Empfehlungs-Engine
Eine Empfehlungs-Engine schlägt relevante Produkte basierend auf Verhaltens- und Produktdaten vor und sorgt für personalisierte Empfehlungen im Shop.
Was ist eine Empfehlungs-Engine?
Eine Empfehlungs-Engine (Recommendation Engine) ist das System, das entscheidet, welche Produkte ein Kunde als Vorschläge sieht – zum Beispiel in Bereichen wie „Das könnte Ihnen auch gefallen“. Sie analysiert Daten wie den Browserverlauf, die Kaufhistorie und Produktattribute und nutzt in der Regel kollaboratives Filtern (basierend auf dem Kaufverhalten ähnlicher Kunden), inhaltsbasiertes Filtern (basierend auf ähnlichen Produkten) oder eine Mischung aus beidem. Das Ergebnis sind personalisierte Vorschläge, die sich anpassen, wenn sich das Verhalten und der Produktkatalog ändern.
Warum ist eine Empfehlungs-Engine wichtig?
Relevante Vorschläge helfen Kunden, Produkte zu finden, die sie von alleine nicht entdeckt hätten. Gutes Cross-Selling und Upselling steigern sowohl die Konversionsrate als auch den durchschnittlichen Bestellwert, da sich der Warenkorb ohne zusätzlichen Traffic füllt. Auf Kategorie- und Produktseiten fungiert die Engine zudem als eine Form von KI im E-Commerce, die den Kunden weiterführt, statt ihn in einer Sackgasse landen zu lassen.
Häufige Anwendungsfälle
- „Ähnliche Produkte“ auf Produktseiten: Alternativen zu dem Artikel, den der Kunde gerade ansieht.
- Ergänzende Produkte / „Wird oft zusammen gekauft“: Zubehör, das zum Hauptprodukt passt, als Upsell-Schritt.
- Personalisierte Startseite oder „Für Sie empfohlen“: basierend auf vergangenem Verhalten.
- Leere Warenkörbe, Suchergebnisse und 404-Seiten: auf denen Vorschläge den Kunden in Bewegung halten.
- E-Mails: mit Produktvorschlägen nach einem Kauf oder einer Browsing-Sitzung.
Shopify-Perspektive
Shopify verfügt über eine integrierte Product Recommendations API unter dem Endpunkt /recommendations/products.json, die von den meisten Themes verwendet wird, um Vorschläge asynchron abzurufen. Sie unterstützt intent=related (automatisch generiert aus Bestell- und Produktdaten) und intent=complementary. Ergänzende Produkte werden in der Search & Discovery-App konfiguriert, in der Sie auch die verwandten Vorschläge manuell überschreiben können. Für eine fortgeschrittenere Personalisierung basierend auf dem individuellen Verhalten benötigen Sie in der Regel eine Drittanbieter-App zusätzlich zur Standard-API.