseln werden, wenn sie den Kaufprozess als zu schwierig empfinden .

Daher fungiert der Empfehlungsalgorithmus genau als Vermittler der Akquisitionsschritte. Lesen Sie weiter und erfahren Sie mehr über das Thema!

• Was ist ein Empfehlungsalgorithmus?
• Wie funktionieren Empfehlungsalgorithmen?
• Beispiel für ein Netflix-Empfehlungssystem
• Vorteile von Empfehlungsalgorithmen für Online-Shops
• Wie erstelle ich ein E-Commerce-Empfehlungssystem?

Was ist ein Empfehlungsalgorithmus?

Ein Algorithmus ist eine Abfolge von Anweisungen und definierten Operationen zum Ausführen von Aufgaben und zum Lösen von Berechnungen und Gleichungen, die dazu bestimmt sind, Benutzern, die im Internet surfen, Artikel zu empfehlen.

Wenn wir im Zusammenhang mit E-Commerce denken, sind Empfehlungsalgorithmen die Grundlage von Software, die Verbrauchern , die auf das virtuelle Geschäft zugreifen, Produkte vorschlägt und ähnlich wie ein virtueller Verkäufer arbeitet .

Das Empfehlungssystem führt eingehende Analysen und Studien durch, um Muster und Querverweisdaten basierend auf der Wahrscheinlichkeit zu identifizieren.

Wie funktionieren Empfehlungsalgorithmen?

Im Allgemeinen gibt es zwei Hauptempfehlungsvorlagen : die personalisierte und die nicht angepasste .  

Die personalisierte Empfehlung berücksichtigt das Verhalten jedes Verbrauchers , Ihre Klicks, besuchte Waren und andere Informationen, um Produkte zu präsentieren , die auf diese Art von Forschung abgestimmt sind.

Die Empfehlungen sind nicht kundenspezifisch, sondern allgemeine Vorschläge , je nach angebotenen Artikeln, Kategorien, Angeboten, Neuigkeiten usw. Als Nächstes erklären wir im Detail, wie jede dieser Optionen in der Praxis funktioniert, also lesen Sie weiter!

Empfehlungssysteme mit maschinellem Lernen

Das Empfehlungssystem für maschinelles Lernen wird bei personalisierten Empfehlungen verwendet.

In solchen Fällen geben die intelligenten Algorithmen mit künstlicher Intelligenz (KI) Empfehlungen basierend auf dem, was die Hardware über das Verhalten des Käufers auf der Website gelernt hat . Maschinelles Lernen bedeutet genau maschinelles Lernen.

Durch diese Technologie organisieren Empfehlungsfenster die Produkte unter Berücksichtigung der Seiten, die der Benutzer besucht hat, und der Suchen, die er durchgeführt hat .

Lassen Sie uns ein Beispiel verwenden, um die Erklärung einfacher zu machen. Stellen Sie sich einen Online- Spielwarenladen vor, der von einem Verbraucher besucht wird, der auf der Suche nach Schiefertafeln zum Zeichnen ist.

Aus dem Suchverhalten und der Auswertung der besuchten Seiten präsentieren die virtuellen Schaufenster personalisierte Produkte automatisch Vorschläge für verwandte Produkte. Sehen Sie sich das Beispiel unten an.

Wenn ein anderer Benutzer nach Teddybären sucht, wird er von einem völlig anderen Empfehlungsfenster als im obigen Beispiel betroffen. In diesem Fall würde die Liste der empfohlenen Produkte die Anforderungen des betreffenden Verbrauchers berücksichtigen.

Daher präsentiert ein E-Commerce mit einem anpassbaren Empfehlungsalgorithmus unterschiedliche Produkte für jeden Verbraucher, der auf die Website zugreift und mit ihr interagiert.

Die Verwendung von anpassbaren Empfehlungsalgorithmen erweitert in der Regel die Relevanz des vorgeschlagenen Produkts für den Besucher, schließlich berücksichtigt es das Verhalten des Benutzers , um Sie vorzustellen.

Darüber hinaus trägt die Individualisierung der Kommunikation dazu bei , Ihre Marke von der Konkurrenz abzuheben und zu zeigen, dass das Unternehmen Produkte anbietet, die den Bedürfnissen der Käufer entsprechen.

Schließlich begünstigt die Funktion durch die Anzeige von Produkten, die denen ähneln oder ergänzen, die von potenziellen Kunden gesucht werden, immer noch die Ergebnisse von Aktionen wie Cross-Selling und Up-Selling , die dazu beitragen, das durchschnittliche Ticket zu erhöhen .

Lesen Sie auch: Warum ein Empfehlungssystem mit künstlicher Intelligenz verwenden?  

Nicht anpassbare Empfehlungssysteme

In Fällen, in denen der Empfehlungsalgorithmus das Such- und Navigationsverhalten jedes Kunden nicht berücksichtigt , können die in den Fenstern angezeigten Produkte in Kategorien unterteilt werden, wie z. B.:

• Veröffentlichungen;
• am meisten gesehen;
• am meisten gekaufte Produkte;
• bestimmte Produktkategorien etc.

Das folgende Bild zeigt ein Beispiel dafür, wie Empfehlungssysteme ohne Anpassung funktionieren.

Beachten Sie, dass es eine Empfehlung gibt, die jedoch allgemeiner funktioniert und verschiedene Kriterien berücksichtigt, die der Strategie Ihres Unternehmens entsprechen müssen. Dies ist auch eine sehr nützliche Funktion für den E-Commerce.

Beispiel für ein Netflix-Empfehlungssystem

Netflix hat ein sehr bekanntes Empfehlungssystem für maschinelles Lernen.

Durch die Empfehlungstechnologie ist Streaming in der Lage, das Verhalten, den Geschmack und die Interessen jedes Benutzers zu verstehen, je nach Art der Inhalte , die er konsumiert.

Da jeder Kunde ein anderes Such- und Unterhaltungsverhalten hat, ist jeder Netflix-„Startbildschirm“ personalisiert.

Der Zweck des Tools besteht darin, Ihre treuen Kunden an seine Lösung zu binden, und dafür verwendet es Funktionen wie Empfehlungsalgorithmen, die dazu beitragen, dass Benutzer mit dem Dienst in Kontakt bleiben.

Beachten Sie, dass dies ein hervorragendes Beispiel dafür ist, wozu ein Empfehlungssystem in der Lage ist: Es verbessert die Erfahrung , erzeugt mehr Engagement und hält den Kunden mit der Marke in Verbindung .

Natürlich geht es im Fall von Netflix nicht um Produkte innerhalb eines E-Commerce, aber es ist eines der Beispiele dafür, wie das Empfehlungssystem zur Beziehung zwischen Marke und Verbraucher beitragen kann .

Lesen Sie auch: Das Empfehlungssystem von Amazon und seine Geheimnisse .

Vorteile von Empfehlungsalgorithmen für Online-Shops

Bisher haben Sie herausgefunden, was Empfehlungsalgorithmen sind und wie sie funktionieren. Wird die Investition in diese Technologie jedoch die Rendite bringen, die Sie erwarten?

Entdecken Sie die Liste der Vorteile der Verwendung eines Empfehlungsalgorithmus :

• verbessert das Einkaufserlebnis des Kunden;
• hilft Verbrauchern, das zu finden, wonach sie suchen, und den Kauf in kürzerer Zeit abzuschließen;
• Abbruchrate auf der Website reduzieren ;
• trägt zu Cross-Selling- und Up-Selling-Strategien bei;
• erhöht die Konversionsrate ;
• erhöht das durchschnittliche Ticket;
• treue Käufer.

Wie erstelle ich ein E-Commerce-Empfehlungssystem?

So weit, so gut, aber wie erstellt man ein Empfehlungssystem für den E-Commerce? Um ein System wie dieses in Ihrem Online-Shop zu zählen, müssen Sie kein System von Grund auf neu erstellen. Eine der effizientesten Möglichkeiten, dies zu tun, besteht darin, bereits auf dem Markt verfügbare Ressourcen zu nutzen, z. B. intelligente Schaufenster , die von Fachexperten angeboten werden.

Diese Art von Technologie verwendet Daten und Informationen, um potenzielle Kunden zu personalisieren oder nicht , und trägt dazu bei, dass alle Vorteile des Mechanismus erreicht werden können.

Eine hervorragende Nachricht ist, dass die Implementierung dieser Funktionalität derzeit sehr einfach sein kann, indem die SmartHint-Tools verwendet werden , die aus Empfehlungsfenstern bestehen ; intelligente Suche ; Aufbewahrungs-Popups ; ist Hotsites .

SmartHint-Vitrinen sind autonom, sodass keine manuellen Einstellungen vorgenommen werden müssen. Künstliche Intelligenz führt Echtzeitanalysen durch und verteilt Produkte automatisch an strategischen Punkten auf der Website.

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