Unterschiedliche Empfehlungsstrategien, um Nutzern bessere Produktempfehlungen zu bieten

Branche

E-Commerce

Kanal

Web

Betroffene Seiten

Produktseite

Art der Erfahrung

Empfehlungen

Höhe des Aufwands

Gering
Wer:

Großer US-Modehändler

Was:

Um für seine Kunden mehr Wertschöpfung zu erzielen, verwendet und optimiert der Händler unterschiedliche Empfehlungsstrategien – von „Häufig zusammen gekauft“ und „Ebenfalls angesehen“ bis hin zu „personalisiert“ und „affinitäts-basiert“.

Unterschiedliche Empfehlungsstrategien, um Nutzern bessere Produktempfehlungen zu bieten Unterschiedliche Empfehlungsstrategien, um Nutzern bessere Produktempfehlungen zu bieten
Hypothese:

Online-Shopper sind raffinierter denn je und eine lineare Strategie für Produktempfehlungen reicht häufig nicht aus, um Conversions und den durchschnittlichen Bestellwert zu steigern. Marken sollten stattdessen auf eine gemischte Strategie setzen, A/B-Tests durchführen und das Empfehlungs-Erlebnis basierend auf Kontext, Nutzer, Platzierung auf der Seite und dem Zeitpunkt optimieren, zu dem Empfehlungen gesendet werden, um den größtmöglichen Nutzen aus ihren Bemühungen zu ziehen.

Templates that can be used to achieve this:

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