Eine Empfehlungsmaschine beobachtet, was Nutzer tun, und schlägt daraus Produkte, Kategorien und Inhalte vor. Der Nutzen ist gut belegbar – und in zwei Kanälen unterschiedlich groß.
| E-Mail: Klick- und Kaufrate auf empfohlenen Produkten | 100 % mehr |
|---|---|
| E-Mail: untere Schätzung derselben Wirkung | 60 % mehr |
| Webshop: Anteil am Gesamtumsatz | 10 % |
Quelle: Erfahrungswerte aus Projekten der CRM Evolution GmbH; die E-Mail-Werte beziehen sich auf die empfohlenen Produkte selbst, nicht auf die gesamte Aussendung
Der Unterschied überrascht auf den ersten Blick: Warum wirkt die Maschine im E-Mail-Marketing stärker? Weil dort die Alternative eine manuelle Auswahl ist – jemand sucht Produkte aus, von denen er annimmt, dass sie passen. Im Shop konkurriert die Empfehlung dagegen mit der Navigation, über die Kunden ohnehin finden, was sie suchen.
Worauf optimiert wird, entscheidet über das Ergebnis
Eine Empfehlungsmaschine maximiert, was man ihr vorgibt: Klicks, Bestellungen, Umsatz oder Marge.
Die Wahl ist folgenreich. Wer auf Klicks optimiert, bekommt Aufmerksamkeit ohne Abschluss. Wer auf Umsatz optimiert, bekommt teure Produkte empfohlen – auch solche, an denen kaum etwas verdient wird. Die Marge ist deshalb meist die ehrlichste Zielgröße, aus demselben Grund, aus dem sie auch bei der Kundenbewertung die bessere Größe ist.
Die fünf Modelle
- Persönliche Vorschläge aus dem bisherigen Verhalten – das eigentliche Kernstück.
- Zuletzt angesehen, in den Warenkorb gelegt oder gekauft – kein Modell im engeren Sinn, aber der zuverlässigste Anknüpfungspunkt.
- Alternativen zu einem Produkt, für den Fall, dass es nicht passt oder nicht verfügbar ist.
- Ergänzungen zu einem Produkt – das Zubehör, der zweite Teil des Sets.
- Bestseller als allgemeine Empfehlung, einschränkbar nach Kategorie oder Preisspanne.
Die Modelle lassen sich kombinieren, und das ist bei neuen Besuchern auch nötig: Wo noch keine Historie vorliegt, greift die Rückfallebene – erst persönliche Vorschläge, sonst Bestseller der Kategorie.
Jede Einschränkung verschlechtert die Empfehlung
Der häufigste Fehler beim Einrichten ist gut gemeint: Man schränkt ein. Nur Produkte dieser Kategorie, nur in dieser Preisspanne, nur diese Marken, keine reduzierte Ware.
Je enger die Vorgaben, desto schlechter das Ergebnis. Die Maschine kann nur aus dem wählen, was übrig bleibt – und was übrig bleibt, passt oft schlechter als das, was ausgeschlossen wurde. Eine Einschränkung sollte deshalb einen belegbaren Grund haben; die naheliegende Ausnahme ist der Ausschluss nicht verfügbarer Artikel.
Wo Empfehlungen im Shop hingehören
Startseite: die Lieblingskategorie im sichtbaren Bereich, persönliche Vorschläge, zuletzt Angesehenes. Kategorieseite: passende Anregungen innerhalb der Kategorie. Produktdetailseite: mehr von dieser Marke, Alternativen, Ergänzungen. Warenkorb: Ergänzungen – und die Möglichkeit, sie hinzuzufügen, ohne den Warenkorb zu verlassen. Suchergebnis und Fehlerseite: genau hier ist der Nutzer verloren, und genau hier fehlen Empfehlungen fast überall.
Und in welchen E-Mails
Praktisch in jeder – jeweils mit dem passenden Modell: persönliche Vorschläge im Newsletter und in der Welcome Journey, Alternativen und Ergänzungen in der Warenkorbabbrecher- und Wunschlisten-Strecke, Ergänzungen in Transaktions-E-Mails und nach dem Kauf.
Der Einbau ist dabei einfacher, als er klingt: Die meisten Anbieter liefern die Empfehlungen als Bildstrecke aus, die sich in jede E-Mail einbetten lässt – ohne tiefe Anbindung ans Versandsystem.