Amazon hat es vorgemacht, viele andere machen es mittlerweile nach: Kunden, die (angemeldet) im Shop stöbern, werden Produktempfehlungen eingeblendet. Typischerweise nach dem Muster "Das könnte Sie auch interessieren…" oder "Andere Nutzer, die dieses Produkt kauften, kauften auch…". Eine (US-amerikanische) Studie von ChoiceStream Inc. untersuchte nun die Wirkung dieser Empfehlungen auf die Kunden.
Die gute Nachricht vorweg: Immer mehr Kunden interessieren sich für Produktempfehlungen. Die schlechte Nachricht: Automatisch generierte Empfehlungen verärgern Kunden sehr leicht.
Generell funktionieren automatisch generierte Produktempfehlungen durch statistische Auswertung des Surf- und Kaufverhaltens der Shopnutzer. Damit dabei etwas Vernünftiges herauskommt, ist eine große (eben statistisch belastbare) Datenmenge nötig. Und dies betrifft einerseits die Produktanzahl im Shop, andererseits auch die Zahl der (wiederkehrenden) Nutzer. Kleine Shops begeben sich also in ein besonders großes Risiko, wenn sie aus ihren Daten automatische Empfehlungen generieren.
Denn Kunden fühlen sich von unangebrachten (z.B. Handtäschchen als Vorschlag bei einem männlichen Nutzer) oder schlechten (z.B. Produkte, die der Kunde bereits gekauft hat – vielleicht sogar im selben Shop!) richtiggehend veräppelt.
Groß ist also die Gefahr, die Kunden zu verärgern: 39% der Befragten in der Studie gaben an, weniger Lust zu haben zu solchen Sites zurückzukehren, die ihnen schlechte Produktempfehlungen machten. 37% äußerten weniger Motivation, bei solchen Sites zu kaufen. Das ist fatal, denn gerade das besonders (online-)kauffreudige Kundensegment interessiert sich verstärkt für individuelle Produktempfehlungen. Und umgekehrt bestätigte auch ein Großteil die Befragten, generell an Produktempfehlungen interessiert zu sein.
Was also tun?
- Shops mit sehr vielen Produkten (> 1.000 rät iBusiness) können auf automatisch generierte Produktempfehlungen setzen – diese Funktion sollte aber immer wieder auf ihre Zuverlässigkeit überprüft werden.
- Shops mit weniger Produkten sollten auch Produktempfehlungen anbieten – aber keine automatisch generierten.
- Die Beste Möglichkeit ist, Kunden von Kunden beraten zu lassen – also die eigenen Kunden aufzufordern, Tipps abzugeben. Das wirkt authentisch, zudem wissen Kunden ja recht genau, was Kunden interessiert.
- Als Alternative bleibt ansonsten nur die eigene Erstellung von Produktempfehlungen – aber hierbei sollte recherchiert werden, was Kunden wirklich interessiert. Die Sicht von Kunden ist oft eine andere als die von Händlern, die meist im Produktgruppen-Denken gefangen sind.
Beides ist auf individueller Ebene nicht machbar, funktioniert bei geringer Datenbasis aber besser als automatische Systeme.
Herzlich aus Hürth
Nicola Straub
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Ja is denn heit scho Weihnachten?
paulinepauline meint
sprach iBusiness nicht von 100-1000 produkten? hatte mich jedenfalls über die zahl 100 (und auch über die große spanne) gewundert.
mich würde ja interessieren, ob eine deutsche studie zum gleichen ergebnis käme. denn einerseits will keiner, dass daten über ihn gespeichert werden, andererseits wollen die leute produkte empfohlen bekommen, die auf sie passen. komische welt manchmal … 😉
dennoch eine interessante studie! 🙂
ema meint
Baut man seinen Shop mit Magento auf, hat man die Möglichkeit, zu jedem Produkt verwandte Produkte festzulegen. Wenn man also beispielsweise zu einem Koffer auch ein Kofferschild anbietet oder zum Grillset auch eine Schürze, kann man weder bei männlichen noch bei weiblichen Benutzern etwas verkehrt machen. Das erfordert zwar einen großen Pflegeaufwand, aber bietet auf jeden Fall sinnvolle Vorschläge.
Nicola Straub meint
Ja, das gibt es bei den meisten Shopsystemen. Auf diese Methode der selbstdefinierten ‚passenden‘ Produkte habe ich ja auch hingewiesen.
Bei der Untersuchung ging es aber auf individuelle Produktempfehlungen auf der Basis der Kunden-Kaufhistorie(n).
Herzlich, Nicola Straub