Die Kundin hat deinen Shop besucht. Du hast alles gegeben, damit sie eine möglichst angenehme Customer Journey hatte: Du hast zahlreiche trendy Artikel in deinem Shop. Du hast ihr auf der Artikel-Detail-Seite ähnliche Röcke gezeigt zu dem, den sie sich gerade anschaute. Du hast ihr ein dazu passendes Shirt, sommerliche Sandalen, Sonnenbrille und Strandtasche angeboten, wobei die Sonnenbrille und die Sandalen ebenfalls den Weg in den Warenkorb gefunden haben. Vom Warenkorb aus ging es zügig mit nur wenigen Klicks durch eine einfache Bezahlmethode und der Wahl der Lieferoption zum Abschluss. Du freust dich, sie freut sich. Hier könnte die Journey mit einem Happy End enden, richtig?
Nein! Du hast zwar die Herausforderung eines erfolgreichen Kaufabschlusses gemeistert, aber nun beginnt die nächste Herausforderung: Wie wird aus der Kundin eine Stammkundin, die immer wieder in deinen Shop kommt? Schlafende Kund:innen oder einmal Kund:innen sind ein häufiges Problem von Online-Shops. Schließlich spaziert die Kundin, die gerade den Rock gekauft hat, nicht ein paar Tage später zufällig an deinem Shop vorbei und sieht in deinem Schaufenster ein Kleid, das ihr auch sehr gefällt, wie es im stationären Handel möglich ist. Wie also kannst du die Kundin inspirieren und wieder zu einem Shop-Besuch einladen?
So tragen E-Mails mit Produktempfehlungen dazu bei, die Umsätze und Erträge zu steigern, da gezielt die Artikel in den Fokus gestellt werden, die die Kund:innen mit größerer Wahrscheinlichkeit kaufen würden. Auch kann man so die Aufmerksamkeit auf die Artikel lenken, die man zum Beispiel abverkaufen möchte und ähnlich zu den begutachteten Artikeln sind. Um beim Beispiel mit dem Schaufenster zu bleiben: Lenke du die Scheinwerfer auf die Artikel, die der Kundin mit dem Rock auch gefallen können!
Die Einsatzmöglichkeiten sind so vielfältig wie die E-Mails im E-Mail-Marketing. Hier ein paar Beispiele:
Die Kund:innen fühlen sich erkannt und angesprochen, da sie ein auf sie zugeschustertes Angebot erhalten.
Ja, das ist es tatsächlich, da die künstliche Intelligenz, die auf Bildanalyse spezialisiert ist, und die Bilder mit einem Ähnlichkeitsgrad raussucht, welche juristisch gesehen eine DSGVo-konforme Empfehlung ermöglichen – Bilder, die dem gekauften Produkt wirklich ähnlich sind.
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