Personalisierungs-Engine (E-Commerce-Personalisierung)
Eine E-Commerce-Personalisierungs-Engine ist Software, die Produktempfehlungen, Suchergebnisse und Inhalte für jeden Kunden auf Basis von Verhalten und Profil anpasst.
Was ist Personalisierungs-Engine (E-Commerce-Personalisierung)?
Eine E-Commerce-Personalisierungs-Engine ist Software für die Personalisierung im E-Commerce: Sie verändert auf Basis von Verhalten, Profil und Kontext, was jeder Kunde in einem Webshop sieht, etwa Produktempfehlungen, Suchranking, Banner und E-Mails. Die Engine sammelt Signale wie angesehene Produkte, frühere Bestellungen, Standort und Gerät und wählt dann mit Regeln oder Machine Learning die relevantesten Produkte und Inhalte aus. Sie ist breiter als eine Recommendation Engine, die nur Produkte vorschlägt: Eine Personalisierungs-Engine kann auch Kategorien umsortieren und Botschaften im Shop ändern. Ihr Ergebnis ist nur so gut wie die Produktdaten, die sie liest: Produkte ohne saubere Attribute und Kategorien lassen sich schlecht zuordnen. Sieh dir an, wie du Produktdaten anreicherst, damit Engines mehr zum Arbeiten haben.
Warum Personalisierungs-Engine (E-Commerce-Personalisierung) im E-Commerce wichtig ist
Kunden, die Produkte sehen, die zu ihren Bedürfnissen passen, finden schneller, was sie suchen, während sich ein Webshop mit großem Katalog sonst schwer durchsuchen lässt. Personalisierung hilft, die richtigen Artikel nach vorn zu holen, ohne dass der Kunde alles durchfiltern muss. Die Engine hängt von zwei Arten von Daten ab: Verhaltensdaten über den Kunden und Produktdaten über den Katalog. Teams konzentrieren sich oft auf die ersten und vergessen die zweiten. Wenn Farben, Größen, Materialien und Kategorien fehlen oder uneinheitlich sind, kann die Engine nicht erkennen, welche Produkte ähnlich sind oder welche zu den Vorlieben eines Kunden passen.
Beispiele für Personalisierungs-Engine (E-Commerce-Personalisierung)
- 1Platzierung: Produktseite, Personalisierung: verwandte Artikel aus derselben Kategorie und mit demselben Material
- 2Platzierung: Startseite, Personalisierung: Kategorien sortiert nach dem, was der Besucher vorher angesehen hat
- 3Platzierung: Suchergebnisse, Personalisierung: bevorzugte Marken oder Größen weiter oben
- 4Platzierung: E-Mail, Personalisierung: eine Erinnerung an Artikel im Warenkorb, mit ähnlichen Produkten
So hilft WISEPIM
- AI-Anreicherung ergänzt fehlende Attribute und technische Daten und gibt einer Personalisierungs-Engine mehr Produktmerkmale zum Abgleichen.
- AI-Kategorieklassifizierung ordnet Produkte mit über 95 % Genauigkeit in die Google-Produkttaxonomie ein, sodass ähnliche Produkte dieselbe Kategorie teilen.
- Quality-Guard-Regeln markieren Produkte mit fehlenden Attributen, bevor sie deinen Shop erreichen.
- Plattformverbindungen senden angereicherte Produktdaten an unterstützte Shops wie Shopify, WooCommerce und Magento 2, wo die Engine sie liest.
Häufige Fehler bei Personalisierungs-Engine (E-Commerce-Personalisierung)
- Eine Personalisierungs-Engine kaufen, bevor die Produktdaten vollständig sind.
- Produkte empfehlen, die nicht vorrätig sind.
- So eng personalisieren, dass Kunden nur noch sehen, was sie schon angesehen haben.
- Datenschutzregeln und Einwilligungen beim Erfassen von Verhaltensdaten ignorieren.
- Ergebnisse nicht mit einer Version ohne Personalisierung vergleichen.
Tipps zu Personalisierungs-Engine (E-Commerce-Personalisierung)
- Befülle Kernattribute wie Farbe, Größe, Material und Kategorie, bevor du startest.
- Schließe nicht vorrätige Produkte von Empfehlungen aus.
- Starte mit einer Platzierung, etwa der Produktseite, und miss sie.
- Hol Einwilligungen ein und erkläre, welche Daten du nutzt.
- Prüfe Empfehlungen ab und zu von Hand, um seltsame Treffer zu finden.
Trends rund um Personalisierungs-Engine (E-Commerce-Personalisierung)
- Personalisierung auf Basis von First-Party-Daten, während Third-Party-Cookies verschwinden.
- Generative AI, die Produkttexte passend zu einem Segment schreibt.
- AI-Shopping-Assistenten, die im Gespräch Produkte empfehlen.
- Stärkere Nutzung von Produktattributen, nicht nur Klicks, um ähnliche Artikel zu finden.
- Personalisierung, die über Webshop, E-Mail und App hinweg geteilt wird.
Tools für Personalisierungs-Engine (E-Commerce-Personalisierung)
- WISEPIM: ein PIM, das die Produktdaten anreichert und prüft, die eine Personalisierungs-Engine liest.
- Dynamic Yield: eine Personalisierungsplattform mit Empfehlungen, Tests und Segmentierung.
- Optimizely: eine Digital-Experience-Plattform mit Personalisierung und Experimentation.
- Bloomreach Engagement: verbindet Kundendaten, Marketing-Automation und Personalisierung.
- Adobe Commerce (Magento): eine E-Commerce-Plattform mit integrierten Personalisierungsoptionen und Erweiterungen.