{"id":32,"date":"2014-01-23T06:58:52","date_gmt":"2014-01-23T06:58:52","guid":{"rendered":"http:\/\/www.recolize.com\/de\/blog\/?p=32"},"modified":"2018-09-12T11:05:24","modified_gmt":"2018-09-12T09:05:24","slug":"reduzierung-langer-produktlisten-mobilen-online-shops-durch-anzeige-personalisierter-empfehlungen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.recolize.com\/de\/blog\/reduzierung-langer-produktlisten-mobilen-online-shops-durch-anzeige-personalisierter-empfehlungen\/","title":{"rendered":"Reduzierung langer Produktlisten in mobilen Online-Shops durch Anzeige personalisierter Empfehlungen"},"content":{"rendered":"
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Nat\u00fcrlich wei\u00df mittlerweile jeder, dass Mobile Commerce ein – wenn nicht das – Thema dieser Tage ist (siehe z.B. hier<\/a>)
\nEinen Online-Shop f\u00fcr mobile Ger\u00e4te zu gestalten, ist unmittelbar verbunden mit dem Reduzieren von Gr\u00f6\u00dfen einzelner Elemente sowie dem \u00dcberarbeiten der existierenden Seitenstruktur, um diese mehr an Ger\u00e4te mit eingeschr\u00e4nkter Bandbreite, Bildschirmgr\u00f6\u00dfe und Speicherplatz anzupassen.<\/p>\n

Analog zur Vereinfachung von visuellen Seitenelementen und -inhalten, Grafiken und Seitengr\u00f6\u00dfen stellt die Adaption der angebotenen Produkte auf die Ger\u00e4te eine wesentliche Zutat in dem mobilen Cocktail dar.
\nEines ist sicher: niemand m\u00f6chte lange Produktlisten auf kleinen Bildschirmen scrollen, w\u00e4hrend er im Bus sitzt und nur eine Edge-Verbindung zur Verf\u00fcgung steht.
\nUm die Kundenzufriedenheit und Conversion-Rate zu verbessern, sollten Sie in der Konsequenz diejenigen Produkte in Ihrem Online-Shop prominent platzieren, die die relevantesten f\u00fcr den Kunden sind.<\/p>\n

Aber wie identifizieren Sie die Produkte, die am relevantesten f\u00fcr Ihre Kunde sind?<\/b>
\nAn diesem Punkt kommen Recommendation Engines ins Spiel. Diese erm\u00f6glichen es Ihnen, den pr\u00e4sentierten Ausschnitt des Produktkatalogs auf Produkte einzuschr\u00e4nken, die den Bed\u00fcrfnissen des Kunden am meisten entsprechen. Der Besucher hat gerade nach gr\u00fcnen Socken gesucht, warum bieten wir ihm nicht auf den Folgeseiten Produkte an, die andere Kunden zusammen mit den Socken gekauft haben?
\nHierzu werden das Click-Verhalten der Shop-Kunden sowie weitere Informationen wie Produktbewertungen und vergangene Eink\u00e4ufe aufgezeichnet. Durch Vergleich dieser Daten mit anderen Kunden leitet eine Recommendation Engine hieraus Empfehlungen f\u00fcr den aktuellen Kunden ab. Umfangreiche Filter-Mechanismen erm\u00f6glichen Verk\u00e4ufern die automatisch berechneten Produkte zu beeinflussen, z.B. um im Warenkorb nur Upselling-Produkte anzuzeigen oder die Einschr\u00e4nkung auf eine bestimmte Kategorie. Umfangreichere Recommendation Engines k\u00f6nnen beispielsweise auch die aktuellen Geodaten sowie weitere \u00e4u\u00dfere Umst\u00e4nde wie Wetter, Stunde des Tages oder Likes ihrer Facebook-Freunde verwerten. Je mehr Daten gesammelt werden, desto besser sind die Ergebnisse der Recommendation Engine.<\/p>\n

Gem\u00e4\u00df der folgenden Grafik kann der Einsatz von Personalisierungssoftware zu einer Conversion-Verbesserung von 150% f\u00fchren. Wir vermuten, dass dieser Wert in mobilen Shops sogar noch h\u00f6her liegen k\u00f6nnte.<\/p>\n

\"Maximize<\/a>Monetate Marketing Infographics<\/a>