Infinity Recommendations

Steigere den durchschnittlichen Warenkorb mit personalisierten Produktempfehlungen.

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Deine Vorteile

AOV erhöhen

indem du Kunden mit relevanten Empfehlungen inspirierst

Intelligente, Sortiment-übergreifende Recommendations

anstatt einfach nur häufig gekaufte Produkte

Vielseitige Recommendations

die du überall im Shop ausspielen kannst

Empfiehl die richtigen Produkte

Zeige Recommendations, die auf deine Strategie und die Einkaufsphase deiner Kunden zugeschnitten sind: Indem du zur richtigen Zeit die richtigen Produkte anbietest, steigerst du die Engagement- und Conversion-Rates in deinem ganzen Shop.

5 Recommendations-Typen, die jede Strategie unterstützen

Upselling und darüber hinaus – mit ähnlichen Produkten

Basierend auf Atlas AI ermittelt unsere Lösung die Beziehungen zwischen den Produkten und versteht die Kaufabsicht jedes Besuchers. Das ermöglicht eine größere Auswahl relevanter Empfehlungen. Zudem kannst du Filter erstellen wie „zeige nur höherpreisige Produkte“, um deine Upsells wirksam anzukurbeln.

Perfekte Treffer für jeden Kunden

Durch Auswertung der Kaufhistorie und der individuellen Präferenzen erzeugst du eine handverlesene Produktauswahl, die wirklich jeden Besucher anspricht. Ein hoch-personalisierter Ansatz, der das Einkaufserlebnis und die Conversion-Wahrscheinlichkeit erheblich verbessert.

Mann auf Mountainbike mit empfohlenen Produkten für Sport und Freizeit, präsentiert auf FactFinder.

Cross-Selling durch zusätzliche Produkte

Die Einkaufsmuster aus häufig zusammen gekauften Produkten ermöglichen die Empfehlung ähnlicher Produkte aus demselben Kontext. Dieser innovative Ansatz berücksichtigt unterschiedlichste ergänzende Angebote – von Neuheiten bis hin zu Nischenprodukten – und stellt sicher, dass jeder Kaufvorschlag relevant ist.

Top List Recommendations für Produktgruppen

Das „Top Lists“ Feature der Recommendation-Suite ermöglicht dir, verschiedene Produktgruppen mühelos herauszustellen – darunter Bestseller, Neuheiten und aktuelle Kampagnen-Produkte.

Suchanfrage ohne Treffer, mit Vorschlägen für Fahrradzubehör, Brillen, Rucksäcke und Helme von FactFinder.

FactFinder's recommended fashion look with multiple coordinated clothing items and accessories.

Experten-basierte Merchandising-Empfehlungen

Im Gegensatz zu KI-generierten Recommendations können eCommerce-Manager mit manuellen Empfehlungen ihr Produktwissen und ihre Kunden-Insights voll zur Geltung bringen. Dieser Hands-on-Ansatz steigert die Relevanz, da Kaufoptionen gezeigt werden, die eine KI allein nicht gefunden hätte.

Was unterscheidet uns?

Infinity Recommendations basieren auf unserem proprietären Atlas AI Modell, das ein menschenähnliches Verständnis deines Produktsortiments entwickelt. Diese einzigartige Fähigkeit ermöglicht es Atlas, das Einkaufsverhalten detaillierter zu interpretieren als jede andere Lösung. Dadurch kann die Technologie viel mehr als nur „häufig zusammen gekaufte Produkte“ bieten – und zwar wirklich relevante Empfehlungen aus deinem ganzen Sortiment, angepasst an jeden individuellen Kunden. Erfahre mehr über Atlas AI.

Branchen-Insights

+12,22% höheres AOV mit Infinity Recommendations

Die Recommendations haben die Benutzererfahrung wirklich bereichert und stellen sicher, dass Kunden finden, was sie brauchen.

Emelie Evers

Product Manager

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FAQs

Wie lange dauert die Integration der Infinity Recommendations?

Die Integrationszeit hängt von deinem Setup ab, dauert aber in der Regel nicht länger als ein paar Tage, sofern du unsere Infinity-Lösung im Einsatz hast.

Sind auch Newsletter-Recommendations möglich?

Ja, wir können Recommendations in Newsletter integrieren. Hierzu braucht es ein zusätzliches Projekt mit Implementierungskosten, die von deinem Setup und deinen Anforderungen abhängen. Kontaktiere uns für mehr Informationen.

Woher wisst ihr, welchen Einfluss die Recommendations auf mein Unternehmen haben?

Unsere Recommendations beinhalten umfassende Analysedaten und Dashboards. Zu jeder Zeit wirst zu Einblick in u.a. Impressions, Recommendations-basierten Umsatz und die Performance von low- und high-performing Recommendations haben.

Wo sollte ich die unterschiedlichen Recommendations-Typen einsetzen?

Die verschiedenen Recommendations-Strategien haben wir für dich in diesem Artikel zusammengestellt.