trbo Insights - Patrick Kaufmanns Lieblingsfeature

Das Angebot von trbo ist groß und vielfältig. Gerade deshalb interessiert uns besonders, welche Features unsere Kollegen am meisten schätzen und warum. In unseren letzten Lieblingsfeatures haben wir von Samuel Scheurich über Tracking und von Minea Hidic über den audience-based personalizationHeute freuen wir uns, euch ein weiteres Lieblingsfeature vonPatrick Kaufmann vorzustellen zu dürfen: personalisierte Produktempfehlungen.

Wenn du an einen typischen Arbeitstag denkst, welche Kundenanfragen bereiten dir am meisten Freude?

Am meisten Freude bereiten mir Kundenanfragen, bei denen ich gemeinsam mit dem Kunden maßgeschneiderte Lösungen für personalisierte Produktempfehlungen entwickeln kann. Ich finde, es ist spannend zu sehen, wie man durch die gezielte Nutzung von bereits vorhandenen Daten das Einkaufserlebnis für User verbessert und somit direkt den Umsatz pro User steigert.

Gibt es ein trbo-Feature, das du besonders gerne implementierst und wenn ja, warum?

Produkt Recommendations setze ich besonders gerne um, da man hier ohne großen Aufwand individuell auf die Bedürfnisse eines jeden Users eingehen kann. Außerdem gefällt mir die Flexibilität, denn dieses Element kann sowohl als Overlay als auch als Inlay in verschiedensten Formen und Darstellungen implementiert werden. Des weiteren stehen verschiedene KI-basierte Produktlogiken zur Auswahl, womit man eine flexibel zusammengestellte Produktauswahl zeigen kann.

Kannst du ein Beispiel nennen und die Funktion näher erläutern? 

Ein Beispiel für die Produkt Recommendation ist die dynamische Anzeige von ähnlichen oder ergänzenden Produkten auf Produktdetailseiten. Wenn ein User sich beispielsweise eine Kamera ansieht, lassen sich automatisch Zubehör-Artikel wie Objektive oder Stative anzeigen, die von anderen Usern oft zusammen gekauft wurden. Somit können wir anhand von gesammelten Daten die richtigen Produkte ausspielen, die mit höherer Wahrscheinlichkeit das Interesse des Users wecken. Entsprechend kann der Warenkorbwert gesteigert und die User länger im Shop gehalten werden. 

An welcher Stelle der User Journey ist die Umsetzung am besten geeignet und warum?

Die Produktempfehlung eignet sich besonders gut an mehreren Stellen der User Journey, insbesondere auf der Produktdetailseite und im Warenkorb. Auf der Produktdetailseite kann sie ähnliche Produkte anzeigen, um den Kunden zu inspirieren und seinen Warenkorbwert durch Upselling zu erhöhen. Im Warenkorb kann sie passende Zubehörartikel vorschlagen, um ein Crossselling zu erreichen. Sogar auf der Startseite kann man mit passenden Produktempfehlungen glänzen, indem man zum Beispiel zuletzt gesehene Produkte bei einem Wiedereinstieg zeigt.

Ein Online-Händler möchte das Feature auf seiner Website umsetzen. Was würdest du ihm vor der Implementierung raten?

Der Online-Händler sollte zunächst seine Zielgruppe genau analysieren und die verwendete Produktlogik sorgfältig auswählen. Hierzu empfiehlt sich ein Testing verschiedener Logiken, die für die Personalisierung der Empfehlungen genutzt werden können. Es ist wichtig, dass die Produktempfehlungen wirklich relevant und nützlich für den User sind. Außerdem sollten die verschiedenen Platzierungsmöglichkeiten auf der Website getestet werden, um herauszufinden, wo die Empfehlungen am effektivsten sind.

Für welche Branchen lohnt sich der Einsatz besonders?

Der Einsatz der Produkt Recommendation lohnt sich vor allem im E-Commerce, insbesondere in Branchen wie Elektronik, Mode, Beauty und Heim & Garten. Ein schöner Use Case war die Implementierung bei einem Schuhhändler, bei dem wir durch gezielte Produktempfehlungen auf der Produktdetailseite den durchschnittlichen Bestellwert um 29,8 % steigern konnten. Auch der Conversion Value stieg um 19,3 % an.