Mit Customer-Journey-Analytics und Recommendations neue Potenziale erschließen

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> Consultant für Search & Big Data Technologies> Zertifizierter Apache Solr Trainer> Autor des Buchs „Einführung in Apache Solr“

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Daniel Wrigley

Zusammen mit Markus Klose ist er Autor von „Einführung in Apache Solr“, dem ersten deutschsprachigen Buch zur innovativen Suchtechnologie.

07.04.2015 © SHI GmbH & Co. KG Consulting • Software • Development • Training 2

UNSERE MISSION

Seit 1994 herstellerunabhängiges Unternehmen für IT Consulting und Software Engineering.

Wir bieten Lösungen rund um Semantic Search, Big Data und Explorative Datenanalyse auf der Basis etablierter Open-Source Software.

Wir stellen Werkzeuge bereit, die durch optimale Nutzung der Technologie und Daten unsere Kunden beim Erreichen Ihrer Geschäftsziele unterstützen.

Mit Customer Journey Analytics &

Recommendations neue Potenziale erschließen

Daniel Wrigley

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74% schauen sichvorgeschlageneProdukte an...

... 35% kaufen vorgeschlagenen Produkte ...

... 28% fügen es zu ihrer Wunschliste hinzu

Amazon verzeichnete eine Umsatzsteigerungvon 25% nach Einführung ihrer Recommendations Engine…

… und viele stimmen dieser Einschätzung zu bzw.können diese aus Erfahrung bestätigen:

Kommentare aus Shopanbieter.de zu:

2 5 % d e s U m s a t z e s k o m m e n b e i A m a z o n ü b e r E m p f e h l u n g e n z u s t a n d eHallo,Amazon ist Vorreiter in Sachen Personalisierung.Das Amazon Widget “andere Kunden kauften auch” ist tatsächlich ein Personalisierungstool und hat nicht zwingend was mit Einkäufen anderer Kunden zu tun.Zahlreiche Algorithmen berechnen die passenden Produkte.Dass 1/4 der Sales über die Empfehlungen kommen ist keinesfalls eine Seltenheit sondern eher Normalität. (durschnittlicher Warenkorb ca. 30 % mehr)Es gibt diverse Firmen die eine solche Technologie anbieten.Allerdings ist hier auch darauf zu achten, dass die Firmen Hybride Empfehlungen abgeben. … Kommentar by Basti Geyer — 8. Mai 2012 @ 09:35

Ein Viertel glauben wir auch nicht. Unsere Messungen sagen aber, dass es Tage gibt, dass Empfehlungen bis zu 12 % ausmachen. Im Schnitt liegen wir bei 8 – 9 %. Positionierung ist dabei ein wichtiger Punkt und ein entsprechendes Tool. Gerade hierbei glaube ich aber, dass Amazon hier extrem viel leisten kann aufgrund deren Traffic und deren IT, denn: Amazon ist kein Händler sondern ein Software-Konzern!Kommentar by terrific.de — 8. Mai 2012 @ 09:57

http://www.shopanbieter.de/news/archives/5900-25-des-umsatzes-kommen-bei-amazon-ueber-empfehlungen-zustande.html#comments

… und viele stimmen dieser Einschätzung zu bzw.können diese aus Erfahrung bestätigen:

Hallo,die Quote von 25% stimmt bei uns auf jeden Fall. Wir machen manchmal Stichproben und befragen unsere Kunden. Entscheidungskriterium “Empfehlung” steht ganz oben, dann vielleicht die Bestseller Listung. Wir sind zufrieden und freuen uns über unsere Umsatzzuwächse.Kommentar by aspects — 8. Mai 2012 @ 11:55

Recommendation engines sind schon eine feine Sache, allerdings verfügt kaum ein Shopsystem über solche Technologie und so werden halt, wenn überhaupt, externe Anbieter eingebunden.Wie überall wird auch hier mit Studien und Zahlen um sich geworfen die, mit Sachverstand betrachtet, kaum realistisch sind. Was bei Amazon aufgrund des dort vorhandenen breiten Angebots vielleicht noch hinhauen kann ist für den normalen Händler mit der deutlich kleineren Angebotspalette schlicht unmöglich da die commendation engines nunmal lediglich auf eine begrenzte Basis zurückgreifen können und damit die Empfehlungsmöglihkeiten in Anzahl und Qualität zwangsläufig schlechter sein müssen. Somit bieten sich Empfehlungen aus recommendation engines primär für Marketingzwecke, ...Wir haben unsere integrierte recommendation engine beispielsweise mehrfach ans Newslettertool gekoppelt, einmal für die automatische Erstellung individueller Newsletter und einmal als Analysetool das dem Shopbetreiberermöglicht zielgenaue allgemeine Newsletter zu verfassen. Unsere Zahlen belegen das damit die Umsätze aus dem Marketinginstrument Newsletter durchaus signifikant verbessert werden konnten.Kommentar by H.P. — 15. Mai 2012 @ 07:06

http://www.shopanbieter.de/news/archives/5900-25-des-umsatzes-kommen-bei-amazon-ueber-empfehlungen-zustande.html#comments

Neue Potenziale – Online-Shop

> Steigerung der Conversion Rates

> Höherer Warenkorbwert

> Stärkere Kundenbindung

> Höhere Verweildauer

> Bessere Auffindbarkeit von Produkten

> Ausgereifte Technik & Technologien

Gewinn und Mehrwert

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Neue Potenziale – Kunde

> Bessere Auffindbarkeit von Produkten

> Steigerung der Usability

> Inspiration

> Erhöhter Benutzerkomfort

> Gesteigerte Wertschätzung

> Emotionale und psychologische Absicherung

Zufriedenheit und Begeisterung

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Data Processing Platform

MarketingTraffic Returns3rd Party

DataUser

EventsSocialMedia

Recommen-dations

Statistiken VisualisierungCustomer Insights

Etwas mehr Struktur, bitte…

Daten-kreislauf

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Mathe?

Wer hat was gekauft?

Was wurde zusammengekauft?

Welche Werte sind"interessant"?

Erfolgsvoraussetzungen

> Kontrolle & Management

> Daten & Informationen

> Messen & Bewerten

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Kontrolle!

Datenquellen und Kanäle miteinanderkombinieren

Social Media, Retouren, Clicks,Bestellungen, Views, Ratings, …

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Skalierbarkeit

Aktivitäten mit allenTouchpoints messen

Kosten?Umsetzungsdauer?

A Long Story Cut Short

> Verarbeitung von Datenmengen

> Machine Learning Algorithmen

> Maschinengestützte Kontrollinstanz

> Nutzung aller Funktionen und Maßnahmen messen und bewerten

> Verwendung und Kombination unterschiedlicher Datenquellen

> Skalierbarkeit

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Bildernachweis> Spending: https://www.flickr.com/photos/68751915@N05/6355231757

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> Lizenzen:

– Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.0/

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Quellen> "Why Personalisation Should Be at the Heart of a Retailer's Customer

Strategy". 11/2013. IDC Report

> Kommentare aus Shopanbieter.de http://www.shopanbieter.de/news/archives/5900-25-des-umsatzes-kommen-bei-amazon-ueber-empfehlungen-zustande.html

> "Amazon's recommendation secret". Mangalindan, JP. http://fortune.com/2012/07/30/amazons-recommendation-secret/. 30. Juli 2012.

> "Practical Machine Learning". Ted Dunning & Ellen Friedman. https://www.mapr.com/practical-machine-learning. 2014

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KONTAKT

SHI GmbH & Co. KGCurt-Frenzel-Str. 12D - 86167 Augsburg

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