Walbusch

Mehr Klicks und Conversions durch personalisierte Produktempfehlungen

Herausforderung: personalisierte Produktempfehlungen in E-Mails platzieren

Die Kunden des Bekleidungsspezialisten schätzen besonders die Warenqualität und den Service, welcher über alle Kanäle gelebt wird. Walbusch setzt bereits seit längerem erfolgreich auf E-Mail-Marketing. Hierbei ging es bislang vorrangig um die Platzierung vertrieblicher Angebote und Themen sowie um eine gezielte Markeninszenierung. Neben der Regelkommunikation mit kontinuierlichen Kaufanreizen begrüßt Walbusch  per E-Mail unter anderem neue Abonnenten oder reaktiviert untätige Kunden. Nun wollte Walbusch sein E-Mail-Marketing um hochgradig personalisierte Produktempfehlungen erweitern. Die Kauftipps sollten exakt auf die individuellen Interessen der Kunden ausgerichtet werden. Damit wollte das Unternehmen seine Klick- und Konversionsraten weiter steigern.

Dynamische Kauftipps bis zur E-Mail-Öffnung

Als Lösung entschied sich Walbusch für KI-basierte Recommendations mit Episerver Campaign. Für ein effektives Cross- und Up-Selling lassen sich hochgradig individualisierte Echtzeit-Empfehlungen im per E-Mail ausspielen. Grundlage für die maßgeschneiderten Newsletter-Inhalte sind dynamisch gebildete Kundenprofile. Für die jeweilige Platzierung der personalisierten Kauftipps wird das Klickverhalten in den Newslettern herangezogen. Es fließen zusätzlich die im Online-Shop getätigten Klicks und das Surfverhalten mit ein. Die maßgeschneiderten Produktempfehlungen werden automatisiert durch die E-Mail-Recommendations von Episerver Campaign platziert. Alle Inhalte werden erst zum Zeitpunkt der Öffnung erstellt und in Echtzeit geladen.

Über Walbusch

Walbusch steht für hochwertige und bequeme Kleidung. Das Unternehmen bietet den kompletten Service eines Multi-Channel-Anbieters: Neben dem regelmäßig erscheinenden Katalog können Kunden auch im Online-Shop bestellen oder in einer der rund 40 Filialen vor Ort einkaufen.

www.walbusch.de

Fakten

  • Hochgradig individuelle und automatisierte Kauftipps
  • Segmentierung auf Basis dynamischer Kundenprofile
  • Regelmäßige Mehrwert-Informationen für die Kunden
  • Bis zu 57 % höhere Klickraten und bis zu 135 % höhere Conversions im Empfehlungsbereich

Optimierung durch kontinuierliche Tests

An die zahlreichen Möglichkeiten der KI-basierten E-Mail-Recommendations von Episerver Campaign hat sich Walbusch schrittweise herangetastet. Zu Testzwecken hat der Bekleidungsspezialist über mehrere Monate einen Platzhalter in allen Newslettern vorgesehen. Für jeden neuen Versand wurde der Gesamtverteiler in drei Empfängerkreise unterteilt und die Ansprache im Empfehlungsbereich individualisiert:

  •  Kunden wurden Top-Seller-Produkte angeboten
  •  Kunden wurden ihre zuletzt angesehenen Produkte präsentiert.
  •  Kunden wurden personalisierte Empfehlungen gezeigt. Diese standen in Bezug zu den zuletzt angesehen Produkten. Zudem wurden weitere Produkte präsentiert, die von anderen Kunden gekauft wurden. Getestet wurden auch passende Angebote aus der relevanten Produktkategorie.

Ein Beispiel

Kunden, die im Online-Shop ein blaues Sommerhemd angesehen hatten, bekamen neben diesem blauen Hemd auch vergleichbare Kauftipps aus der Produktkategorie Hemden angezeigt. Der Empfehlungsalgorithmus speiste sich hierbei aus den zurückliegenden Käufen ähnlicher Kundengruppen.

Die angezeigten Produktempfehlungen basierten auf den dynamisch gebildeten Klick- und Surfhistorien der Empfänger. Lag dagegen keine Historie vor, wurden Top-Seller-Empfehlungen platziert. Es wurden zu jeder Zeit ausschließlich Klicks und Käufe von Produkten aus dem Empfehlungsbereich der jeweiligen Newsletter erfasst. Walbusch legte zudem fest, dass bereits gekaufte Artikel dem Kunden nicht erneut dargestellt wurden. Insgesamt wurden die gezielten Empfehlungen in mehr als einer halben Million geöffneter Newsletter angezeigt.

Kundenstimme

Die hochgradig personalisierten Kauftipps zeigten die besten Ergebnisse innerhalb unseres Tests. Die dafür vorhergehende Entwicklung zielgenauer Kundenprofile für die Produktempfehlungen erfordert kontinuierliche Tests und etwas Geduld. Besonders empfehlen kann ich Recommendations, die auf dem individuellen Klick- und Surfverhalten basieren und die im Bezug zu anderen Shop-Besuchern stehen.

Bastian Reuss, Online Produktmarketing Manager bei Walbusch

Deutlich höhere Klick- und Konversionsraten

Die angezeigten Produktempfehlungen basierten auf den dynamisch gebildeten Klick- und Surfhistorien der Empfänger. Lag dagegen keine Historie vor, wurden Top-Seller-Empfehlungen platziert. Es wurden zu jeder Zeit ausschließlich Klicks und Käufe von Produkten aus dem Empfehlungsbereich der jeweiligen Newsletter erfasst. Walbusch legte zudem fest, dass bereits gekaufte Artikel dem Kunden nicht erneut dargestellt wurden. Insgesamt wurden die gezielten Empfehlungen in mehr als einer halben Million geöffneter Newsletter angezeigt.

Für den Bekleidungsspezialisten ergaben sich auch eine Reihe wertvoller Learnings. So sind Klickraten deutlich höher, sofern eine Kundenhistorie vorhanden war. Es zeigte sich auch, dass sich die Zielgenauigkeit der Empfehlungen im Zeitverlauf verbesserte, da die KI-basierten E-Mail-Recommendations von Episerver Campaign schrittweise vom einzelnen Kunden sowie vom Verhalten anderer Kundengruppen im Shop "lernte". Zudem wuchs der Anteil an Kunden, denen im Zeitverlauf eine Klick- und Surfhistorie zugeordnet werden konnte, was den Empfängerkreis für personalisierte Angebote erhöhte.

Nah am Kunden

Insgesamt zeigte sich, dass die Kunden von Walbusch personalisierten, verhaltensbasierten Produktempfehlungen deutlich mehr Aufmerksamkeit schenkten als Top-Seller-Angeboten und zuletzt angesehen.

Hierfür wurden drei Gründe identifiziert:

  •  Kunden finden schneller, bequemer und gezielter, was für sie wichtig ist.
  •  Kunden werden in ihrer Auswahl bestärkt, wenn sie implizit davon profitieren, was andere Endverbraucher bereits gekauft haben.
  •  Kunden erhalten neue Inspiration und Kaufanreize.


Fazit: Mit personalisierten Produktempfehlungen basierend auf einer innovativen KI-Technologie konnte Walbusch die bereits hohe Relevanz seiner Newsletter – und damit die Nähe zum Kunden – weiter steigern

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