Personalisierte Produktempfehlungen werden mit Benutzerdaten, die deiner Website entnommen werden, generiert. Idealerweise zeigst du deinen Kunden nur Produkte, die sie auch wirklich kaufen möchten. Je personalisierter die Kundenerfahrung, desto besser.
Wenn du es richtig machst, kannst du mit personalisierten Produktempfehlungen Geld sparen und die Kundenbindung steigern. Aus einem Bericht aus dem Jahr 2018 geht hervor, dass bei wiederkehrenden Kunden, die sich mit einem vorgeschlagenen Produkt befasst haben (indem sie beispielsweise darauf geklickt und die Beschreibung gelesen haben), eine um 55 % höhere Wahrscheinlichkeit bestand, dass sie während dieser Einkaufssitzung einen Kauf tätigen. Bei Neukunden lag diese Zahl bei beeindruckenden 70 %.
Empfehlungs-Engines sind Programme, die Daten sowohl zu Produkten als auch zu Benutzern analysieren und solche Funktionen enthalten. Nicht nur Einzelhändler nutzen diese Engines; auch Video-Streaming-Websites verwenden sie, um Listen mit empfohlenen Clips zu erstellen, die sich ihre Benutzer ansehen können.
Es gibt drei große Typen von Empfehlungs-Engines:
Kollaborative Filtersysteme
Inhaltsbasierte Filtersysteme
Hybride Empfehlungssysteme