Kundenbindung durch Digital Fashion Insights

Das Ziel

Ziel war es, das Kaufverhalten der Kunden im Online-Shop besser zu verstehen: Wie navigieren sie durch den Shop? Welche Produkte bevorzugen sie? Und was hält sie von einem Kauf ab? Auf Basis dieser Erkenntnisse sollte das online angebotene Sortiment optimiert und die Ansprache der Kunden personalisiert werden.

Ziel war außerdem, die Kundenbindung zu steigen und so eine deutliche Absatz- und Umsatzsteigerung zu erzielen.

Key Benefits der entstandenen Lösung

Alle Stamm- und Bewegungsdaten sind in Echtzeit und durchgängig verfügbar.

Durch eine personalisierte Suchmaschine erhält der Kunde ein optimales Einkaufserlebnis und eine herausragende User Experience.

Smarte Algorithmen eröffnen umfassende Cross- und Upselling-Potentiale.

Die Challenge

  • Die zahlreichen Channels und Touchpoints, die Kunden zum Teil parallel im Einkaufprozess nutzen, müssen für die Customer Journey nachvollziehbar sein.
  • Optimierung des Kosten-Nutzen-Verhältnis von Kampagnen trotz stark diversifizierter und segmentierter Zielgruppen.
  • Zielgruppenansprache mit individualisierten Informationen und Angeboten.
  • Etablierung einer generischen Suchmaschine, die treffsicher relevante Ergebnisse und Empfehlungen liefert.

Die Lösung

Die amentis DXS-Plattform dient als zentraler Hub, auf dem alle transaktionalen Daten – von Page Visits bis zu Warenkorbaktivitäten – gesammelt und dann mit den Produktstammdaten, den Kundenstammdaten und der Auftragshistorie kombiniert werden.

Mit seinen Machine-Learning-Algorithmen analysiert das amentis DXS Add-on  „ML Classification“ die Daten und deckt Muster im Einkaufsverhalten der Kundinnen und Kunden auf. Daraus werden automatisch relevante Zielgruppen-Cluster gebildet, für die passende Cross- und Upselling-Empfehlungen generiert werden.

Auf den im Hub gesammelten Daten basiert auch einen moderne personalisierte Produktsuchmaschine, die die reine Produktsuche um zusätzlichen Content anreichert. Die Relevanz der Suchergebnisse wird für jeden Besucher des Online-Shops individuell gewichtet, um das optimale Einkaufserlebnis zu gewährleisten.

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