Die Entwicklung der personalisierten Kundenansprache hat in den letzten Jahren weiter an Fahrt gewonnen und viele nützliche Services auf den verschiedenen Kanälen für den Konsumenten hervorgebracht. Personalisierung im Handel kennt mittlerweile unzählige Anwendungsszenarien – letztendlich dienen alle dem Ziel, Kunden zu begeistern und zu binden.

Der Einsatz von personalisierten Produktempfehlungen im Bereich des Conversional Commerce, also dem Kundendialog, beispielsweise über Chatbots, Sprachassistenten oder Messaging-Apps im Kaufprozess, bietet Händlern eine gute Möglichkeit, ihren Kundinnen und Kunden neben Informationen auch passende Kaufempfehlungen zu geben. Die Recommendation Engine dahinter berechnet die Kaufempfehlungen auf Basis bestimmter Stichpunkte - beispielsweise schreibt ein Kunde in den Chatbot „Ich lese gerade das Buch >Die Wächter< von John Grisham - habt ihr ähnliche Bücher?“ In diesem Fall kann die Recommendation Engine auf Basis der gegebenen Textinformationen von Genre und Autor passende Bücher vorschlagen, die mit hoher Wahrscheinlichkeit den Interessen des Kunden entsprechen. Dabei können auch die bisherigen Kauf- und Bewegungsdaten des Kunden im Onlineshop einfließen.

Je nach Branche und Onlineshop werden unterschiedliche Schlüsselwörter (Attribute) in die Berechnungsgrundlage der Recommendation Engine aufgenommen: Im Modebereich sind dies z.B. die Marke, die Kleidungskategorie wie „Jacke“, „Mütze“, „Hose“ oder die Farben, im Heimwerkerbereich die verschiedenen Produktgruppen, Anwendungsbereiche oder Marken. Der Händler kann hier seine Erfahrungswerte einbringen und die Attribute festlegen.

Möchten Sie mehr über dieses Thema erfahren? Wir setzen seit über 25 Jahren verschiedene Personalisierungsszenarien im Handel um und stehen Ihnen gern zur Seite.

Möchten Sie mehr über weitere Anwendungsszenarien erfahren? Hier geht’s zu den Themen

• Omnichannel-Personalisierung am Beispiel E-Reader und Sprachassistent 
• Personalisierung im Bereich Gamification
• Replenishement-Empfehlungen basierend auf Online- u. Offline-Käufen

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