Viele Online Shops Betreiber werfen einen großen Wert welchen Sie generieren einfach weg. Die Daten welche als Abfallprodukt beim Betrieb eines Online Shops anfallen. Dabei kann man viele Erkenntnisse aus diesen Daten gewinnen, den Shop für Kunden Personalisieren, die Suche optimieren, Personalisierte Produkt Alternativen Aussprechen und vieles mehr.

Indirekt wirft man Kapital aus dem Fenster, um mal Bildlich zu Sprechen. Die Daten direkt sind zwar kein Kapital aber das was man daraus lesen kann hilft dem Shop Betreiber sein Produkt Angebot anzupassen. Den Kunden länger auf seinem Shop zu behalten, die Conversion Rate zu verbessern, die Werbe Strategie zu optimieren.

All dies lässt sich mit einem System wie zum Beispiel Yakisch-Recommendation und andere lösen.

Einen guten start in das Thema tracking und insights in die Daten vom eigenen Shop ist Google Analytics mit dem enhanced E-commerce tracking. Dies werden die meisten vermutlich schon nutzen.

Mittels AI lassen sich Daten welche im Shop anfallen auch automatisiert auswerten, Modelle erstellen und so zum Beispiel automatisch passende Produkte für den Nutzer anzuzeigen. Dies fällt in die Kategorie Personalisierung und kann die Conversion Rate deutlich steigern. Und mehr Umsatz generieren in dem man die Daten welche im Shop anfallen wiederverwertet um dem Kunden einen Mehrwert anzubieten.

Etwas salopp Formuliert könnte man auch sagen dass die Verwertung der anfallenden Verhaltensdaten im Shop die Erfahrung eines guten Verkäufers Simulieren können. Auch ein guter Verkäufer lernt mit der Zeit seine Kunden einzuschätzen, kann passende Alternativen vorschlagen und lernt mit jedem Kunden im Geschäft ein wenig dazu.

Wenn man diese Daten nicht nutzt, mittels einer Recommendation Engine zum Beispiel, so ist dies zu Vergleichen mit einem Verkäufer welcher sich jeden Morgen wieder resettet und nicht von seinen Kunden lernen kann. Dieser Verkäufer wird vermutlich nicht sonderlich viel und gut Verkaufen.

Eine gute Recommendation Engine kann die Conversion Rate deutlich steigern und lernt mit jedem Tag etwas dazu. Zum Beispiel über RNN ( Rekurrentes Neuronales Netzwerk), somit kann das Netzwerk Feedback der Nutzer verarbeiten. Feedback kann ein Klick auf eine Empfehlung oder auch die Verweildauer auf einer Produkt-Detailseite sein.

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