{"id":11573,"date":"2022-04-11T12:57:00","date_gmt":"2022-04-11T12:57:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.atamya.com\/?p=11573"},"modified":"2026-02-27T10:33:16","modified_gmt":"2026-02-27T09:33:16","slug":"recommendation-marketing","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.atamya.com\/de\/blog\/recommendation-marketing\/","title":{"rendered":"So setzen Sie Recommendation-Marketing gewinnbringend ein"},"content":{"rendered":"\n
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Begeistern Sie Kundinnen und Kunden mit gezielten Empfehlungen<\/span><\/h2>\n

Im station\u00e4ren Handel sind gute Verkaufskr\u00e4fte oftmals der gro\u00dfe Unterschied zwischen einem guten und einem schlechten Gesch\u00e4ft. W\u00e4hrend dort sehr viel Energie in die kontinuierliche Schulung des Einzelnen gelegt wird, ist eine optimale Beratung in vielen Onlineshops noch blanke Theorie. Hier sind Kund:innen h\u00e4ufig auf sich selbst gestellt. Dabei schlummert vor allem im E-Commerce ein gro\u00dfes Potenzial, denn nat\u00fcrlich legen auch hier Kund:innen Wert auf ein positives Einkaufs- und Produkterlebnis. Zwar verf\u00fcgen mittlerweile fast alle Shopsysteme \u00fcber entsprechende Filter, sodass Nutzer:innen sich aus der F\u00fclle der Informationen das richtige Produkt herausfiltern k\u00f6nnen. Was aber immer wieder auf der Strecke bleibt, ist eine Beratung, wie man sie aus station\u00e4ren Gesch\u00e4ften kennt. Dort k\u00f6nnen Verkaufskr\u00e4fte anhand von vergangenen Besuchen bzw. Eink\u00e4ufen und anhand des angeschauten Produktes sehr gut proaktiv Alternativen und\/oder Erg\u00e4nzungen empfehlen.<\/strong> Das sorgt nicht nur f\u00fcr ein positives Einkaufserlebnis der Kund:innen, sondern auch f\u00fcr mehr Umsatz beim Unternehmen. Aber ist es \u00fcberhaupt m\u00f6glich, ein Einkaufserlebnis, das wir aus dem station\u00e4ren Handel kennen, im Onlinehandel zu bieten? Die L\u00f6sung ist, Ihre Kundinnen und Kunden mit dem richtigen Content<\/a> als gezielte Empfehlung zu bespielen. Kurz gesagt: Recommendation-Marketing ist das Zauberwort. Eine einfache L\u00f6sung, dies in die Tat umzusetzen, ist der Einsatz einer Recommendation Engine.<\/p>\n\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n<\/section>\n\n\n

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Was ist eine Recommendation Engine?<\/strong><\/p>\n

Eine Recommendation Engine ist ein Werkzeug zur Datenfilterung, das auf Basis von KI-gest\u00fctzter Algorithmen und Daten zum Verhalten der Verbraucher:innen den Shop-Besucher:innen relevante Artikel empfiehlt.<\/p>\n<\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n<\/section>\n\n\n

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Alles Geschmackssache? Punkten Sie mit relevanten Inhalten<\/span><\/h3>\n

An verschiedenen Stellen im Shop werden allen Kundinnen und Kunden weitere Artikel angezeigt. Dabei ist die Relevanz der entscheidende Faktor. Nur wenn die dort angezeigten Produkte auch den Geschmack der Besucher:innen treffen, besteht die M\u00f6glichkeit, dass diese auch gekauft werden. Genau hier zeigen sich die Vorteile einer guten Recommendation Engine. Auch wenn mittlerweile nahezu jedes Shopsystem irgendwelche Empfehlungen anzeigen kann, sind diese aufgrund der fehlenden Datenbasis oftmals nicht relevant und verfehlen dadurch ihre Wirkung. Oft sorgen schlechte Empfehlungen sogar f\u00fcr Frust und damit f\u00fcr Kaufabbr\u00fcche. Ein klassisches Beispiel daf\u00fcr sind Empfehlungen, die nicht mehr in der passenden Gr\u00f6\u00dfe verf\u00fcgbar sind. Solche Empfehlungen schaden mehr, als dass sie n\u00fctzen.<\/p>\n

Recommendations tragen \u00dcberschriften wie \u201edas k\u00f6nnte Ihnen auch gefallen\u201c, oder \u201eandere kauften auch\u201c. W\u00e4hrend diese \u00dcberschriften in vielen F\u00e4llen gar nicht mehr wahrgenommen werden, spielt der Inhalt eine wichtige Rolle.<\/strong> Dieser muss passen, um die Kaufwahrscheinlichkeit und somit den Umsatz im Shop zu erh\u00f6hen. Die Frage, was ein passender Inhalt ist, kann nicht einfach und schon gar nicht pauschal beantwortet werden. Jeder Mensch hat andere Vorlieben<\/strong> und erachtet demzufolge unterschiedliche Artikel als relevant.<\/p>\n

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Personalisierter Content is King<\/span><\/h3>\n

Um das Passende anzuzeigen, m\u00fcssen Informationen \u00fcber die Bewegungen der Nutzer:innen und idealerweise \u00fcber vorherige Aktionen vorliegen. Je mehr Sie \u00fcber die Besucher:innen wissen, desto besser kann der jeweilige Inhalt personalisiert werden. Im Grunde k\u00f6nnen Sie dabei zwischen zwei Grundstrategien w\u00e4hlen, die bei einer guten Recommendation auch miteinander kombiniert werden k\u00f6nnen.<\/p>\n

1. Die Recommendation Engine nutzt Informationen \u00fcber User:innen<\/p>\n

Bei jedem einzelnen Besuch hinterlassen Verbraucher:innen Spuren, die f\u00fcr eine pr\u00e4zise Produktempfehlung genutzt werden k\u00f6nnen. So k\u00f6nnen Informationen wie zum Beispiel was in der Vergangenheit angeschaut, in den Warenkorb gelegt und schlie\u00dflich gekauft wurde, direkt in Empfehlungen verarbeitet werden. Wie diese Daten dann genutzt werden, h\u00e4ngt von dem Sortiment im jeweiligen Shop ab. W\u00e4hrend es bei Verbrauchsartikeln sinnvoll ist, dass die bereits gekauften bei einem weiteren Besuch nochmal angezeigt werden, sollten diese bei Gebrauchsartikeln wie zum Beispiel Modebekleidung besser ausgeschlossen werden. Die K\u00f6nigsdisziplin ist jedoch, aus Vergangenheitsdaten die Zukunft zu prognostizieren. Mithilfe von Predictive Analytics<\/strong> k\u00f6nnen diese Daten genutzt werden um daraus sogenannte NBO (Next Best Offer) zu berechnen.<\/p>\n

Ein mathematisches Modell analysiert dabei eine Vielzahl von vergangenen Sessions, um zu prognostizieren, was wahrscheinlich als N\u00e4chstes gekauft werden wird.<\/strong> Dabei k\u00f6nnen nicht nur passende Produkte, sondern auch Kategorien oder redaktionelle Artikel aus dem Content-Marketing angezeigt werden, um ein optimales Onlineshopping-Erlebnis zu schaffen. Der Datenschutz sieht vor, dass f\u00fcr diese Art der Personalisierung eine Einwilligung der jeweiligen Person, die den Shop besucht hat, vorliegen muss. Diese Einwilligung kann \u00fcber das Standard-Cookie-Banner erfolgen, das sowieso in jedem Shop im Einsatz ist.<\/p>\n

2. R\u00fcckschl\u00fcsse auf den Bedarf auf Basis der im Moment angeschauten Artikel<\/p>\n

Ist zum Beispiel jemand auf der Produktdetailseite einer Bohrmaschine, k\u00f6nnen \u00fcber die Empfehlungen zum einen andere Bohrmaschinen mit \u00e4hnlichen Eigenschaften, zum anderen erg\u00e4nzende Produkte angezeigt werden. Beides sorgt bei Kund:innen f\u00fcr h\u00f6here Zufriedenheit und f\u00fcr mehr Umsatz in Ihrem Unternehmen. Das ist vor allem dann wichtig, wenn zum Beispiel Zugriffe direkt \u00fcber Google oder andere Suchmaschinen erfolgen und noch keine weiteren Informationen \u00fcber die Nutzer:innen vorliegen.<\/p>\n

F\u00fcr optimalen Erfolg sollten beide Regeltypen im Shop miteinander kombiniert werden. So k\u00f6nnen den Nutzer:innen auf der Produktdetailseite passende Artikel zu dem Produkt angezeigt werden, bei dem die bereits gekauften Artikel ausgeschlossen sind oder das NBO-Produkt aus dieser Kategorie bevorzugt wird. Weitere Faktoren, wie zum Beispiel der Lagerbestand oder die Marge, k\u00f6nnen dabei in die Regel mit einflie\u00dfen.<\/p>\n

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Daten sind das A und O<\/span><\/h3>\n

Je mehr Informationen \u00fcber die Besucher:innen vorliegen, desto besser und pr\u00e4ziser sind die Empfehlungen. Auch Bewegungsdaten, wie zum Beispiel Informationen dar\u00fcber, welche Artikel angeschaut, in den Warenkorb gelegt und gekauft wurden, werden dabei von der Engine erfasst. Diese werden entweder direkt verwendet oder die Recommendation Engine berechnet daraus \u00fcber k\u00fcnstliche Intelligenz diejenigen Produkte, bei denen die Kaufwahrscheinlichkeit am h\u00f6chsten is<\/strong>t.<\/p>\n

Die optimale Regel oder das optimale Vorgehen im Sinne von \u201eone size fits all\u201c existiert nicht. Die Regelwerke und somit die Empfehlungen m\u00fcssen zur Situation der Nutzer:innen passen und je nach Phase innerhalb der Customer Journey angepasst werden. Schaut sich ein Besucher oder eine Besucherin bereits ein konkretes Produkt an, m\u00fcssen die Empfehlungen das ber\u00fccksichtigen.<\/p>\n

In allen F\u00e4llen kann eine Recommendation Engine nicht nur helfen, den Umsatz in Ihrem Unternehmen zu steigern, sondern auch dabei, Kundenstr\u00f6me dahin zu lenken,<\/strong> wo diese f\u00fcr Sie, Ihren Shop und Ihr Unternehmen den gr\u00f6\u00dften Nutzen haben.<\/strong> Die Bevorzugung von margenstarken Produkten oder der Abverkauf von Ladenh\u00fctern sind hierbei zwei weitere Beispiele, wie gezielte Empfehlungen Ihr Online-Marketing und die Ums\u00e4tze Ihres Unternehmens per Knopfdruck unterst\u00fctzen. Und damit das reibungslos funktioniert, sind konsistente Daten ein absolutes Muss. Stellen Sie sich vor, Sie m\u00fcssten versuchen, alle Bewegungsdaten Ihrer Kund:innen sowie alle Produktdaten manuell zusammenzusuchen, um diese in die vorgesehenen Kan\u00e4le zu verteilen. Dies ist nicht m\u00f6glich. Um Ihre Daten ressourcenschonend auf Vordermann zu bringen lohnt sich die \u00dcberlegung, ein PIM<\/a> einzusetzen. Ein PIM-System<\/a> fungiert wie eine zentrale Datendrehscheibe f\u00fcr Ihren gesamten Product Content.<\/strong> Gesammelt und zentriert ist es dann ein Leichtes, team\u00fcbergreifend an den Daten zu arbeiten und diese in die notwendigen Kan\u00e4le zu verteilen. Sie sehen, mehr Ums\u00e4tze zu generieren und Ihr Online-Marketing und Produktmanagement zu optimieren muss kein Hexenwerk sein, wenn wir die M\u00f6glichkeiten der Digitalisierung smart nutzen und richtig aussch\u00f6pfen.<\/p>\n

Autor:<\/strong>
Markus B\u00fcckle
Customer Success Director bei DYMATRIX<\/a><\/p><\/div>\n\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n<\/section>\n\n\n

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Checkliste<\/strong><\/p>\n

Fehlerfreie Produktdaten sind kein Zufall<\/p>\n

Unsere Checkliste zeigt Ihnen, wie Sie Ihre Datenqualit\u00e4t systematisch verbessern und nachhaltig sichern.<\/p>\n

Jetzt PDF sichern<\/a><\/p>\n\n <\/article>\n

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\u201eDas k\u00f6nnte Ihnen auch gefallen\u201c: Mit gezielten Empfehlungen mehr Kaufabschl\u00fcsse generieren, Kund:innen begeistern und Ums\u00e4tze steigern. Wir zeigen Ihnen, wie Sie Ihren Onlineshop mit passenden Recommendations optimieren. Jetzt lesen!<\/p>\n","protected":false},"author":22,"featured_media":12759,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[23],"tags":[],"class_list":["post-11573","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-marketing"],"acf":[],"yoast_head":"\nRecommendation-Marketing gewinnbringend einsetzen<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Erfahren Sie, wie Sie mit Recommendation Marketing Kunden begeistern \ud83d\udc4d Verk\u00e4ufe erh\u00f6hen \ud83d\udc4d Ums\u00e4tze steigern \ud83d\udc4d\ufe0f. 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