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Alles, was Sie über Produktempfehlungssysteme wissen müssen
Mit dem Empfehler können Sie jetzt von den AI-unterstützten Produktvorschlägen profitieren, die auf jeden Besucher in Ihrem E‑Shop zugeschnitten sind.
Da unsere Tools die Präferenzen und bisherigen Online-Aktivitäten einsetzen, können sie die ultimative personalisierte Shopping-Erfahrung bereitstellen.
Sobald ein Besucher ein Produkt in den Warenkorb legt, beginnt der Empfehler, relevante Produkte anzuzeigen, die mit dem Produkt im Warenkorb verwandt sind und mit hoher Wahrscheinlichkeit gleichzeitig gekauft werden.
Was ist ein Produktempfehlungssystem?
Produktempfehlungsmaschinen wurden entwickelt, um Konsumenten zu helfen, die Produkte, die ihre Bedürfnisse und Interessen am besten erfüllen, zu finden. Ein Empfehlungssystem verwendet Nutzerprofildaten, wie bisherige Käufe, den Browserverlauf und Bewertungen, um Produktempfehlungen zu personalisieren.
Personalisierung mit Empfehler
Eine Empfehlermaschine oder ein Empfehlersystem ist ein Algorithmus, der die zuvor angesehenen Produkte in Betracht zieht undm seine Datenbank nach ähnlichen Produkten durchsucht.
Ein Produktempfehlungssystem hilft, Suchanfragen einzugrenzen, indem personalisierte Empfehlungen präsentiert werden, die auf dem beobachteten Verhalten basieren.
Verbesserte Kundenerfahrung
Indem Sie Kunden Produkte, die auf ihre individuellen Interessen und Präferenzen zugeschnitten sind und Produkte, die denen ähnlich sind, die sie sich bereits angesehen haben, zeigen, können Sie die Nutzererfahrung erheblich verbessern.
Personalisierte Erfahrung führen zu Kundentreue und wiederholten Käufen.
Wie Produktempfehlungssysteme funktionieren
Mit Produktstrategien kann die AI-Technologie Produkte, Konsumerinteraktionen und Präferenzen bewerten. Mit diesen Daten kann das System dann Empfehlungen für ähnliche Produkte oder Ergänzungen wie verlängerte Garantien anzeigen. Es bindet den Kaufverlauf, die Zeit, die damit verbracht wurde, sich ein Produkt anzusehen und andere Verhaltensmuster mit ein.
Bildanalyse
Zusätzlich zur Analyse von Kundendaten können Produktempfehlungsmaschinen Produktbilder analysieren. Die Erkennungstechologie entscheidet, welche Waren ähnlich sind und empfiehlt diese. Das hilft Kunden, Produkte zu finden, die sie sonst nicht gefunden hätten und gleichzeitig erhalten sie personalisierte Empfehlungen, die auf ihre Interessen zugeschnitten sind.
AI-Evaluierung der vorherigen Interaktionen
Die AI-Technologie kann Verhaltensweisen von Kunden über mehrere Plattformen hinweg bewerten. Indem AI-unterstützte Empfehlungssysteme bisherige Aktivitäten analysieren, können sie zukünftige Käufe voraussagen, was Ihnen hilft, sich besser auf die Bedürfnisse der Kunden vorzubereiten. Bisherige Interaktionen sind auch wichtig, um Kunden relevante und nützliche Empfehlungen zu geben.
Empfehlen Sie die Bestseller oder ausgewählte Produkte
Regen Sie Ihre Kunden an, mehr zu kaufen, indem Sie ihnen AI-unterstützte Empfehlungen für die beliebtesten Produkte anzeigen. Profitieren Sie von der neuesten Technologie, die die Interessen und Präferenzen der Kunden in Betracht zieht. Unser Produktempfehlungssystem wählt sorgfältig Verkaufsschlager, dazupassende Produkte oder Waren, die die Produkte, welche sich bereits im Warenkorb befinden, perfekt ergänzen.
Produktempfehlungssysteme im eCommerce
Produktempfehlungssysteme sind für E‑Shops wichtig, die ihren Kunden die beste Shopping-Erfahrung ermöglichen möchten. Mithilfe der AI und der maschinellen Lerntechnologie kann der Empfehler für jeden individuellen Besucher in Ihrem Store maßgeschneiderte Produktempfehlungslisten erstellen.
Mit dem Empfehler können Sie die Konversionsraten fördern, die Verkaufszahlen steigern und für Ihre Kunden eine angenehmere Shoppingerfahrung erzeugen.
eCommerce-Shops, die Produktempfehlungssysteme nutzen, profitieren von einem erhöhten Fokus auf die Kundenbedürfnisse und mehr Komfort beim Durchsehen von Waren.
Wenn Sie Kunden personalisierte und genaue Empfehlungen anbieten, können Sie sicherstellen, dass sie eine große Produktauswahl sehen, die ihren Interessen und Präferenzen entspricht. Das führt zu höheren Zufriedenheitsraten und mehr Kunden, die mehrmals einkaufen.
Produktempfehlungssysteme sind zu einem wichtigen Teil von eCommerce-Plattformen geworden. Mit dem Empfehler von Luigi’s Box können Sie Kunden eine bessere Shopping-Erfahrung anbieten und Ihr Unternehmen erweitern.
Dieses AI-unterstützte Produktempfehlungssystem kann Ihnen helfen, die Verkaufszahlen zu steigern, da Kunden maßgeschneiderte, relevante Empfehlungen angeboten werden, die auf ihren bisherigen Interaktionen und Käufen basieren.
Verbesserte Konversionsrate
Wenn Sie Kunden maßgeschneiderte Empfehlungen anbieten, können Sie die Wahrscheinlichkeit erhöhen, dass sie einen Kauf tätigen. Das führt zu höheren Konversionsraten und mehr Verkäufen für Ihr Unternehmen.
Verbesserter durchschnittlicher Bestellwert
Mit Produktempfehlungen haben Sie auch die Gelegenheit, den durchschnittlichen Bestellwert zu steigern. Da Kunden mehr Waren sehen, ist die Wahrscheinlichkeit höher, dass sie zusätzliche Waren kaufen, die zu ihrer aktiven Bestellung passen.
Verbesserte Nutzererfahrung
Produktempfehlungssysteme können helfen, eine personalisierte und angenehme Nutzererfahrung zu kreieren. Wenn Nutzer maßgeschneiderte Empfehlungen erhalten, die von ihren Interessen abhängen, wird dafür gesorgt, dass sie die bestmögliche Shoppingerfahrung haben.
Verbesserte Kundentreue
Die Qualität der Empfehlungen ist für die Kundenreise wichtig. Kunden kaufen eher erneut ein und empfehlen Ihre Produkte an ihre Mitmenschen, wenn sie eine angenehme Erfahrung hatten.
Verbesserte Umsätze
Mit Produktempfehlungssystemen können Sie die Umsätze Ihres Unternehmens steigern. Da Kunden mehr relevante Waren sehen, ist die Wahrscheinlichkeit höher, dass sie mehr Waren kaufen, was die Umsätze in Ihrem Unternehmen steigert.
Mit dem Produktempfehlersystem von Luigi’s Box können Sie von diesen Vorteilen profitieren und das Wachstum Ihres eCommerce-Unternehmens ankurbeln. Dieses AI-unterstützte System kann Ihnen helfen, die Nutzererfahrung zu verbessern und die Verkaufszahlen zu steigern, da Kunden maßgeschneiderte Produktempfehlungen erhalten, die auf ihren bisherigen Interaktionen basieren.
Wie Sie in Ihrem E‑Shop Produktempfehlungen erhalten
Produktempfehlungen für Ihren eCommerce-Shop können auf verschiedene Wege bezogen werden. Die meisten eCommerce-Plattformen bieten ein eingebautes Produktempfehlungssystem an, aber für die besten Ergebnisse sollten Sie ein professionelles Tool wie Luigi's Box in Betracht ziehen.
Bauen Sie selbst ein System
Sie können verschiedene Tools nutzen, um ein eigenes Produktempfehlungssystem zu bauen. Sie können ein Framework verwenden, um eigene Algorithmen zu entwickeln und maßgeschneiderte Empfehlungen zu generieren. Diese Methode ist gut für Geschäftsinhaber, die die volle Kontrolle über ihr Produktempfehlungssystem haben möchten. Jedoch erfordert es viel technisches Wissen und kann sehr zeitaufwendig sein.
Beziehen Sie ein System von einem zuverlässigen Händler
Der Empfehler von Luigi's Box ist ein AI-unterstütztes Produktempfehlungssystem, das jedem Nutzer, basierend auf seinen bisherigen Interaktionen in Ihrem Store, maßgeschneiderte Empfehlungen anbieten kann. Das System wurde so entwickelt, dass es die Interessen und Präferenzen von Kunden erkennen kann und ihnen Waren anbietet, die diesen Bedürfnissen entsprechen. Alles, was Sie tun müssen, ist ein kostenloses Konto zu erstellen, Ihre Produktdatenbank zu synchronisieren und das Luigi's Box-Team kümmert sich um den Rest.
Wie Sie Produktempfehlungen von Luigi's Box erhalten
Integration
Sobald Ihre Produktdaten mit Luigi's Box synchronisiert sind, können Sie das System ganz einfach auf Ihrer eCommerce-Plattform integrieren. Dieser Vorgang erfordert nur wenige Minuten und ein paar Zeilen Code.
Datensynchronisierung
Luigi's Box bietet eine einfache Methode an, wie Sie all Ihre Produktdaten mit dem Suchindex synchronisieren können, sodass Sie schnell mit den maßgeschneiderten Empfehlungen loslegen können. Luigi's Box braucht aktuelle Daten über Produkte, Kategorien und Marken, die über Feeds oder API bereitgestellt werden müssen.
Selbstverwaltete Integration
Die Luigi's Box-Bibliotheken machen es einfach, Ihre eigenen HTML-Vorlagen mit search.js und recco.js zu konfigurieren. Nicht nur das, wir stellen Ihnen auch gerne die Konfigurationsinformationen für den Anfang zur Verfügung und sind für Sie da, wenn Sie Hilfe brauchen.
Analytik
Luigi's Box bietet Tools an, mit denen Nutzerinteraktionen und die Leistung Ihrer Produktempfehlungen getrackt werden kann. Diese Daten können Ihnen helfen, die Kundenerfahrung zu verbessern und die Verkaufszahlen zu erhöhen, indem Ihre Empfehlungen weiter verfeinert werden.
2000+ Shops vertrauen uns
Testen Sie den Empfehler von Luigi's Box
Der Empfehler von Luigi’s Box ist ein kräftiges und verlässliches Produktempfehlungssystem, dem mehr als 2000 Shops vertrauen.
Er bietet ein AI-unterstütztes System an, das Unternehmen hilft, die Nutzererfahrung zu verbessern und die Verkaufszahlen zu steigern, indem Kunden maßgeschneiderte Produktempfehlungen erhalten, die auf ihren bisherigen Interaktionen basieren.
Buchen Sie noch heute einen Demoanruf
und erfahren Sie, wie Sie sich einen Empfehler für Ihren E‑Shop sichern können.
Demoanruf buchenWer verwendet Produktempfehlungssysteme noch?
Auch andere Industrien, wie die Reise- oder Gastgewerbeindustrie nutzen vermehrt Produktempfehlungssysteme, um die Kundenerfahrung zu verbessern.
Von Online-Buchungsplattformen, die, basierend auf dem Nutzerprofil, die passendsten Flüge oder Hotels vorschlagen, bis zu Unterhaltungsdiensten, die Filme und Serien empfehlen, die auf jeden individuellen Zuschauer zugeschnitten sind - diese AI-unterstützten Systeme helfen Unternehmen dabei, Nutzern bessere Erfahrungen zu ermöglichen und die Kundenzufriedenheit zu steigern.
Reise
Agenturen und Hotels verwenden Produktempfehlungssysteme, um mehr Buchungen anzuregen, indem jedem Nutzer die passendsten Dienste vorgeschlagen werden. Reisebasierte Produktempfehlungssysteme helfen Nutzern auch, ideale Urlaubspakete und vergünstigte Unterkünfte zu finden.
Unterhaltung
Streaming-Plattformen nutzen Empfehlungssysteme, um jedem Nutzer, basierend auf den bisherigen Interaktionen und Präferenzen, die passendsten Filme oder Serien vorzuschlagen. Dadurch werden Nutzer angeregt, eine gute Inhaltsauswahl erstellt und die Verkaufszahlen gefördert.
Mode
Mit Produktempfehlungssystemen können Modehändler Waren vorschlagen, die den individuellen Geschmack von Kunden am besten widerspiegeln. Mit personalisierten Empfehlungen können Händler Kunden eine angenehmere Shoppingerfahrung ermöglichen und die Verkaufszahlen steigern.
Gastgewerbe
Hotels können Produktempfehlungssysteme nutzen, um Kundenpräferenzen zu identifizieren und passende Dienste zu empfehlen, von der Gerichtauswahl bis zu Wellnesspaketen. Dadurch wird die Kundenzufriedenheit optimiert und die Umsätze gesteigert.
Drei Arten von Produktempfehlungssystemen
Kollaborative Filtermethode
Mit einem kollaborativen Filteransatz können Sie Nutzerverhaltensweisen, Aktivitäten oder Präferenzen sammeln und analysieren, um vorauszusagen, was ihnen, basierend auf Ähnlichkeiten mit anderen Nutzern, gefallen könnte.
Inhaltsbasierte Filtermethode
Inhaltsbasiertes Filtering setzt Schlüsselwörter ein, um Produkte zu beschreiben und diese Algorithmen identifizieren ähnliche Produkte für Nutzer, die in der Vergangenheit Präferenzen gezeigt haben.
Hybrid-Empfehlungssysteme
Bauen Sie ein einheitliches Modell, indem Sie Funktionen von jedem Ansatz einbauen. So können Sie genauere Prognosen erstellen, was für mehr Flexibilität sorgt.
Wo können Produktempfehlungssysteme platziert werden?
Produktempfehlungen können auf verschiedenen kundenseitigen Webseiten platziert werden, wie auf der Produktdetailseite, der Suchergebnisseite, der Startseite und Kategoriezielseiten.
Startseite
Auf der Startseite können Neuheiten oder Verkaufsschlager hervorgehoben werden, sodass Kunden das Angebot Ihres Stores besser verstehen können.
Produktdetailseiten
Empfehlersysteme können auch auf Produktdetailseiten verwendet werden, um Nutzern Waren zu zeigen, die mit denen verwandt sind, welche sie sich ansehen, Das erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass sie in Ihrem Store mehrere Dinge kaufen.
Warenkorbseite
Sie können Produktempfehlungen auf den Warenkorbseiten anzeigen, um Kunden an Produkte zu erinnern, die sie vielleicht auch noch zu ihrer Bestellung hinzufügen wollten. So können Sie Upselling und Cross-Selling betreiben.
Kategorie-Zielseite
Produktempfehlungen können auf Kategoriezielseiten verwendet werden, um Kunden zu helfen, die Produkte, die sie brauchen, schnell zu finden. Dadurch erleichtern Sie es ihnen, durch Ihren Store zu navigieren und erhöhen die Wahrscheinlichkeit eines Kaufes.
Suchergebnisseiten
Wenn Sie Produktempfehlungslisten auf den Suchergebnisseiten anzeigen, finden Kunden Waren, die den Waren ähnlich sind, nach denen sie suchen. Das verbessert ihre Sucherfahrung und erhöht die Wahrscheinlichkeit eines Kaufes.
Echte Anwendungsfälle des Empfehlers
search conversion rate
average conversion rate
assisted conversions
search conversion rate
search conversion rate
on top of standard yearly revenue
Erfahren Sie die Kraft des Produktempfehlungssystems von Luigi's Box
Mit dem Produktempfehlungssystem von Luigi’s Box können Sie moderne maschinelle Lernalgorithmen nutzen, um personalisierte Empfehlungen zu erstellen, die auf die Präferenzen jedes Nutzers zugeschnitten sind.
Produktempfehlungssysteme sind ein kraftvolles Tool für:
- Die Steigerung des Kundenengagements
- Die Verkaufsförderung
- Die Verbesserung der allgemeinen Kundenerfahrung
Was Luigi’s Box sonst noch anbietet
Analytik
Das Verhalten und die Präferenzen der Kunden zu verstehen, ist wichtig für die Optimierung der Produktempfehlungen.
Deshalb ist die Analytik der Grundstein einer erfolgreichen Integration; sie stellt die Daten zur Verfügung, die für die AI-unterstützten Produktempfehlungen essentiell sind und gibt Ihnen umfangreiche Einblicke in die Wirkung von Leistungsmetriken wie Vertrieb, Umsätze, Klickrate und mehr.
Suche mit Auto-Vervollständigung
Die Suche mit Auto-Vervollständigung ist eine weitere wichtige Funktion von Luigi’s Box. Sie hilft Kunden, die Produkte, nach denen sie suchen, schnell zu finden, indem ihnen Vorschläge angezeigt werden, während sie ihre Anfrage in die Suchbox eintippen.
Die Auto-Vervollständigung vereinfacht nicht nur den Suchvorgang, sondern erhöht auch das Engagement und fördert die Konversionen, da die Bouncerate verringert wird.
Produktauflistung
Die personalisierten Produktauflistungsseiten unterstützen Ihre Geschätsziele und wurden entwickelt, um die Shopping-Erfahrung zu bereichern und die Umsätze Ihres eCommerce-Stores zu maximieren.
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14 Tage kostenlose Analytik- Keine Kreditkarte erforderlich
- Jederzeit kündbar
14 Tage kostenlose Analytik
Melden Sie sich jetzt bei Luigi’s Box an, um von der Kraft der AI-unterstützten Produktempfehlungen, der Analytik, der Suche und der personalisierten Produktauflistungsseiten zu profitieren. Mit unserem einfachen Installationsvorgang für eCommerce-Stores können Sie blitzschnell loslegen.
Erlauben Sie es uns, Ihnen bei der Steigerung des Engagements, der Verkaufsförderung und der Verbesserung der Kundenerfahrung zu helfen – und zwar mit unserem kräftigen Produktempfehlungssystem.
Gratis Konto erstellenHäufig gestellte Fragen
Was ist ein eCommerce-Empfehlungssystem?
Ein eCommerce-Empfehlungsalgorithmus ist ein Tool, das verwendet wird, um die Umsätze und das Kundenengagement zu steigern, indem personalisierte Produktempfehlungen angeboten werden, die auf individuelle Kunden zugeschnitten sind. Es verwendet moderne maschinelle Lernalgorithmen, um personalisierte Vorschläge zu erstellen, die auf dem bisherigen Kundenverhalten basieren.
Warum sind Empfehlungsmaschinen wichtig?
Eine Empfehlungsmaschine ist ein Tool, das verwendet wird, um Produktempfehlungen zu erstellen, die auf die Bedürfnisse individueller Kunden zugeschnitten sind. Sie hilft Kunden, Waren, die mit ihrer Suche verwandt sind, einfach zu finden und neue Produkte zu entdecken, an denen sie vielleicht interessiert sind. Mit dieser Technologie können Unternehmen das Kundenengagement erhöhen, die Verkäufe fördern und die allgemeine Kundenerfahrung verbessern.
Was sind die Haupttypen von Empfehlungssystemen?
Die Haupttypen von Empfehlungsstrategien sind inhaltsbasiertes Filtering, kollaboratives Filtering und Hybrid-Methoden. Inhaltsbasiertes Filtering verwendet die bisherigen Aktivitäten des Nutzers, um relevante Waren vorzuschlagen. Kollaboratives Filtering verwendet das Verhalten anderer Nutzer mit ähnlichen Interessen, um Empfehlungen zu erstellen. Hybrid-Methoden kombinieren die beiden Ansätze für genauere Prognosen.
Wer ist der beste Anbieter von eCommerce-Empfehlungssystemen?
Luigi’s Box ist einer der besten Anbieter von eCommerce-Produktempfehlungssystemen auf dem Markt. Mit der kraftvollen AI-unterstützten Technologie können wir Ihnen helfen, das Kundenengagement zu steigern und die Verkäufe mit personalisierten Produktempfehlungen zu fördern. Wir bieten auch eine Analytik, eine Suche mit Auto-Vervollständigung und personalisierte Produktauflistungsseiten an, um Ihren Erfolg zu unterstützen.
