Recommendation Engine. Systeme aus besten Händen. SAP. E-Business. IT-Services. Sales & BI Systems

Transkript

1 Recommendation Engine Erhöhung des Umsatzes und der Conversion Rate durch personalisierte Produktvorschläge

2 Setzen Sie auf Spitzentechnologie vom Marktführer! Klassische Produktempfehlungen sind heute Standard in jedem Online-Shop, haben aber ein begrenztes umsatzsteigerndes Potential und werden von vielen Kunden nicht wahrgenommen. Um mit Empfehlungen Umsätze maßgeblich zu erhöhen und Kunden über positive Kauferlebnisse zu binden, sind clevere neue Einsatzformen, der sensible Umgang mit personenbezogenen Daten und ein einheitliches Empfehlungsmarketing in allen Verkaufskanälen notwendig. Mit dem Modul prudsys Realtime Decisioning Engine -prudsys RDE- und der langjährigen Erfahrung der prudsys AG setzen Sie auf eine ideale Lösung für Ihre erfolgreiche Personalisierungsstrategie mit einer Recommendation Engine (kurz: RECO Engine). Omnichannel Im direkten Test gegen andere Personalisierungssysteme erzielt die prudsys RECO Engine mit deutlichem Abstand die höchsten Mehrumsätze! Vorteile Leistungsstarkes selbstlernendes System; aus historischen Daten und Erfahrungen der Gegenwart entstehen treff sichere Empfehlungen Gewichtung von gelernten Erfahrungen Geringste Antwortzeiten; auch bei mehreren Millionen Produkten im Shop Personalisierung ab dem ersten Klick; auch bei unbekannten Nutzern Innovative Empfehlungsarten und Einsatzbereiche im Omnichannel-Handel Schnelle Implementierung und geringer Pfl egeaufwand Umfangreiche Optimierungsfunktionen 2

3 Individuelle Produktempfehlungen in Echtzeit Erhöhen Sie messbar Ihren Umsatz und die Conversion Rate durch personalisierte Angebote und Inhalte für Ihre Kunden - in allen Kanälen und auch ohne personenbezogene Daten! Das Modul prudsys RECO Engine interagiert in Echtzeit mit dem Nutzer und ermöglicht so eine direkte Anpassung der Empfehlungen an dessen aktuelles Verhalten, ohne dass personenbezogene Daten benötigt werden. Gibt der Kunde die Erlaubnis, können die Angebote mit dessen persönlichen Daten zusätzlich optimiert werden. Dabei geht es nicht um die Erkennung von Mustern aus historischen Daten anderer Nutzer, sondern um die proaktive Vorhersage des Verhaltens des jeweiligen Kunden und die strategische Platzierung von personalisierten Angeboten mit dem Ziel der Umsatzsteigerung. Spezifische Marketinganforderungen können selbstständig über eine umfangreiche und einfach zu bedienende Nutzeroberfläche mittels Filterregeln umgesetzt werden. RECO Engine RECO Engine liefert dem User personalisierte Produktvorschläge auf Basis von - Kundenverhalten - Beziehungen zwischen Produkten/Modellen INTERAKTION IN ECHTZEIT RECO Engine lernt durch Interaktion mit dem User dessen Produktinteressen User User "Innerhalb kürzester Zeit kann eine Umsatzerhöhung von 5 10 % erreicht werden. 70 % der über die RECO Engine vorgeschlagenen Produkte, die dann auch gekauft werden, sind Erstkäufe, die der Kunde vorher nie gekauft hat!" Stefan Emese, Würth Österreich 3

4 Garantierte Wahrnehmung durch vielfältige Platzierungsmöglichkeiten Die Empfehlungen der Recommendation Engine sind zum Beispiel in folgenden Bereichen platzierbar: Kategorieseiten TopSeller werden auf Basis von Klickzahlen, Kaufzahlen und Umsatzgewichtung ermittelt Produkt- und Modelldetailseiten "Das könnte Sie auch interessieren" oder "Produkt XY wird oft zusammen gekauft mit" Suchergebnisseiten "Wer nach XY gesucht hat, interessierte sich auch für" oder "Zu Ihrem Suchergebnis passt auch" Warenkorb Empfehlungen auf Basis des Kundenverhaltens oder von Produktbeziehungen, abhängig davon ob der Warenkorb befüllt ist Über das Würth Online-Shop Backoffi ce können die RECO-Bereiche zudem individuell durch jede Gesellschaft selbstständig freigeschaltet werden. Die RECO-Bereiche können auf jedem Seitentyp eingebunden werden, der Slots für Teaser- Komponenten bietet. Beispiele für Empfehlungsmöglichkeiten Ausblick Platzierung der Empfehlungen in zahlreichen Teaser-Seiten im Würth Online-Shop Integration in die Würth App Integration in die 1Plus App Integration in das Newsletter Marketing der Würth-Gruppe Ständige Layout Modernisierungen 4

5 WS1 WS1 AP AP G G tt way way Vollständig integriert - die RECO Engine im E-Business Ecosystem Die Recommendation Engine läuft als Dienst im Rechenzentrum der Würth IT. Aus dem Online-Shop Frontend heraus wird der Dienst per HTTP-Request angefragt. Gleichzeitig werden mit der Anfrage alle notwendigen Tracking-Informationen an den Server übergeben z.b. Klicks, Warenkörbe, Käufe oder Suchanfragen. Die Empfehlungen werden auf Basis der getrackten Informationen on the fl y berechnet, im Anschluss im einfachen JSON-Format zurückgeliefert und shopseitig weiterverarbeitet und angezeigt. Vorteile Sofort messbarer Nutzen Schnell aktivierbar Fester Bestandteil des Würth IT Eco-Systems Speicherung der Verhaltensdaten auf dem Server der Würth IT - höchste Sicherheit für Ihre unternehmenskritischen Informationen Historische Informationen aus dem ERP System über den Nutzer (z. B. frühere Klicks) und dessen Profi linformationen (z. B. bisherige Aufträge) werden zur Anreicherung der Empfehlungen verwendet. Aktuell kann die Recommendation Engine mit folgenden Systemen genutzt werden: Würth Online-Shop (Basis Intershop) Würth App Würth App Web Analytics W ü r t h Website Würth Online-Shop Recommendation Engine S S a a e e Newsletter Marketing Product Data Google Tag Manager 5

6 Ihr Kontakt Teamleiter Shop Management/App Development Philip Harm T philip.harm@wuerth-it.com Würth IT GmbH Industriepark Würth Drillberg 6 D Bad Mergentheim T F by Würth IT GmbH Alle Rechte vorbehalten Verantwortlich für den Inhalt: Michaela Hofmann Grafische Umsetzung: Gerlinde Ocker