Produktempfehlungen sind von den Online-Shops gar nicht mehr wegzudenken, bieten sie den Shops ja die Möglichkeit, den Kunden auf einem Blick gleich mehrere Artikel aus ihrem Sortiment zu zeigen. Leider ist aber nicht jede Produktempfehlung gut und hilfreich für die Kunden. Oft genug sorgen sie sogar für Enttäuschungen! Anstelle, dass die Kunden den Online-Shop nach einer erfolgreichen und schönen Customer Experience verlassen, brechen sie dann gefrustet den Einkauf ab. Im schlimmsten Fall kommen sie nicht wieder zum Shop zurück. Deshalb haben wir uns auf die Suche nach den häufigsten Fails gemacht und sie hier zusammengefasst. Natürlich haben wir auch gleich einen Lösungsansatz, damit deine Kunden nicht enttäuscht werden!
Platz 1: Ausverkaufte Artikel
So freuen sich deine Kunden, wenn sie zu den von ihnen auserwählten Artikeln passende Produkte empfohlen bekommen und sie sich nicht durch das gesamte Sortiment scrollen müssen. Im Falle dieses Outfits hier finden die Kunden ein stylische Hose und trendy Boots, die ihnen sehr gefallen. Sie freuen sich schon, die so stimmig präsentierten Artikel in ihren Warenkorb zu legen. Aber dann kommt die Enttäuschung! Die Artikel sind gar nicht mehr vorrätig. Die Produktempfehlung, die also den Kunden eine schönere Customer Journey bescheren soll, indem sie diese inspiriert und berät, sorgt nun für ein negatives Gefühl und lässt die Kunden frustriert zurück.
Platz 2: Schlechte Alternativen
Den zweiten Platz auf unserer Hit-Liste der Produktempfehlungs-Fails belegen die unpassenden Alternativen, wenn ein Artikel ausverkauft ist. Wie man in diesem Beispiel sehen kann, wurde die Lederjacke ersetzt durch eine andere Jacke, die auf mehreren Ebenen nicht passt… So ist sie für die falsche Jahreszeit, hat eine andere Farbe, eine andere Textur und ist auch optisch der Jacke aus dem eigentlichen Look null ähnlich. Anstelle also dass der Shop seine Mode-Expertise mit einem stylischen Outfit präsentiert, zeigt er den Kunden einen Look, den sie garantiert nicht nachkaufen wollen.
Platz 3: Trend verpassen
Was ebenfalls zu schlechten Empfehlungen führt, ist, wenn man bei den Trends nicht up to date ist und somit Produkte empfiehlt, die gerade nicht angesagt sind. Schließlich sollen die Produktempfehlungen dafür sorgen, dass der Kunde sich mit der Mode-Expertise gut beraten und betreut fühlt.
Platz 4: Auf Text allein basierend
Besonders kompliziert wird es, wenn die Produktempfehlungen auf rein textlicher Basis funktionieren, die Bilder also nur nach Tags sortiert werden und der Inhalt der Bilder nicht gesehen wird. So wird bei diesem Beispiel, wo zum Karate-Outfit Empfehlungen gegeben werden, nur auf das Wort “Karate” geachtet, wodurch Goldschmuck empfohlen wird, in dessen Beschreibung Karat steht. Oder das Musikalbum der Band “Karat”. Einzig bei der Sportmatte passt es.
Diese Fails kann man vermeiden!
All diese Fails müssen aber nicht sein. Sie alle sind vermeidbar mit unseren Technologien Similarity und Complete the Look. Zwei Technologien, die perfekt aufeinander abgestimmt sind und optimal zusammenarbeiten. So kann mit Complete the Look ein Outfit zusammengestellt werden, das in sich stimmig, stylisch und modisch aktuell ist. Mit Similarity werden dann ausverkaufte Artikel sofort ersetzt, sodass den Kunden jegliche Enttäuschung über ausverkaufte Artikel erspart bleibt. Und sie werden nicht einfach wahllos ersetzt, sondern durch Artikel, die wirklich ähnlich sind und eine passende Alternative darstellen. Denn die einzelnen Artikel werden von unserer Computer Vision “gesehen”, sodass der Inhalt wahrgenommen und analysiert wird und die Beschreibungen ergänzend wirken.
Wenn du sehen möchtest, wie deine Produktempfehlungen von unseren Tools profitieren können, dann kontaktiere uns! Gern zeigen wir dir auch in einer Demo-Version, wie sie aussehen würden.
Mehr Infos über unsere Technologien, unser Team und das Implementieren der Tools findest du auf unserem Blog.