{"id":6958,"date":"2023-05-17T09:29:57","date_gmt":"2023-05-17T07:29:57","guid":{"rendered":"https:\/\/www.fact-finder.de\/blog\/de\/?p=6958"},"modified":"2025-01-29T15:25:22","modified_gmt":"2025-01-29T14:25:22","slug":"warenkorbwert","status":"publish","type":"post","link":"\/blog\/de\/warenkorbwert\/","title":{"rendered":"Steigere Warenkorbwert und Umsatz mit KI-basierten Empfehlungen \u00a0"},"content":{"rendered":"\n<p><em>Du m\u00f6chtest Produktempfehlungen in deinem Online-Shop implementieren, um den durchschnittlichen Warenkorbwert zu erh\u00f6hen? Dann ist das dein Leitfaden!&nbsp;<\/em><\/p>\n\n\n\n<!--more-->\n\n\n\n<p>\u201eOft wissen die Leute nicht, was sie wollen \u2013 bis man es ihnen zeigt&#8220;. Dieses Zitat von Steve Jobs verdeutlicht, warum Produktempfehlungen ein wesentliches Element f\u00fcr jeden Online-Shop und eines der m\u00e4chtigsten Instrumente sind, um den Warenkorbwert zu steigern.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Intelligente Produktempfehlungen k\u00f6nnen den Umsatz um 10 % steigern<\/strong>&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<p>Der Grund, warum sich Produktempfehlungen so gut etabliert haben, l\u00e4sst sich mit einem Wort erkl\u00e4ren: Impulsk\u00e4ufe. Genau wie in einem physischen Gesch\u00e4ft besteht die Strategie darin, verschiedene Produkte in das Blickfeld des Kunden zu r\u00fccken. Der Vorteil von Online-Shops ist, dass man eine ganze Reihe von M\u00f6glichkeiten hat, den Kunden zu einem Impulskauf zu animieren \u2013 von der Startseite bis zum Checkout-Prozess.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Ein viel zitierter Bericht von McKinsey besagt, dass Amazon etwa 35% seiner Einnahmen aus Empfehlungen generiert. Auch wenn diese Zahl hoch erscheinen mag, wird kaum jemand bestreiten, dass Produktempfehlungen einen wesentlichen Beitrag zum kometenhaften Aufstieg des Online-Riesen geleistet haben und einen gro\u00dfen Einfluss auf den Warenkorbwert haben.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Welche Arten von Empfehlungen gibt es in einem Online-Shop, um den Warenkorbwert zu steigern?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Die wichtigsten Arten von Produktempfehlungen lassen sich in die folgenden Kategorien einteilen: &nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>nutzerbezogen&nbsp; &nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li>produktbezogen &nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li>expertenbasiert&nbsp;<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Nutzer-basierte Empfehlungen (selbstlernend)<\/h2>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-constrained wp-block-group-is-layout-constrained\"><div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"832\" height=\"880\" src=\"https:\/\/www.fact-finder.de\/blog\/de\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/MTB_Recommendations_Customers_also_bought-2-832x880.png\" alt=\"Warenkorbwert steigern mit nutzerbezogenen Empfehlungen\" class=\"wp-image-6960\" style=\"width:467px;height:auto\" srcset=\"https:\/\/www.fact-finder.de\/blog\/de\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/MTB_Recommendations_Customers_also_bought-2-832x880.png 832w, https:\/\/www.fact-finder.de\/blog\/de\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/MTB_Recommendations_Customers_also_bought-2-284x300.png 284w, https:\/\/www.fact-finder.de\/blog\/de\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/MTB_Recommendations_Customers_also_bought-2.png 1184w\" sizes=\"auto, (max-width: 832px) 100vw, 832px\" \/><\/figure><\/div><\/div><\/div>\n\n\n\n<p>Egal, ob Du diese Art der Empfehlung nun mit \u201eAndere Kunden kauften auch\u201c, \u201eWird oft zusammen gekauft\u201c oder einer anderen \u00dcberschrift versiehst: Die Grundlage ist immer die gleiche: Lernen aus dem Kundenverhalten und den kombinierten Verk\u00e4ufen des Shops mit dem Ziel, automatisch passende Empfehlungen f\u00fcr h\u00f6heren Warenkorbwert zu generieren. Solche Empfehlungen werden in der Regel auf der Produktdetailseite oder im Warenkorb angezeigt, wenn der Kunde seine Kaufentscheidung getroffen hat und bereit ist, weitere Entscheidungen zu treffen.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Bis vor einigen Jahren hatten Online-H\u00e4ndler oft das Problem, dass sie eine m\u00f6glichst gro\u00dfe Datenbank ben\u00f6tigten, um relevante Empfehlungen generieren zu k\u00f6nnen. <a href=\"https:\/\/www.fact-finder.de\/blog\/de\/atlas-ai-der-neue-massstab-in-ecommerce-product-discovery\/\">Neue kontextbezogene Ans\u00e4tze<\/a> in der KI haben jedoch erm\u00f6glicht, dass daf\u00fcr immer kleinere Datenmengen ausreichen. Heute l\u00e4sst sich selbst aus einzelnen kombinierten Eink\u00e4ufen ableiten, welche Kategorien in der Regel \u00fcbereinstimmen. So wirken sich \u00c4nderungen im Produktkatalog unmittelbar auf die angezeigten Empfehlungen aus. Und neu gelistete Produkte verkaufen sich von Anfang an gut.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Neben den Gesamtums\u00e4tzen aller Besucher des Shops spielen auch die Vorlieben der einzelnen Kunden eine wichtige Rolle. So l\u00e4sst sich beispielsweise aus dem Klick- und Kaufverhalten im Shop ableiten, welche Marken, Farben, Preisklassen etc. ein bestimmter Nutzer bevorzugt. Diese Art der Personalisierung kann deinen Empfehlungen den letzten Schliff geben und deinen Kunden das Gef\u00fchl vermitteln, dass du sie wirklich verstehst. &nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Best Practice: <a href=\"https:\/\/www.walbusch.de\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Walbusch<\/a><\/strong><\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"813\" height=\"880\" src=\"https:\/\/www.fact-finder.de\/blog\/de\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/Screenshot_walbusch-2-813x880.png\" alt=\"Best Practice Warenkorbwert steigern: nutzerbezogene Empfehlungen\" class=\"wp-image-6961\" style=\"width:407px;height:440px\" srcset=\"https:\/\/www.fact-finder.de\/blog\/de\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/Screenshot_walbusch-2-813x880.png 813w, https:\/\/www.fact-finder.de\/blog\/de\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/Screenshot_walbusch-2-277x300.png 277w, https:\/\/www.fact-finder.de\/blog\/de\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/Screenshot_walbusch-2.png 969w\" sizes=\"auto, (max-width: 813px) 100vw, 813px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">\u201eAndere Kunden kaufen auch\u201c &#8211; Empfehlungen in einem Fashion-Shop: In diesem Beispiel verkauft unser Kunde Walbusch so weitere Produkte.<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Produkt-basierte Empfehlungen (regelbasiert oder selbstlernend) <\/strong>&nbsp;<\/h2>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"832\" height=\"880\" src=\"https:\/\/www.fact-finder.de\/blog\/de\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/MTB_Recommendations_Similar_Items-2-2-832x880.png\" alt=\"Warenkorbwert steigern mit Produkt-basierten Empfehlungen\" class=\"wp-image-6964\" style=\"width:484px;height:512px\" srcset=\"https:\/\/www.fact-finder.de\/blog\/de\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/MTB_Recommendations_Similar_Items-2-2-832x880.png 832w, https:\/\/www.fact-finder.de\/blog\/de\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/MTB_Recommendations_Similar_Items-2-2-284x300.png 284w, https:\/\/www.fact-finder.de\/blog\/de\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/MTB_Recommendations_Similar_Items-2-2.png 1184w\" sizes=\"auto, (max-width: 832px) 100vw, 832px\" \/><\/figure><\/div>\n\n\n<p>Diese Art der Empfehlung ist perfekt f\u00fcr Produktdetail-Seiten geeignet &#8211; und dein Shop muss nichts lernen, um sie umzusetzen. Die Recommendation Engine ber\u00fccksichtigt nur Produkte innerhalb deines Sortiments, die dem vom Nutzer gerade angeschauten Produkt \u00e4hnlich sind.<\/p>\n\n\n\n<p>Das Spannende an dieser Methode ist: Du kannst entweder die KI die \u00c4hnlichkeiten definieren lassen oder die Regeln selbst festlegen, nach denen \u00e4hnliche Produkte angezeigt werden sollen. Um beispielsweise Kunden zum Kauf eines h\u00f6herpreisigen Produkts zu bewegen (Up-Selling), kannst Du festlegen, dass nur \u00e4hnliche Produkte zu h\u00f6heren Preisen angezeigt werden sollen.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Best Practice: <a href=\"https:\/\/www.kaiserkraft.co.uk\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Kaiser+Kraft<\/a><\/strong><\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large is-resized\"><a href=\"https:\/\/www.fact-finder.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Screenshots_Produktempfehlungen_EN2-1.png\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.fact-finder.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Screenshots_Produktempfehlungen_EN2-1-1024x953.png\" alt=\"Best Practice Warenkorbwert steigern: Produkt-bezogene Empfehlungen\" class=\"wp-image-6732\" style=\"width:512px;height:477px\"\/><\/a><figcaption class=\"wp-element-caption\"><em>\u00c4hnliche Produkte zur Warenkorb-Steigerung in B2B-Shops: Kaiser+Kraft empfiehlt in diesem Beispiel h\u00f6herpreisige Gabelhubwagen.&nbsp;<\/em><\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Experten-basierte Empfehlungen (h\u00e4ndisch) <\/strong>&nbsp;<\/h2>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large is-resized\"><a href=\"https:\/\/www.fact-finder.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/MTB_Recommendations_Complete_the_look-3-2.png\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.fact-finder.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/MTB_Recommendations_Complete_the_look-3-2-968x1024.png\" alt=\"Warenkorbwert steigern mit Experten-bezogene Empfehlungen\" class=\"wp-image-8453\" style=\"width:484px;height:512px\"\/><\/a><\/figure><\/div>\n\n\n<p>Wenn du die Ressourcen hast und nicht alles der KI \u00fcberlassen willst, kannst du auch einige deiner Produkte mit den Empfehlungen deiner Wahl \u201ezusammenbinden\u201c, das hei\u00dft, du bestimmst genau, welche Empfehlungen f\u00fcr welches Produkt angezeigt werden sollen. Dies ist der flexibelste Ansatz und er kann sowohl statisch (exakte Zuordnung) als auch dynamisch (regelbasiert) umgesetzt werden.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Zwei verschiedene Modi sind m\u00f6glich: <\/p>\n\n\n\n<p>Nicht empfehlen &#8211; Blacklisting, welche Produkte von den Empfehlungen ausgeschlossen werden sollen. Zum Beispiel in einem Sportgesch\u00e4ft keine FC-Bayern-Trikots f\u00fcr Manchester-United-Hosen oder in einer Online-Apotheke Produkte ausschlie\u00dfen, die nicht zusammen mit dem betrachteten Medikament eingenommen werden sollten.&nbsp; &nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Immer empfehlen &#8211; Whitelisting, welche Produkte unbedingt angezeigt werden sollen. Zum Beispiel Produkt-Bundles, Shop-the-look etc.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Best Practice: <a href=\"https:\/\/www.walbusch.de\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Walbusch<\/a><\/strong><\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full is-resized\"><a href=\"https:\/\/www.fact-finder.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/Screenshot_walbusch_02-1-5.png\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.fact-finder.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/Screenshot_walbusch_02-1-5.png\" alt=\"Best Practice Warenkorbwert steigern: Experten-bezogene Empfehlungen\" class=\"wp-image-8447\" style=\"width:485px;height:368px\"\/><\/a><\/figure><\/div>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Bonus: Bestseller als vielseitig einsetzbares Werkzeug<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Eine Kategorie von Empfehlungen, die du fast \u00fcberall einsetzen kannst, sind Bestseller. Wie der Name schon sagt, muss deine Recommendation Engine nur wissen, welche Produkte du bisher am meisten verkauft hast. Bestseller funktionieren am besten auf allgemeinen Seiten wie der Startseite oder den Null-Treffer-Seiten. Ohne aktive Personalisierung, die aus fr\u00fcheren Transaktionen gelernt hat, verraten diese generischen Seiten allerdings nur wenig \u00fcber die Interessen des Kunden. Daher ist es sinnvoll, Artikel zu empfehlen, die bei deinen Kunden am beliebtesten sind. Auch Neuheiten lassen sich hier leicht verkaufen.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Best Practice: OBI<\/strong><\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full is-resized\"><a href=\"https:\/\/www.fact-finder.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/Screenshot_OBI-1-2.png\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.fact-finder.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/Screenshot_OBI-1-2.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-8443\" style=\"width:707px;height:502px\"\/><\/a><figcaption class=\"wp-element-caption\">Auf den Null-Treffer-Seiten zeigt unser Kunden-OBI die Bestseller aus verschiedenen Kategorien an, sodass Kunden nicht erneut suchen m\u00fcssen, um die Produktpalette zu sehen &#8211; was die Wahrscheinlichkeit erh\u00f6ht, dass sie im Shop bleiben.&nbsp;<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Die n\u00e4chste Stufe f\u00fcr h\u00f6heren Warenkorbwert: Vorausschauende Empfehlungen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Die heutigen Shopsysteme sind so konzipiert, dass sie Kunden bei ihren Kaufentscheidungen helfen. In vielen Branchen, wie z.B. im Lebensmittelhandel, in Drogerien, in der Pharmazie und im B2B-Bereich, sind jedoch On-Demand-K\u00e4ufe \u00fcblich, d.h. die Kunden wissen bereits, was sie (nach-)bestellen wollen.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Genau f\u00fcr diesen Zweck haben wir den Predictive Basket entwickelt. Dabei handelt es sich um ein neuronales Netzwerk, das wie eine Empfehlungsmaschine proaktive Kaufvorschl\u00e4ge machen kann, um bedarfsgerechte Eink\u00e4ufe und Nachbestellungen zu vereinfachen. Daf\u00fcr ber\u00fccksichtigt die KI viele verschiedene Faktoren. So analysiert sie beispielsweise die individuellen Vorlieben des jeweiligen Einzelkunden und auch das saisonale Kaufverhalten aller Kunden (z.B. wird im Bereich Food Milch h\u00e4ufiger nachbestellt als Marmelade).&nbsp;&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Die KI erkennt auch saisonale Verkaufstrends, z.B. Holzkohle f\u00fcr den Grill. Wenn ein Kunde im Sommer alle zwei Wochen Holzkohle kauft, zeigt ihm der Predictive Basket im gleichen Rhythmus dann auch Holzkohleprodukte an. Sobald die Grillsaison vorbei ist und nur noch wenige Kunden diese Produkte kaufen, passt sich der Predictive Basket diesem ver\u00e4nderten Einkaufsverhalten an. Das hei\u00dft, die Recommendation Engine wird dem Kunden, der zuvor regelm\u00e4\u00dfig Grillkohle gekauft hat, jetzt keine verwandten Produkte mehr vorschlagen.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-media-text is-stacked-on-mobile\" style=\"grid-template-columns:25% auto\"><figure class=\"wp-block-media-text__media\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.fact-finder.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/austrian_retail_innovation_factfinder.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-9668 size-full\"\/><\/figure><div class=\"wp-block-media-text__content\">\n<h2 class=\"wp-block-heading has-text-color has-link-color wp-elements-50af2ef985ee960372979c59b0307b9e\" style=\"color:#aa73f2\">Preisgekr\u00f6nte Technologie<\/h2>\n\n\n\n<p>Der Predictive Basket wurde mit dem <strong>Austrian Retail Innovation Award<\/strong> in der Kategorie <strong>Best Online Innovation<\/strong> gek\u00fcrt. Diese Auszeichnung unterstreicht seine einzigartige F\u00e4higkeit, Nachbestellungen zu vereinfachen und das Einkaufserlebnis zu revolutionieren.<br><br><a href=\"https:\/\/www.fact-finder.de\/ressourcen\/presseartikel\/factfinder-gewinnt-den-retail-innovation-award-2024.html\">Erfahre mehr dazu.<\/a><\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed aligncenter is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe loading=\"lazy\" title=\"AI simplifies grocery shopping - insights into the Predictive Basket at Kastner\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/KHB-iUj0Liw?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<div style=\"height:29px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Wo k\u00f6nnen Produktempfehlungen eingesetzt werden?<\/strong>&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<p>Hier ist eine hilfreiche Matrix, die zeigt, welche Arten von Empfehlungen sich f\u00fcr die verschiedenen Phasen der <a href=\"https:\/\/www.fact-finder.de\/produkte\/product-discovery.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Customer Journey<\/a> am besten eignen:<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:24px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large is-resized\"><a href=\"https:\/\/www.fact-finder.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/Phase_of_Customer_Journey-1-1.png\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.fact-finder.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/Phase_of_Customer_Journey-1-1-1024x521.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-8378\" style=\"width:915px;height:465px\"\/><\/a><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Wie integriere ich eine Recommendation Engine in meinen Shop, um den Warenkorbwert zu steigern?<\/strong>&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<p>Der Prozess und der Zeitrahmen der Integration unterscheiden sich je nach Technologie, Shopsystem und Anforderungen. Im Fall der Recommendation Engine von FactFinder dauert die vollst\u00e4ndige Implementierung inklusive KI-Training in der Regel nicht l\u00e4nger als zwei Wochen.&nbsp;<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full is-resized\"><a href=\"https:\/\/www.fact-finder.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/Start_to_go_Live_Desktop_EN.png\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.fact-finder.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/Start_to_go_Live_Desktop_EN.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-8384\" style=\"width:915px;height:465px\"\/><\/a><\/figure><\/div>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Checkliste f\u00fcr deine Recommendation Engine <\/strong>&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<p>Abschlie\u00dfend findest du hier eine praktische Checkliste mit den Aspekten, die du bei der Auswahl und Nutzung deiner Recommendation Engine ber\u00fccksichtigen solltest. Diese sollte:&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>mehrere Datenquellen ber\u00fccksichtigen. <\/strong>Dies sollte sowohl Kombinationsverk\u00e4ufe als auch attribut- und merkmalsbezogene Vorlieben der Nutzer umfassen. Zum Beispiel lohnt es sich in der Regel, auf der Produktdetailseite verschiedene Empfehlungstypen f\u00fcr h\u00f6heren Warenkorbwert zu platzieren.&nbsp;&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>aus einzelnen Kombinationsverk\u00e4ufen allgemeine Schl\u00fcsse ziehen.<\/strong> So ist sichergestellt, dass du nicht monatelang Daten sammeln musst, bevor du sinnvolle Empfehlungen generieren kannst. So erreicht deine Recommendation Engine einen viel schnelleren ROI.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>aus dem Kundenverhalten lernen, und zwar DSGVO-konform.<\/strong> Dies geschieht auf Basis der Session-ID, ohne Cookies von Drittanbietern. Auf diese Weise kann seine Recommendation Engine unabh\u00e4ngig von Cookie-Themen arbeiten.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>echte Intelligenz erm\u00f6glichen.<\/strong> In der Praxis hat sich gezeigt, dass die besten Ergebnisse durch eine Mischung aus k\u00fcnstlicher Intelligenz und menschlichem Wissen erzielt werden.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Ben\u00f6tigst Du Unterst\u00fctzung bei der Definition und Umsetzung deiner Empfehlungsstrategie? Unser FactFinder-Team hilft dir gerne weiter! Seit mehr als 20 Jahren unterst\u00fctzen wir Shop-Betreiber bei der Optimierung von Conversion-Rates und durchschnittlichem Warenkorbwert. Je nach Struktur und Umfang deines Sortiments und Kundenverhalten sowie deiner Produktkategorien demonstrieren wir dir gerne unsere Recommendation Engine, die alle in diesem Artikel genannten Funktionalit\u00e4ten umfasst.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-gallery has-nested-images columns-default is-cropped wp-block-gallery-2 is-layout-flex wp-block-gallery-is-layout-flex\">\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"880\" height=\"228\" data-id=\"7039\" src=\"https:\/\/www.fact-finder.de\/blog\/de\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/Demo_Banner_DE_new-1-880x228.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-7039\" srcset=\"https:\/\/www.fact-finder.de\/blog\/de\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/Demo_Banner_DE_new-1-880x228.png 880w, https:\/\/www.fact-finder.de\/blog\/de\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/Demo_Banner_DE_new-1-300x78.png 300w, https:\/\/www.fact-finder.de\/blog\/de\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/Demo_Banner_DE_new-1.png 1200w\" sizes=\"auto, (max-width: 880px) 100vw, 880px\" \/><\/figure>\n<\/figure>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Du m\u00f6chtest Produktempfehlungen in deinem Online-Shop implementieren, um den durchschnittlichen Warenkorbwert zu erh\u00f6hen? 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