AI Personalisierung

AI Personalisation That Shows Every Shopper Exactly What They Want

Allgemeine Ladengeschäfte verlieren Umsätze. Die Personalisierung von AI passt Produktempfehlungen, Homepage-Inhalte, Sortimentssortierung und Werbeangebote in Echtzeit an jeden einzelnen Käufer an – wodurch die Konversionsrate gleichzeitig erhöht wird, AOV und LTV.

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ProduktempfehlungenHomepage-PersonalisierungSammlungssortierungPersonalisierte AngeboteVerhaltens-Targeting1:1 E-MailPersonalisierung nach dem KaufVorausschauende SegmentsProduktempfehlungenHomepage-PersonalisierungSammlungssortierungPersonalisierte AngeboteVerhaltens-Targeting1:1 E-MailPersonalisierung nach dem KaufVorausschauende Segments
AI PERSONALISIERUNG

One Storefront, Millions of Personalised Experiences

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Produktempfehlungs-Engine
AI-gesteuerte Produktempfehlungen auf PDPs, im Warenkorb, nach dem Kauf und per E-Mail – zeigt jedem Kunden die relevantesten Produkte basierend auf seinem Verhalten und seiner Kaufhistorie.
🏠
Homepage-Personalisierung
Dynamischer Homepage-Inhalt, der Hero-Banner, vorgestellte Kollektionen und Werbeangebote basierend auf Kundensegment, Kaufhistorie und Echtzeitverhalten anpasst.
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Sortierung von Sammlungen und Kategorien
AI-gestützte Sammlungsseitensortierung, die für jeden Besucher zuerst die relevantesten Produkte anzeigt – verkürzt die Zeit bis zur Entdeckung und erhöht die Add-to-Cart-Rate.
📧
1:1 E-Mail-Personalisierung
Dynamische Produktblöcke in E-Mails, die jedem Abonnenten seine relevantesten Produktempfehlungen zeigen – was zu deutlich höheren E-Mail-Adressen und Conversions führt.
💬
Personalisierte Nachrichten vor Ort
Dynamische Popups, Banner und Overlays mit personalisierten Nachrichten basierend auf Besuchersegment, Verhalten und Phase im Kundenlebenszyklus.
📊
Personalisierungsanalyse
Berichte zum Empfehlungs-Click-through, AOV Steigerung durch Empfehlungen, Conversion-Rate nach Personalisierungssegment und zusätzlichem Umsatz, der der Personalisierung zugeschrieben wird.

Häufig gestellte Fragen

Wir arbeiten mit Nosto, Rebuy, Klevu, LimeSpot und benutzerdefinierten LLM-basierten Empfehlungs-Engines. Wir wählen die richtige Plattform basierend auf Ihrem Verkehrsaufkommen, Ihrem Tech-Stack und Ihren Personalisierungszielen aus.

Die meisten Plattformen sind ab 1.000+ monatlichen Sitzungen wirksam. Bei geringerem Datenverkehrsaufkommen empfehlen wir die regelbasierte Personalisierung als Ausgangspunkt vor der Bereitstellung der vollständigen ML-Personalisierung.

Eine gut implementierte Personalisierung zeigt in der Regel innerhalb von 30–60 Tagen messbare Verbesserungen. Die vollständige Optimierung der Empfehlungsmaschine erfordert in der Regel eine Datenakkumulation von drei bis sechs Monaten.

Ja – Personalisierung ist auch bei 20–50 SKUs wertvoll. Produktattributbasierte Empfehlungen, Bundle-Vorschläge und Inhaltspersonalisierung sind bei kleinen Kataloggrößen äußerst effektiv.

Wir integrieren Ihre E-Mail-Plattform (Klaviyo) in Ihre Empfehlungsmaschine, um Produktblöcke in E-Mails dynamisch basierend auf dem Kauf- und Browserverlauf jedes Abonnenten zu füllen.

SCALE

Personalise Your Store for Every Shopper

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