Empfehlungsmarketing

5 Tipps, wie Webshops mit ihren Recommendations besser ins Schwarze treffen

1. Im Land der unbegrenzten Möglichkeiten

Für die anstehende Grillsaison will ein Nutzer online eine neue Grillzange bestellen. Kein Problem: Suchbegriff im Onlineshop eingegeben und ruckzuck werden ihm neben dem gesuchten Produkt zusätzlich noch Premium-Grillkohle, eine Rostbürste oder vielleicht sogar ein komplett neuer Kugelgrill angezeigt. Der Kunde erhält bei seiner Online-Suche also Vorschläge, die perfekt zum gesuchten Produkt passen. In der Praxis bieten sich unterschiedliche Vorgehensweisen an, mit welchen sich die angezeigten Produktvorschläge berechnen und ausspielen lassen:

a) Oftmals wird aufgrund von Produktähnlichkeiten entschieden, was dem Kunden als Empfehlung angezeigt wird. Das bedeutet, die einzelnen Artikel werden beispielsweise nach Preis, Farbe, Hersteller oder Produktbezeichnungen gefiltert und ausgespielt. Dieser Ansatz ist sicher nicht verkehrt, aufgrund seines statischen Charakters führt er aber nicht immer ans Ziel und ist daher je nach Angebot unterschiedlich zu bewerten. Ein Beispiel für den sinnvollen Einsatz von Produktähnlichkeiten wäre folgendes: der Nutzer ist auf der Suche nach einem Grill. Bei diesem Produkt ist die Auswahl natürlich riesig und der Nutzer wird sich mehrere verschiedene Modelle ansehen – diese können ihm über Empfehlungen direkt vorgeschlagen und angezeigt werden.

b) Eine andere Möglichkeit stellen die „Kunden kauften auch“- oder „Das könnte Ihnen auch gefallen“-Recommendations dar. Hierbei werden jene Alternativen angezeigt, die andere Kunden in Verbindung mit dem gesuchten Produkt bestellten. Das ergibt allerdings nicht für alle Branchen Sinn. Während es bei Fashion oder im Kosmetikbereich durchaus üblich ist, weitere Artikel zu bestellen, kann in anderen Shops mit beispielsweise sehr geringem Produktportfolio an dieser Stelle nichts angezeigt werden, was andere Kunden noch zusätzlich bestellten.

c) Ein ebenso beliebtes Mittel ist das manuelle Zuordnen von Produkten, da hier nach menschlichem Empfinden entschieden wird, was wirklich zueinander passt. So können einem kaufinteressierten Kunden beispielsweise Zubehörartikel oder auch sogenannte Bundle-Produkte angeboten werden. Die Idee dahinter ist, den Kunden durch passende Artikel zusätzlich zu einem Impulskauf zu motivieren. Problematisch hierbei ist jedoch, dass diese Methode sehr zeitaufwendig sein kann, wenn das Warenwirtschaftssystem des Shops die Zugehörigkeit von Artikeln nicht automatisch in einen Produktfeed übergeben kann. Besonders wenn sich das Sortiment häufig ändert, müssen die Produkte immer wieder neu miteinander verknüpft werden.

d) Wer es noch individueller haben will, sollte Recommendations nutzen, die sich auf den Customer Journey beziehen. Bei dieser Methode entscheidet ein intelligenter Algorithmus, bei was es sich tatsächlich um eine passende Produktempfehlung handelt. Dazu wird analysiert, welche Produkte von welchen Käufergruppen in welcher Reihenfolge angeschaut und in den Warenkorb gelegt und gekauft werden, um auf diesen Daten basierend Vorschläge zu erarbeiten. Da kann das Ergebnis für den einen oder anderen Shop-Betreiber überraschend aussehen, werden plötzlich Produkte angezeigt, die auf den ersten Blick nichts mit dem aktuell im Fokus befindlichen Produkt zu tun haben.

2. Die Mischung macht’s

Neben der zentralen Frage, welche Vorschläge wirklich für einen Shop-Betreiber interessant sind, sollten die aufgeführten Möglichkeiten nicht zu starr betrachtet werden. Vielmehr muss jede einzelne Logik auf den Webshop und seine Kunden abgestimmt sein. Die oben genannten Recommendation-Varianten sind allesamt absolut valide, allerdings kommt es auch hier – wie so oft im Leben – auf den richtigen Mix an. Onlineshop ist nicht gleich Onlineshop. Deshalb hängt es vor allem von der Branche und vom Produktsortiment ab, welche Möglichkeiten für einen Shop-Betreiber die beste Kombination bieten. Befindet sich ein Kunde beispielsweise auf der Detailseite eines Webshops, mag eine Mischung aus Customer Journey (d) und der Produktempfehlung basierend auf der Produktähnlichkeit (a) die beste Wahl sein. Befindet sich der Nutzer zum Beispiel auf der Homepage, wären zum Beispiel eher Bestseller-Produkte empfehlenswert. Letztlich zählt, dass durch die Produktempfehlungen eine positivere User Experience erzielt wird, was wiederum in einem besser gefüllten Warenkorb endet.

3. Jeder Topf findet seinen Deckel

Produktvorschläge sind extrem nützlich. Doch nicht jede Recommendation, die in eine Richtung funktioniert, funktioniert zwangsläufig auch andersherum. Ein Accessoire wie beispielsweise der passende Gürtel oder ein cooles Oberteil zu der Jeans, die der Nutzer gerade angeklickt hat, ergeben einen perfekten Produktvorschlag. Doch nur weil der Kunde nach einem Gürtel sucht, bedeutet das umgekehrt nicht, dass er auch gleich eine neue Jeans haben will. Stattdessen eignen sich bei Damen zum Beispiel eher eine neue Handtasche in derselben Farbe oder andere Accessoires, die zum Stil des gesuchten Gürtels passen. Es ist also auch an diesem Punkt enorm wichtig, nicht in starren Denkmustern zu verharren. Die Empfehlungen müssen dynamisch aufeinander abgestimmt werden. Nur so können sie optimal funktionieren.

4. Kenne deinen Kunden

Um durch passende Recommendations zusätzlichen Umsatz generieren zu können, muss man erst die passende Kombination von Methoden für sich selbst gefunden haben. Denn nur wer dazu in der Lage ist, die Möglichkeiten seines Sortiments zu analysieren, kann auch die Bedürfnisse der Kunden verstehen und individuell darauf eingehen. Wichtig ist, sich an Customer Journey und Klickverhalten zu orientieren. Jemand, der durch einen externen Link auf eine Detailseite einsteigt, sollte zu jenen Produkten navigiert werden, die andere Nutzer zuvor zur Conversion verleitet haben. Ein zweiter Kunde, der als Wiederkehrer in den Shop kommt und zuvor schon verschiedene Artikel gekauft hat, sollte dementsprechende Recommendations angezeigt bekommen. Eine Kundin steht auf Beauty-Artikel? Höchste Zeit, sie daran zu erinnern, dass ihre Tagescreme zur Neige geht. Den Epilierer und auch den Lockenstab braucht sie aber höchstwahrscheinlich kein zweites Mal.

5. Probieren geht über studieren

Jeder Shop-Betreiber kennt seine eigene Website am besten. Deshalb hat er sicher schon eine ganze Menge an Thesen, welche Varianten der Nutzer-Ansprache für ihn am besten funktionieren. Trotzdem kommt man an A/B-Tests zur Prüfung der verschiedenen Möglichkeiten nicht vorbei. Denn nur sie verraten, welche Version am besten bei den Nutzern ankommt und den besten Output generiert. Um einen größtmöglichen Umsatz zu generieren, ist eine Individualisierung der Recommendations unerlässlich. Kein Kunde verhält sich wie der andere. Und es ist unmöglich, die Verhaltensweisen jedes Einzelnen im Blick zu haben. Gute Recommendation Engines analysieren das Kauf- und Klickverhalten des Kunden in Sekundenschnelle und liefern individuelle Produktempfehlungen. Im Hintergrund optimieren selbstlernende Algorithmen währenddessen die Klickraten kontinuierlich durch Testen.

Fazit

Um den Kunden zu Käufen über das eigentlich gesuchte Produkt hinaus zu inspirieren, sind Empfehlungen ein ebenso beliebtes wie zielführendes Mittel. Damit den Nutzern nur jene Artikel gezeigt werden, die sie wirklich interessieren, ist es jedoch unerlässlich, zunächst die optimale Mischung basierend auf Sortiment und Kundenbedürfnissen zu ermitteln. Welche Produkte, die ich in meinem Shop anbiete, passen tatsächlich zusammen? Sollen die bereits gekauften Artikel meiner Stammkunden eine Rolle bei der Recommendation-Berechnung spielen? Und wie viel Zeit kann und will ich in die Beantwortung dieser Fragen investieren? All das sind Faktoren, die berücksichtigt werden sollten. Denn nur, wer die optimale Lösung für sich gefunden hat, kann auch das Maximum aus seinen Recommendations herausholen.