Was sind KI-Produktempfehlungen und wie funktionieren sie? MAX

KI-Empfehlungen ist eine Zusatzfunktion, die für GetResponse MAX-Kunden verfügbar ist und automatisierte Produktempfehlungen auf Websites und in E-Mail-Kampagnen ermöglicht.

Das System nutzt Machine-Learning-Algorithmen, um das Besucherverhalten zu analysieren und Produkte auf individuelle Vorlieben, Bedürfnisse und Browsing-Muster abzustimmen. Dadurch werden Website-Besuchern und E-Mail-Empfängern Produkte präsentiert, die für sie relevanter sind.

Die Funktion wird von GetResponse gewartet und verwaltet, einschließlich Updates und laufender Optimierung.

Wie KI-Empfehlungen funktionieren

KI-Empfehlungen verarbeiten Daten wie:

• Browsing-Aktivität,
• Produktansichten,
• Kaufverhalten.

Basierend auf diesen Daten generiert das System dynamisch personalisierte Produktvorschläge für jeden Nutzer. Diese Empfehlungen können im Website-Inhalt (z. B. auf Produktseiten, Home-Bereichen) und in E-Mail-Kampagnen angezeigt werden.

Verfügbare Empfehlungsmodelle

KI-Empfehlungen enthalten vordefinierte Empfehlungsmodelle, die auf spezifischen Seiten verwendet werden können:

• Startseite
  • Bestseller im Shop
  • Zuletzt besucht im Shop
• Produktkategorieseite
  • Bestseller im Shop
  • Zuletzt besucht im Shop
  • Bestseller für Kategorieseite
• Produktseite
  • Bestseller im Shop
  • Zuletzt besucht im Shop
  • Ähnlichste Artikel im Shop
  • Andere Käufe im Shop
  • Andere sahen auch im Shop *(dieses Modell erfordert hohes Traffic-Aufkommen auf der Website)
  • Andere kauften auch (basierend auf Produkten im Warenkorb)
  • Ähnlichste Artikel in der Kategorie (Anzeige günstigerer Produkte)
  • Ähnlichste Artikel in der Kategorie (Anzeige teurerer Produkte)
• Warenkorb-Seite
  • Bestseller im Shop
  • Zuletzt besucht im Shop
  • Andere kauften auch (basierend auf Produkten im Warenkorb)
• Blog-Seite
  • Bestseller im Shop
  • Zuletzt besucht im Shop
  • Ähnlichste Artikel im Shop

KI-Empfehlungen können auch in E-Mail-Kampagnen eingesetzt werden, um gängige E-Commerce-Szenarien zu unterstützen, wie z. B.:

• Cross-Selling und Upselling
• Wiederherstellung verlassener Warenkörbe
• personalisierte Produktvorschläge in Newslettern oder automatisierten Nachrichten.

Anforderungen

Um KI-Empfehlungen nutzen zu können, stellen Sie sicher, dass die folgenden Anforderungen erfüllt sind:

• Ein Online-Shop, der über eines unserer offiziellen Plugins (Shopify, Prestashop, WooCommerce, Magento, Shoper oder IdoSell) oder über eine benutzerdefinierte API-Integration in GetResponse integriert ist
• Ein Produkt-Feed im XML-Format, der den Google Merchant Center-Standards entspricht

So implementieren Sie KI-Empfehlungen in Ihrem Shop

Der Implementierungsprozess für KI-Empfehlungen ist für E-Mail-basierte Empfehlungen relativ schnell und bei der Anpassung von On-Site-Empfehlungsbannern an Ihre Website etwas zeitaufwendiger.

Sobald die Empfehlungsmodelle ausgewählt und vereinbart wurden, stellen wir ein JavaScript-Code-Snippet und ein HTML-Tag zur Verfügung, die zu Ihrer Website hinzugefügt werden müssen. Von diesem Zeitpunkt an übernimmt unser Team die Anpassung der Empfehlungs-Widgets, um sie an das Design Ihrer Website anzupassen.

Die vollständige Implementierung, einschließlich Designanpassungen, Tests und Optimierung, wird in der Regel innerhalb weniger Wochen bis zu ein paar Monaten abgeschlossen, abhängig vom Umfang und der Komplexität des Setups. Der gesamte Zeitplan kann variieren, je nachdem, wie schnell Feedback und Freigaben erfolgen.

Nachdem die Banner vorbereitet wurden, werden Sie gebeten, IP-Adressen anzugeben, für die die Empfehlungs-Widgets vor der endgültigen Genehmigung (zu Testzwecken) sichtbar sein sollen. Wir werden Sie dann bitten, diese visuell auf verschiedenen Geräten zu überprüfen. Basierend auf Ihrem Feedback werden wir alle notwendigen Anpassungen vornehmen.

Sobald die finale Version freigegeben ist, wird die IP-Beschränkung aufgehoben und die Empfehlungs-Widgets werden für alle Besucher öffentlich zugänglich.

Berichte und Leistungsanalysen zu KI-Empfehlungen können jederzeit auf Anfrage (oder zur regelmäßigen Bereitstellung) über unser Customer Success-Team angefordert werden.