Pako Lorente ist eine sich stark entwickelnde Marke für Herrenmode mit 60 Filialen in Polen, Litauen und Lettland sowie einem eigenen Online-Shop. Bemerkenswert ist, dass Pako Lorente die polnische Herrenmode außerhalb des Landes repräsentiert und als einzige Marke aus Polen in dem Segment durch den Aufbau eines Vertriebsnetzes international expandiert. Das Sortiment von Pako Lorente umfasst Anzüge, Blazer, Hemden, Oberbekleidung und Accessoires. Hier können sich die Kunden eine zeitlose und vielfältige Garderobe für viele Jahre zusammenstellen.

PROBLEME

• Geringe Markenbekanntheit / Kunden wissen nicht, dass das Angebot im Laufe der Jahre erweitert wurde – ähnliche Produkte suchen sie eher bei Wettbewerbern.
• Pako Lorente verkauft Produkte, nach denen Kunden direkt suchen, und erzielt nur geringe Umsätze mit ergänzenden Produkten.

HERAUSFORDERUNGEN

• Wunsch nach Wachstum.
• Steigerung des durchschnittlichen Bestellwerts.
• Steigerung des Umsatzes.
• Beschleunigung des Conversion-Prozesse.

LÖSUNG

Implementierung der KI-Produktempfehlungen von GetResponse MAX.

Zeitrahmen: 28 Tage, April – Mai

456.461 Aufrufe von Produktempfehlungen in nur einem Monat. Fast eine halbe Million!

205.984,79 PLN (~ 48.000 Euro) – monatlicher Wert der empfohlenen Produkte, die in die Warenkörbe gelegt wurden.

Auf der Produktseite wurden zwei Arten von Empfehlungen implementiert. „Ähnliche Produkte“ mit einer Conversion Rate von 3,99 % und „Andere Kunden kauften auch“ mit einer Conversion Rate von fast 6,27 %. Daraus wird ersichtlich, dass es effizienter ist, Produkte vorzuschlagen, die andere Nutzer gekauft haben, als ihnen ähnliche Produkte zu ihrer Bestellung zu zeigen. Das bedeutet jedoch nicht, dass du diese Art von Empfehlungen nicht implementieren solltest – sie unterstützen nach wie vor den Verkaufsprozess und haben mit 3,26 % die höchste Click Rate, wodurch du zusätzlichen Umsatz generieren kannst.

Empfehlungen, die nach dem Hinzufügen eines Artikels zum Warenkorb angezeigt wurden, erreichten mit 14,29 % die höchste Conversion Rate. Produkte, die andere Kunden während des Bestellvorgangs ebenfalls gekauft haben, generierte die meisten Umsätze.

Bestseller-Empfehlungen, aus der gleichen Kategorie wie die eigentliche Bestellung, erreichten mit 9,66 % die zweithöchste Conversion Rate. Das zeigt, dass Produkte eher gewählt werden, wenn sie als modisch gelten und bereits von anderen gekauft wurden.

Empfehlungen, die unter Artikeln im Blog angezeigt wurden, hatten mit 3 % die niedrigste Conversion Rate. Dennoch lohnt es sich, sie zu implementieren, da sie eine gute Möglichkeit sind, zusätzliche Umsätze zu generieren, auch wenn die Besucher möglicherweise gar nicht vorhatten, etwas zu kaufen. Besucher, die nach Informationen zu den neuesten Trends oder Dresscodes suchen, gelangen auf eine Seite, wo sie neben Informationen zum ausgewählten Thema auch Produktempfehlungen erhalten, die sie interessieren könnten, und sich dann zum Kauf entschließen.

Diese Ziele der Marke wurden durch die Implementierung von KI-gestützten Produktempfehlungen in GetResponse MAX erreicht:

• Höhere Conversion Rates.
• Einführung von Up- und Cross-Selling.
• Verbesserte User Experience durch das Anzeigen der Produkte, die von den Kunden am häufigsten gesucht werden.
• Optimierung des Online-Shops in Echtzeit.