Recommendations
Recommendations

Recommendations

Maximieren Sie Kundenbindung und Ertrag durch relevante Recommendations

Personalisierte Empfehlungen gehören zu den wichtigsten verkaufsfördernden Maßnahmen im Handel. Durch den Einsatz einer intelligenten Recommendation Engine lassen sich nicht selten Mehrumsätze von bis zu zehn Prozent erzielen. 

Produktpreise sind für potentielle Kunden dank des Internets überall und jederzeit vergleichbar. Das Einkaufserlebnis (Customer Experience) stellt somit das zentrale Differenzierungskriterium für Händler dar. Eine personalisierte Kundenansprache über alle Verkaufskanäle hinweg ist ein elementarer Baustein. 

Im Zeitalter des vernetzten Kunden ist Personalisierung längst kein reines E-Commerce Thema mehr. Die Ansprüche des Kunden sind gewachsen. Er erwartet Angebote von hoher persönlicher Relevanz, die optimal auf seine Bedürfnisse und Interessen zugeschnitten sind an jedem Touchpoint der Customer Journey – im Webshop, mobil und am POS. 

Das Ziel einer zeitgemäßen Personalisierung muss daher die kundenindividuelle Ansprache über alle Kanäle sein – das sogenannte 1:1-Marketing. 

Höchste Empfehlungsqualität wird dabei durch selbstlernende Echtzeit-Lösungen gewährleistet, die das Kundenverhalten in jeder Sekunde analysieren und unmittelbar auf Änderungen reagieren können.

Innovative Recommendation Engines gehen zudem deutlich über die automatisierte Ausspielung von Produktempfehlungen hinaus. Sie eignen sich auch zur Empfehlung von Inhalten jeder Art – vom Banner über redaktionellen Content bis hin zu Fotos und Videos. Dadurch steigern Sie nicht nur Kundenbindung und Benutzerfreundlichkeit sondern auch den Ertrag, beispielsweise durch die Erhöhung der Klickrate von personalisierten Werbebannern.  

1. Optimierung von Umsatz, Ertrag und Kundenbindung im Handel

Methodik: Vollautomatisierte 1:1-Personalisierung von Produktangeboten in Echtzeit auf der Basis von Verhaltensdaten und historischen Daten der Kunden unter Einbeziehung von Umweltfaktoren (z.B. Kanal, Uhrzeit oder Wetter). Personalisierung ist auch ohne personenbezogene Daten ab dem ersten Klick möglich. Intelligente Echtzeit-Algorithmen garantieren höchstmögliche Relevanz der Produktempfehlungen durch selbständiges Reinforcement Learning. 

Eignung: Für alle Warengruppen und Produkte geeignet. Hochwertige Empfehlungen auch bei kleinen Warenkörben, im Long Tail und für neue Produkte.

Anwendung: Automatische Ausspielung kundenindividueller Produktempfehlungen im E-Commerce sowie am POS, z.B. über innovative Kassen- oder Clienteling-Systeme.  Personalisierte Produktempfehlungen können in Echtzeit an allen Stationen der Customer Journey ausgespielt werden: offline, online, per E-Mail im Call Center und über mobile Endgeräte.        

2. Steigerung von Umsatz, Ertrag, Kunden­bindung und Interaktionsrate auf Online-Portalen

Methodik: Kundenindividuelle und vollautomatisierte Ausspielung von Content jeglicher Art auf der Basis von Verhaltensdaten und historischen Daten der User unter Berücksichtigung von Umweltfaktoren (z.B. Kanal, Uhrzeit, Wetter oder gesellschaftliche Ereignisse). Personalisierung auch ohne personenbezogene Daten ab dem ersten Klick möglich. Intelligente Echtzeit-Algorithmen garantieren höchstmögliche Relevanz der Content-Empfehlungen durch selbständiges Reinforcement Learning.  

Eignung: Für alle redaktionellen Inhalte, Banner, Fotos, Videos, Links usw. geeignet.

Anwendung:  Automatische Ausspielung von personalisierten Werbebannern auf Portal-Seiten zur Optimierung von Ertrag und Durchklickrate (CTR), beispielsweise bei Abrechnungsverfahren wie Cost-per-Click (CPC) oder Cost-per-Lead (CPL). Userindividuelle Empfehlung von redaktionellen Inhalten, z.B. Artikeln, Fotos oder Videos zur Maximierung von Usability, Customer Experience und Sitzungsdauer. Personalisierte Content-Empfehlungen können in Echtzeit ideal auf Online-Portalen und in Newslettern ausgespielt werden. 

Zwei Besucher betreten zum ersten Mal den Onlineshop oder das Portal. Mit jedem Klick gewinnt das „Bild“ vom Kunden an Schärfe, steigt also die Relevanz der persönlichen Empfehlungen.

Presse News

  • 06. Dezember 2016
    Kluge Köpfe gesucht: prudsys veröffentlicht Termine für DATA-MINING-CUP 2017
    weiterlesen

  • 24. November 2016
    Kunden persönlich ansprechen: Termin für prudsys personalization summit 2017 steht fest
    weiterlesen

  • 27. September 2016
    Maximierung des Kundenwertes über alle Vertriebskanäle mit dem Major-Release 3.10.0 der prudsys RDE
    weiterlesen

  • 17. August 2016
    Personalisierung zum Anfassen: prudsys mit Showroom auf der dmexco 2016
    weiterlesen

  • 07. Juli 2016
    Empfehlenswert: prudsys personalization summit 2016 punktet bei Besuchern
    weiterlesen

Fragen?

Nehmen Sie mit uns Kontakt auf. E-Mailformular und Telefonnummern