Personalisierte Filter im Produkt-Feed basierend auf Nutzer-Affinität

Betroffene Seiten

Kategorieseite

Art der Erfahrung

Dynamischer Content

Höhe des Aufwands

Mittel
Wer:

Beliebter Modehandel in Russland

Was:

Um auf Kategorieseiten relevante Produkte zu zeigen, nutzt der Händler Affinitäts-Daten, um jedem seiner Kunden die beliebteste Filterart hervorzuheben. Er verwendet dazu einen dynamischen Banner, über den sie gefragt werden, ob sie den Filter erneut anwenden möchten.

Personalisierte Filter im Produkt-Feed basierend auf Nutzer-Affinität Personalisierte Filter im Produkt-Feed basierend auf Nutzer-Affinität
Hypothese:

Das Durchsuchen der Kategorieseite kann einen Besucher schnell überfordern. Aufgrund der Vielzahl an Filtern und Möglichkeiten, einen Produktkatalog zu durchstöbern, sollten Marken es in Erwägung ziehen, das Erlebnis zu optimieren, um die Produktentdeckung für ihre Nutzer zu verbessern, und die Anzahl an Hürden zu reduzieren, die sich zwischen der Suche und dem Kaufabschluss befinden. Teams können das erzielen, indem sie Daten basierend auf der Nutzeraffinität verwenden und ihre Nutzer fragen, ob sie zuvor verwendete Filter wie Farbe, Marke, Preis, Stil usw. erneut verwenden möchten. Einzelhändler, die diesen Use Case einsetzen, können mit einer höheren Conversion und höheren Einnahmen pro Nutzer rechnen.