7 Gründe für die Anpassung Ihrer Personalisierungs-Regeln

In unserem Post „Anpassung von Personalisierungsregeln – Pro und Kontra“ haben wir die grundsätzlichen Vor- und Nachteile der Anpassung Ihrer Personalisierungs-Regeln erwähnt. In vielen Fällen empfehlen wir, dass Sie Ihre Personalisierungs-Lösung wie Recolize ihren Job machen lassen und die personalisierten Algorithmen nutzen, um Ihre Produkte vorzuschlagen. Aber wir verstehen natürlich, dass es Umstände gibt, die eine Anpassung absolut sinnvoll und notwendig machen. Hier sind 7 Gründe für die Anpassung Ihrer Personalisierungs-Regeln.

Grund 1: Ausverkäufe

Wenn Sie schnell einen Ausverkauf an Ihre Kunden pushen möchten, dann werden Sie ihnen wahrscheinlich bestimmte Produkte anbieten wollen. In diesem Fall ist es egal, wenn diese Produkte Langsamdreher sind, denn Sie müssen sie so oder so verkaufen.

Grund 2: Saisonwechsel

Wenn Sie Saisonwechsel haben oder Sie Ihren Bestand regelmäßig stark ändern, dann wird die Personalisierungslösung immer danach für einige Zeit verwirrt sein. Grund ist, dass große Teile Ihrer Produkte komplett neu sind. Die Personalisierungslösung wird einige Zeit benötigen, um zu lernen und die wieder die besten passenden personalisierten Produkte zu ermitteln.

Grund 3: Bestimmte Produkte stärken

Wenn Sie bestimmte Produkte stärken wollen, dann können sie die zugrundeliegende Logik Ihrer Personalisierungs-Regeln ändern. Manchmal ist das notwendig, weil diese Produkte z.B. eine extrem gute Marge haben. Wenn Sie mehr durch die Verkäufe dieser Produkte verdienen, als die Recommendations normalerweise generieren würden, dann kann das Pushen dieser speziellen Produkte mehr Umsatz generieren.

Grund 4: Neue Produkte stärken

Neue Produkte erscheinen nur sehr selten direkt in Ihren Recommendation Widgets. Wie bereits in Grund 2 erwähnt, benötigt es einige Zeit bis die neuen Produkte von Ihren Personalisierungs-Logiken beachtet werden. Ganz abhängig davon, wie erfolgreich die neuen Produkte sind, kann dieser Zeitraum kurz sein. Aber in einigen Fällen müssen neue Produkte unmittelbar in den Recommendations erscheinen, um diese noch schneller an die Spitze aller Produktlisten zu katapultieren. Hierfür kann eine Anpassung Ihrer Personalisierungs-Regeln durchaus Sinn machen.

Grund 5: Verwendung in Blog Posts

Wenn Sie über bestimmte Produkte, Kategorien oder Produktserien bloggen, dann werden Sie in diesen Blog Posts wahrscheinlich zu passenden Seiten in Ihrem Shop verlinken wollen. Sie können Recommendations sehr einfach für diesen Fall verwenden, allerdings haben diese Recommendations normalerweise nichts mit den Inhalten Ihres Posts zu tun. Um das zu ändern kann es Sinn machen, die Recommendation-Regel so zu ändern, dass nur Produkte einer bestimmten Kategorie angezeigt werden oder sogar nur bestimmte SKUs. Natürlich umgeht die Einschränkung auf SKUs nahezu alle Ihre Personalisierungs-Logiken hinter dem Algorithmus. Aber für diesen speziellen Fall kann das trotzdem durchaus Sinn machen.

Grund 6: Kategorie-basierte Empfehlungen

Ein ziemlich häufiger Use Case ist, dass Recommendations aus der gleichen Kategorie angezeigt werden. Viele Online-Shop-Betreiber wollen Produkte aus der gleichen oder einer ähnlichen Kategorie anzeigen. Das macht besonders für Online-Shops wie z.B. Marktplätze mit vielen verschiedenen Arten von Produkten Sinn. Die Kunden entscheiden sich hier oft, in einer bestimmten Kategorie zu browsen und die Anzeige von weiteren Produkten aus ähnlichen Kategorien kann sie dann zu den richtigen Produkten führen.

Es ist auch möglich Produkte aus einer ausgewählten anderen Kategorie vorzuschlagen. Dieser Fall wird häufig in Fashion Online-Shops verwendet, wo die Shop-Betreiber passende Accessoires für z.B. einem Damenkleid anzeigen, welches gerade zum Warenkorb hinzugefügt wurde. Deshalb filtern sie nach der Kategorie „Accessoires“ and schlagen nur Produkte aus genau dieser Kategorie vor.

Grund 7: A/B Testing

A/B-Tests bieten eine großartige Möglichkeit zur Auswertung Ihrer Recommendation-Regeln. Vergleichen Sie ihre manuell angepassten Regeln mit den automatisierten Regeln Ihrer Recommendation Engine. Nach einiger Zeit werden Sie eine Antwort erhalten: konvertiert Ihre manuelle Regel wirklich besser als die Automatisierte? Danach können Sie entscheiden, welche Regel Sie verwenden wollen und was das Ziel dieser Regel ist. Wenn Sie natürlich einen der oben genanten Anwendungsfälle erfüllen müssen, dann sind Sie nicht immer frei die automatisierte Regel zu verwenden.

Ihre Entscheidung

Denken Sie darüber nach: wenn die automatisierte Regel besser konvertiert, macht es dann wirklich Sinn diese Regel zu überschreiben? In den meisten Fällen ist die Antwort nein. Sogar in wirklich harten Fällen wie Blog Posts, wo Sie wirklich bestimmte Produkte bewerben wollen, kann es mehr Sinn machen, personalisierte Produkte anzuzeigen als die beworbenen Produkte.

Grund ist, dass die Besucher von Seiten wie Blog Posts und auch alle anderen Besucher nicht wie Sie als Shop-Betreiber denken. Der meiste Traffic wollte diese Seiten noch nicht einmal besuchen. Sie landen dort von Suchmaschinen-Ergebnissen, Performance Marketing Kanälen oder bezahlter Werbung. Deshalb machen personalisierte Empfehlungen viel mehr Sinn, da sich der Besucher in vielen dieser Fälle gar nicht für den Inhalt der aktuellen Seite interessiert. Und personalisierte Empfehlungen führen ihn dann weiter zu wirklich interessanten Inhalten speziell für ihn.

Für einen Startpunkt: bieten Sie mehr als ein Recommendation Widget auf diesen Seiten an. Ihre manuell angepassten Empfehlungen und wirklich Personalisierte. Nach einiger Zeit können Sie die Ergebnisse vergleichen. Wenn die automatisierte Logik gewinnt, dann wissen Sie, dass die Anpassung Ihrer Personalisierungs-Regeln in den meisten Fällen nicht notwendig ist.

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