Die neuen Produktempfehlungen von DooFinder funktionieren wie ein digitaler Assistent, ähnlich einem Verkäufer im Geschäft und schlagen ideale Produkte vor, um das Einkaufserlebnis zu vervollständigen oder zu optimieren.
Die Integration dieser KI-basierten Funktionen stellt einen bedeutenden Schritt in der Personalisierung und Optimierung des Einkaufserlebnis dar, sodass Online-Shops den Umsatz steigern und die Kundenzufriedenheit verbessern können.
Oktober 2024 – DooFinder, ein spanisches Technologieunternehmen, das auf fortschrittliche Search & Discovery Lösungen für den E-Commerce spezialisiert ist, setzt die Transformation des Online-Shoppings fort und bringt das digitale Erlebnis näher an die Qualität und Personalisierung stationärer Geschäfte heran.
Das neue DooFinder bietet Produktempfehlungskarusselle, die speziell darauf ausgelegt sind, Kunden verwandte, ergänzende und nützliche Artikel zu präsentieren, die sie möglicherweise nicht selbst entdeckt hätten. Diese Innovation hilft Käufern, Produkte auf natürliche Weise zu finden, ähnlich wie durch den Rat eines Experten, der ihre Bedürfnisse und Vorlieben versteht.
Häufig gestellte Fragen:
Funktionieren sie automatisch oder muss ich Zeit für die Konfiguration aufwenden?
Kann ich Empfehlungen auf jeder Seite meines Shops einfügen?
Kann ich DooFinder Recommendations als eigenständige Lösung nutzen?
Wie kann ich die neuen Empfehlungen installieren?
Ist Programmierung notwendig, um die Empfehlungen in meinem JTL-Shop zu implementieren?
„Mit dieser Innovation wollen wir das Erlebnis eines vertrauenswürdigen Geschäfts nachbilden, in dem das Personal Produkte basierend auf den Interessen der Kunden vorschlägt und das Online-Einkaufserlebnis menschlicher gestaltet“, sagt Iván Navas, Mitbegründer und CEO von DooFinder. „Wir sammeln die Browsing-Daten der Nutzer und kombinieren diese, anders als bei anderen Lösungen, mit ihrem Suchverhalten, um wirklich relevante und personalisierte Empfehlungen zu geben.“, fügt er hinzu.
Die neuen Empfehlungskarusselle von DooFinder zeichnen sich durch ihre vollständige Anpassbarkeit aus und bieten bis zu acht verschiedene Empfehlungskriterien:
- Beliebteste Produkte: Zeigt Artikel, die aufgrund ihrer Popularität hervorstechen.
- Meistgesuchte Produkte: Empfiehlt Produkte, die häufig im Suchprozess angeklickt wurden und dem Verhalten des Nutzers entsprechen.
- Suchverlauf: Bietet Produkte an, die der Nutzer während seiner Browsing-Session bereits angesehen hat.
- Spezifische Auswahl: Ermöglicht es E-Commerce-Unternehmen, Produkte mit höherem Lagerbestand, im Angebot oder mit besseren Margen hervorzuheben. Diese Auswahl kann manuell oder über vordefinierte Regeln erfolgen, um Effizienz zu steigern.
- Ähnliche Produkte: Schlägt Artikel mit ähnlichen Eigenschaften vor.
- Visuell ähnliche Produkte: Nutzt Künstliche Intelligenz (KI), um Produkte mit visuellen Ähnlichkeiten anzubieten.
- Angesehen von anderen Kunden: Empfiehlt Produkte, die andere Kunden angesehen haben, nachdem sie einen bestimmten Artikel betrachtet haben.
- Individuelle Beziehungen: Ermöglicht den Import einer Datei mit Produktbeziehungen, wie häufig zusammen gekaufte Artikel, um diese Empfehlungen nachzubilden. Dies stärkt die Omnichannel-Fähigkeiten durch die Integration von Verhaltensdaten aus verschiedenen Quellen und optimiert das Einkaufserlebnis.
Diese Empfehlungssysteme können sowohl automatisch als auch manuell in wenigen Minuten konfiguriert werden, sodass E-Commerce-Manager Zeit und Ressourcen sparen. So können sie sich auf die übergeordnete Geschäftsstrategie konzentrieren und gleichzeitig durch ergänzende Produkte den durchschnittlichen Bestellwert steigern.
Der Erfolg dieser neuen Funktionen basiert auf fortschrittlichen Technologien wie KI-gestützter Bilderkennung, Algorithmen, die aus dem Verhalten und den Suchvorgängen der Kunden lernen und flexiblen Filtern, die eine vollständige Kontrolle über die angezeigten Empfehlungen auf jeder Website bieten.
Mit diesem Schritt stärkt DooFinder nicht nur seine Mission, E-Commerce-Unternehmen dabei zu helfen, mehr zu verkaufen, sondern verbessert auch das Einkaufserlebnis, indem es effizienter und angenehmer für die Nutzer wird.
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