Automatische Produktempfehlungen

Wie automatische Produktempfehlungen in Newslettern und Trigger-Mails Shop-Betreibern helfen, mehr Umsatz zu generieren und Kunden langfristig zu binden, erfährst Du in diesem Kapitel.

Durch immer mehr Nachrichten im Posteingang nimmt die Aufmerksamkeitsspanne der Empfänger beim Betrachten einzelner Newsletter stetig ab. Die Leser entscheiden blitzschnell, welche Inhalte für sie von Bedeutung sind und welche nicht. So zieht nur noch eine geringe Anzahl der Mailings im Postfach die Aufmerksamkeit auf sich. Für den Erfolg von Online-Shops gewinnt deshalb die Relevanz von Inhalten in Newslettern immer mehr an Bedeutung.

Auch der Weg von Kaufentscheidungen der Konsumenten hat sich in den letzten Jahren dramatisch geändert. Auf der einen Seite ist Online-Shopping inzwischen überall und jederzeit möglich. Auf der anderen Seite steht den potenziellen Käufern eine scheinbar unüberschaubare Anzahl an Anbietern und Produkten zur Verfügung. Konsumenten entscheiden sich deshalb immer häufiger für Online-Shops, bei denen sie ohne Aufwand gesuchte Artikel finden und ihren Interessen entsprechend neue Produkte entdecken können.

Mit so genannten Recommendation Engines lassen sich dafür in Echtzeit Produktempfehlungen generieren. Intelligente Lösungen analysieren dabei das individuelle Kundenverhalten und stellen anschließend passende Empfehlungen von Produkten bereit. Dies ermöglicht personalisierte Verkaufsprozesse an allen Touchpoints mit den Kunden. Im Newsletter eingebundene automatische Produktempfehlungen können somit den Betreibern von Online-Shops helfen, den Konkurrenzkampf im Postfach der Empfänger für sich zu entscheiden.

Datenbasis für die Produktempfehlungen

Die Datenbasis der Recommendation Engine für die automatischen Produktempfehlungen im Newsletter bildet eine Mischung aus historischen Transaktionsdaten und Echtzeit-Lernen. Dabei fließen bisherige Käufe in das Profil des jeweiligen Empfängers mit ein. Doch das ist nicht alles: Auch Aktionen, wie die Öffnung und Klicks von Newslettern, Bewertungen im Online-Shop oder Warenkorb-Abbrüche werden berücksichtigt. Selbst die Einbeziehung von Social Media Daten wie zum Beispiel Posts, Likes und Check-Ins kann je nach Lösung mit einfließen. Es handelt sich dabei nicht um eine statische Datenbasis, sondern einen stetigen Lernprozess. Auch das ist Teil der Marketing Automation.

Produktempfehlungen können entweder für jeden Nutzer individuell oder für Nutzergruppen mit ähnlichen Interessen erstellt werden. Das Bereitstellen von personalisierten Produktinformationen passiert dabei größtenteils automatisch im Hintergrund. Zusätzlich sind jedoch auch ergänzende manuelle Empfehlungsstrategien möglich. Die Ergebnisse der Empfehlungen können dann über die unterschiedlichen Kanäle wie zum Beispiel Webseite oder Newsletter ausgegeben werden.

Gängige Recommendation Engines bieten eine Vielzahl an Schnittstellen zu unterschiedlichen Anwendungen wie beispielsweise Online-Shops, Web-Analyse-Tools oder E-Mail-Marketing-Versandlösungen. Je größer die Anzahl an entsprechenden Datenquellen ist, desto genauer können entsprechende Produktempfehlungen generiert werden. Dabei müssen die jeweiligen Datenschutzbestimmungen in Bezug auf personenbezogenes Tracking natürlich eingehalten werden. In diesem Fall ist gegebenenfalls eine ausdrückliche Einwilligung der Empfänger notwendig.

Produktempfehlungen im Newsletter

Wie die automatischen Produktempfehlungen in Newsletter eingebunden werden können, hängt in erster Linie von der jeweils verwendeten Recommendation Engine ab. Grundsätzlich gibt es dabei jedoch zwei verschiedene Vorgehensweisen, die nachfolgend erläutert werden.

Content-Integration

Die sogenannte Content-Integration findet unmittelbar nach dem Versand des Newsletters statt. Dabei werden für den Empfänger verschiedene Produktempfehlungen automatisch ins Mailing integriert. Dies geschieht mittels angehängter Parameter wie beispielsweise der E-Mail-Adresse oder einer Kundennummer aus dem Online-Shop.

Bei dieser Vorgehensweise können ohne große Mühe beliebige Bilder und Texte in den Newsletter übernommen werden. Nachteil dieser Lösung ist jedoch, dass die Produktempfehlungen fest in das Mailing eingebaut sind. Also können sie nach dem Versand nicht mehr geändert werden. Das ist besonders ärgerlich, wenn zum Beispiel ein Artikel nicht mehr verfügbar ist.

Ein weiterer Nachteil ist, dass während des Versands für jeden einzelnen Empfänger die Produktempfehlungen abgerufen werden muss – unabhängig davon, ob dieser später das Mailing öffnet oder nicht. Dadurch kann der Versand teilweise verlangsamt werden. Diese Variante ist deshalb nicht besonders weit verbreitet.

Einbindung als Bild

Die Einbindung der Produktempfehlungen als Bild ist die am weitest verbreitete Methode. Dabei werden die Produktempfehlungen als personalisierte Bilder in den Newsletter eingebaut. Diese werden erst aus der Recommendation Engine nachgeladen, wenn der Empfänger das Mailing öffnet. Dazu wird an den Bildaufruf ein Parameter wie zum Beispiel die E-Mail-Adresse oder die Kundennummer aus dem Online-Shop angehängt.

Der Vorteil dieser Vorgehensweise ist die hohe Aktualität der Angebote, da diese erst unmittelbar bei der Öffnung des Newsletters berechnet werden. Da nicht jeder Empfänger seine E-Mails direkt öffnet, können so immer aktuelle – und auch verfügbare – Produkte angezeigt werden. Außerdem verlangsamt diese Methode nicht den Versand, weil das Mailing erst beim Öffnen berechnet wird.

Es gibt leider auch ein paar Nachteile: Texte, die beispielsweise Produktbeschreibungen enthalten, können nur als Bild verschickt werden. Denn nur so ist garantiert, dass der Text auch zum Produktfoto passt und gegebenenfalls ausgetauscht werden kann. Professionelle Recommendation Engines erstellen deshalb meistens komplette Bilder, die alle notwendigen Informationen enthalten. Dieses Prinzip versagt dann, wenn der E-Mail-Client des Empfängers die Bilder nicht automatisch lädt. So hat der Versender keine Chance den Empfänger wenigstens durch den Text zu animieren, die Bilder anzuschauen.

Produktempfehlungen in Trigger-Mails

Auch in Trigger-Mails lassen sich automatische Produktempfehlungen einbinden.

Mögliche Einsatzbereiche dafür sind:

• Warenkorb-Abbrüche: Eine Trigger-Mail mit dem Warenkorbinhalt und Produktempfehlungen wird gesendet, wenn ein Kunde ein Produkt in den Warenkorb gelegt, aber den Online-Shop ohne Bestellung verlassen hat.
• Wiederverfügbarkeit: Eine Trigger-Mail wird an Kunden gesendet, die ein Produkt angesehen haben, das zu diesem Zeitpunkt nicht vorrätig war aber aktuell wieder vorrätig ist.
• Artikel-Abbrüche: Eine Trigger-Mail mit Produktempfehlungen wird an Kunden gesendet, die sich ein Produkt (mehrfach) angesehen haben, ohne dieses in den Warenkorb zu legen. Diese Mailings haben häufig besonders hohe Konversionsraten.
• Neue Produkte: Eine Trigger-Mail mit Produktempfehlungen wird an Kunden gesendet, sobald ein neues Produkt verfügbar ist, das ihren Interessen entspricht.
• Nachfassaktion: Eine Trigger-Mail mit passenden Produktempfehlungen wird nach dem Kauf an den Kunden gesendet. Dadurch lässt sich umfangreiches Cross- und Up-Selling verwirklichen.
• Personalisierung: Andere Trigger-Mails können in Abhängigkeit von der Frequenz der Webseiten-Besuche, der Anzahl der Seitenaufrufe, der Ansicht von einzelnen Produktseiten oder ähnlichem ausgeliefert werden.

Was im Detail möglich ist, hängt in erster Linie vom jeweils eingesetzten Shop-System, Web-Analyse-Tool und der Recommendation Engine ab. All das sollte sich auch stets im rechtlichen Rahmen abspielen: Manche Trigger-Mailings benötigen ein vorausgegangenes Tracking der Kunden – dazu muss eine Einwilligung vorliegen. Mehr dazu findest Du im Abschnitt „Rechtliche Anforderungen".

Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass automatische Produktempfehlungen in Newslettern und Trigger-Mails für die Betreiber von Online-Shops zunehmend zu einem ernstzunehmenden Wettbewerbsfaktor werden. Denn nur durch relevante Inhalte lässt sich der Kampf um die Aufmerksamkeit im Postfach der Empfänger gewinnen.

Je nach verwendetem Shop-System gibt es unterschiedliche Recommendation Engines, die sich im Funktionsumfang teilweise deutlich unterscheiden. Die Einbindung der jeweiligen Produktempfehlungen erfolgt in den meisten Fällen und lösungsunabhängig als personalisiertes Bild. Der Einrichtungsaufwand in der jeweiligen E-Mail-Marketing-Software ist daher vergleichsweise gering.