Erzielen Sie mit einem Empfehlungs-Tool für Magento mehr Verkäufe

Warum Produktempfehlungen für Magento-Shops essentiell sind

Personalisierte Produktempfehlungen machen es für Kund/innen einfacher, relevante Produkte zu entdecken. Das führt zu höheren Conversions für Magento-Shops, da Kund/innen zu Waren geleitet werden, die sie sonst vielleicht nicht gesehen hätten, was das Engagement und die Treue fördert. Etwa 80 % der Kund/innen betrachten das Erlebnis, das ein Unternehmen anbietet, als genauso wichtig wie die Produkte. Sehen wir uns ein Beispiel davon an, wie Empfehlungsmaschinen sich auf Kundenreisen auswirken.

Stellen Sie sich vor, ein regulärer Kunde kauft in Ihrem Onlineshop ein. Er sucht nach dem neuesten iPhone, das vor Kurzem veröffentlicht wurde. Er nutzt die Suchleiste, anstatt sich den Katalog durchzusehen. Sobald er die Version mit der richtigen Farbe und der richtigen interne Speicherkapazität gefunden hat, klickt er darauf und sieht sich die Produktdetailseite an.

Normal würde er auf ‘In den Warenkorb’ klicken und den Kauf abschließen, aber hier kommen die Produktempfehlungen ins Spiel. Die Empfehlungsmaschine sorgt im Hintergrund für Magie, während Ihre Kund/innen einkaufen. Sehen wir uns den Prozess also etwas genauer an.

Wenn Kund/innen eine Suchanfrage nach ‘iPhone# in die Suchleiste eingeben, notiert der Analyseteil der Empfehlungsmaschine dies und speichert die Daten.

Da das Empfehlungs-Tool auf den Produktdetailseiten platziert wurde und der Kaufreise der Kund/innen folgt, weiß es genau, was es einem Kunden zeigen muss, der nach iPhone sucht. Die Empfehlungen umfassen eine beliebte iPhone-Hülle, kompatible Kopfhörer von Apple und andere beliebte Marken, ein tragbares Ladegerät, ein Display-Reinigungsset und sogar das gleiche iPhone, aber mit mehr Speicherplatz zu einem guten Preis.

Anstatt das iPhone also bloß in den Warenkorb zu legen, wird der Kunde dazu angeregt, mehr Produkte zu kaufen und den Warenkorbwert zu steigern. Jedoch hört die Magie hier noch nicht auf. Denn wenn der Kunde seine Kaufreise abschließt, erscheinen weitere Waren. Die zweite Empfehlungsrunde erscheint direkt auf der Bestellseite. Hier werden Kund/innen dazu angeregt, weitere Waren zu einem vergünstigten Preis zu kaufen.

Das Ergebnis ist, dass dem Kunden relevante und genaue Produktvorschläge angeboten werden, die Alternativen und Waren aus anderen Produktkategorien enthalten, welche den Hauptkauf gut ergänzen. Der Kunde kauft eher mehr Produkte als er geplant hatte. So verbessern Empfehlungsmaschinen auf einmal die Wahrscheinlichkeit von höheren Conversions, Verkäufen und dem durchschnittlichen Kaufwert.

Wie nutzen Empfehlungs-Tools Kundendaten in Magento-Storefronts?

Kundendaten regen intelligentere Empfehlungen an. Durch die Analyse von Browsing- und Kaufmuster können Magento-Shops relevantere Vorschläge kreieren, das Kauferlebnis verbessern und wiederkehrende Käufe fördern.

Kundendaten sind der Grundstein eines effektiven Empfehlungssystems. Empfehlungs-Tools für Magento sammeln diverse Datenpunkte inklusive über Suchanfragen, das Klickverhalten, Browsingmuster, den Kaufverlauf und sogar die Zeit, die auf bestimmten Seiten verbracht wird. Zusammen kreieren diese Handlungen ein detailliertes Kundenprofil, das dem System erzählt, was ein Käufer sich wahrscheinlich als nächstes wünscht.

Wenn ein Kunde nach einem Produkt wie „Laufschuhe” sucht, notiert die Empfehlungsmaschine das. Sie speichert nicht nur den Suchbegriff, sondern verknüpft die Anfrage mit ähnlichen Produkten, die sich andere Kund/innen nach ähnlichen Suchanfragen ebenfalls angesehen oder gekauft haben.

Wenn der Kunde den Produktkatalog durchblättert, verbessert sich das Verständnis der Maschine immer weiter. Sie lernt Präferenzen wie Farbe, Marke oder sogar Preisspanne kennen. Jede Interaktion gibt dem Empfehlungssystem mehr Daten, sodass es bessere Vorschläge anbieten kann.

Daten von vorherigen Käufen und Sitzungen spielen ebenfalls eine wichtige Rolle. Wenn ein Kunde bzw. eine Kundin beispielsweise in der Vergangenheit Ausrüstung für Aktivitäten im Freien gekauft hat, schlägt das System eventuell Wasserflaschen oder Rucksäcke vor, die sich gut zum Wandern oder Zelten eignen. Diese Empfehlungen sind nicht zufällig; sie werden von Mustern ähnlicher Kund/innen angetrieben. Mit der Zeit werden die Empfehlungen relevanter, was zu einem höheren Engagement und häufigen Käufen führt. Die Kundendaten verwandeln grundlegende Vorschläge also in intelligente, maßgeschneiderte Empfehlungen, die bei jedem Käufer und jeder Käuferin Nachhall finden.

Mit Produktempfehlungen auf Magento loslegen

Die Implementierung von Empfehlungen auf Magento beginnt mit klaren Zielen wie die Steigerung des Bestellwertes oder die Verbesserung der Bindung. Die Wahl einer neuen Empfehlungslösung sollte mit der Forschung beginnen.

Forschung

Binden Sie mehrere Faktoren in die Wahl Ihrer Empfehlungslösung für Magento mit ein. Während es für Empfehlungen viele Lösungen gibt, nutzen nicht alle dieselbe Technologie oder bieten dieselben Dienste an. Sehen wir uns einige wichtige Faktoren an.

1. Stellen Sie sicher, dass Ihre neue Lösung für Empfehlungen maschinelles Lernen und Analysen nutzt, die effektiv mit Katalogdaten und Kundendaten zusammenarbeiten. Das ist wichtig, sodass die Lösung die Präferenzen der Käufer/innen richtig mit Ihren Produktkatalogdaten verbinden kann, um genaue Empfehlungen zu kreieren.
2. Eine weitere Sache, die Sie in Betracht ziehen sollten, sind Algorithmen und Empfehlungsarten, die für den Verkauf von Produkten verwendet werden. Moderne Empfehlungs-Tools verlassen sich auf automatisierte Empfehlungen, die mit diesen Algorithmen arbeiten, um Produktempfehlungen zu zeigen und zu lernen. Am besten suchen Sie nach der fortgeschrittensten Konfiguration und Technologie, die ohne Ihren Input automatisch funktioniert.
3. Zu guter Letzt müssen Sie sicherstellen, dass Ihre Empfehlungslösung einen guten Kundenservice anbietet. Während Empfehlungslösungen verlässlich sind, ist der Kundenservice wichtig, um Ihnen zu helfen, gelegentliche Probleme zu lösen oder um Ihnen zu zeigen, wie Sie die Conversions vom Produktverkauf mithilfe von Empfehlungen maximieren können. Es ist immer gut, mit Expert/innen sprechen zu können.

Implementation

Die Implementation und die Integration personalisierter Empfehlungen für Ihren Magento-Shop ist ein umfangreiches Thema, da der gesamte Vorgang davon abhängt, welche Lösung Sie wählen.

Stellen Sie sicher, dass Ihre Lösung flexible Integrationsarten über verschiedene Wegen bereitstellt, wie eine API-Integration, eine No-Code-Integration oder sogar eine begleitete Integration für Magento. Flexible Integrationsoptionen sind wichtig, wenn Sie sie später erneut konfigurieren müssen.

Die Geschwindigkeit der Integration ist fast immer weniger wichtig als die Komplexität. Sie sollte auf Ihrer Webseite eine gute strukturelle Integrität und Funktionalität erzeugen.

Kaltstart und Datensammlung

Kaltstart bezeichnet die anfängliche Periode, in der Empfehlungslösungen nicht genügend Daten haben, um genaue Empfehlungen zur Verfügung zu stellen. In dieser Phase verlassen sich Empfehlungen auf bestehende Datenmuster, bis genug Kundenverhaltensdaten gesammelt wurden, um die Vorschläge effektiv zu personalisieren.

Diese Periode kann nicht übersprungen werden, da Systeme ohne Daten und maschinelles Lernen nicht funktionieren. Wenn Sie Luigi’s Box nutzen, kann die Kaltstartperiode verkürzt werden.

Luigi’s Box ermöglicht es Kund/innen, bestehende Daten von vorherigen Analyselösungen in dem System hochzuladen. Dann kann das System die Daten konfigurieren und für das Empfehlungs-Tool von Luigi’s Box verwenden, um in kürzerer Zeit personalisierte Empfehlungen zu erstellen.

Automatisierte Empfehlungen

Nach der Kaltstartperiode werden die Produktempfehlungen akkurat sein und können die Profitabilität fördern, da sie den durchschnittlichen Bestellwert und die Conversions steigern. Relevante Empfehlungen regen Kund/innen an, mehr Produkte zu erkunden, was zu wiederholten Käufen und einer höheren Zufriedenheit führt.

Nun können Sie es dem Empfehlungs-Tool überlassen, die Kaufentscheidungen der Käufer/innen zu beeinflussen. Wenn Sie jedoch Luigi’s Box nutzen, können Sie bestimmen, welche Waren empfohlen werden – nämlich über die. Merchandisingoptionen in dem Adminpanel des Dashboards.

Händler können Pins verwenden in Empfehlungs-Tools verwenden, um die Shopaufrufe bestimmter Produkte zu erhöhen; zu beeinflussen, welche Waren von bestimmten Empfehlungs-Tools gesehen werden und können und welche nicht und noch viel mehr.

Strategien für die Verbesserung von Empfehlungs-Conversions in Magento-Shops

Empfehlungs-Tools verlassen sich auf verschiedenste Strategien, um die Conversions zu steigern und zielgerichtete, relevante Produktvorschläge zu liefern. Sehen wir uns einige wichtige Taktiken an:

Verhaltensabhängige Ziele

Verhaltensabhängige Ziele zeigen Kund/innen Produkte basierend auf ihren Handlungen auf der Seite wie kürzliche Aufrufe, Suchanfragen und Klicks. Wenn diese Muster analysiert werden, kann das System die Empfehlungen an aktuelle Interessen anpassen, sodass jeder Vorschlag zeigerecht und relevant erscheint. Beispielsweise sind 89 % der Millennials daran interessiert, personalisierte Angebote zu erhalten. Das Alter stellt also einen guten Startpunkt für die Zielsetzung dar.

Personalisierte Empfehlungen

Die Personalisierung setzt Kundendaten ein, um Vorschläge anzubieten, die zu individuellen Präferenzen passen. Wenn ein Nutzer bzw. eine Nutzerin zum Beispiel oft nach Sportkleidung sucht, sieht er/sie eher Neuankünfte oder beliebte Waren innerhalb dieser Kategorie. Dieser Ansatz steigert die Wahrscheinlichkeit einer Conversion, da er bekannte Interessen einbindet.

Social Proof

Social Proof wie Bewertungen und Ratings helfen, Vertrauen und Glaubwürdigkeit um Empfehlungen herum aufzubauen. Wenn ein Produkt hohe Ratings oder positive Bewertungen hat, haben Kund/innen mehr Zuversicht. Social Proof ist also eine subtile, aber effektive Weise, das Engagement zu steigern.

Jedoch gilt das auch für Ihr Unternehmen, denn 26 % der Kund/innen im Vereinigten Königreich geben kein Geld bei Unternehmen aus, denen sie nicht mit ihren Daten vertrauen. Eine gute Mundpropaganda und Bewertungen helfen ihnen hierbei.

Cross-Selling und Upselling

Beim Cross-Selling werden ergänzende Produkte vorgeschlagen – jemand, der einen Laptop kaufen möchte, wird zum Beispiel eine Laptop-Tasche empfohlen. Dahingegen regt Upselling Kund/innen dazu an, sich wertvollere Waren in der gleichen Kategorie anzusehen und führt oft dazu, dass Kund/innen Waren entdecken, die sie noch nicht in Betracht gezogen hatten.

Kundensegmentierung

Segmentierungsempfehlungen, die auf Kundenprofilen basieren – zum Beispiel neue Besucher/innen vs. wiederkehrende Kund/innen – garantieren, dass jeder Vorschlag einen Einfluss hat. Beispielsweise sehen erstmalige Besucher/innen beliebte Produkte, während wiederkehrende Kund/innen Waren sehen, die auf vorherigen Käufen basieren, was die Relevanz und das Engagement fördert.

Trends und saisonale Empfehlungen

Heben Sie trendige oder saisonale Waren auf spezielle Weise hervor, um das Kundeninteresse auf sich zu ziehen. Da Empfehlungs-Tools zeigen, was beliebt oder derzeit relevant ist, können Sie ein Gefühl der Dringlichkeit erzeugen, was Kund/innen zum Handeln anregt und das Conversion-Potenzial steigert.

All diese Strategien können zusammenarbeiten, um das Kundenerlebnis zu bereichern und jeder Empfehlung das Gefühl zu geben, bedeutsam zu sein, was schließlich zu höheren Conversions und mehr Verkäufen führt.

Fazit

Produktempfehlungen sind kräftige Tools für Magento-Shops, die die Conversions und das Kundenerlebnis fördern. Durch den Einsatz detaillierter Kundendaten leiten intelligente Empfehlungs-Tools Käufer/innen reibungslos durch Ihre Kaufreise und kreieren ein Kauferlebnis, das sich persönlich und intuitiv anfühlt.

Von der verhaltensbasierten Zielsetzung bis zu Social Proof und segmentierten Empfehlungen – die Strategien arbeiten gut zusammen und zeigen die richtigen Produkte zur richtigen Zeit an. Am Ende erhalten Sie mehr als nur gesteigerte Verkaufszahlen — dieses Tool baut langfristige Treue und Zufriedenheit auf, da es Kund/innen zeigt, dass jede Empfehlung für Sie kreiert wurde.

Häufig gestellte Fragen