Personalisierte Produktempfehlungen mit Kassandra
Je größer das Sortiment, desto schwerer finden Besucher das, was zu ihnen passt. Kassandra lernt aus dem Verhalten Ihrer Besucher und spielt automatisch passende Produkte aus – ohne dass jemand Empfehlungen von Hand pflegen muss.
Was Kassandra für Ihren Shop leistet
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Personalisierte Produktempfehlungen
Jeder Besucher sieht Vorschläge, die zu seinem bisherigen Verhalten passen – statt derselben Auswahl für alle. -
Cross- & Up-Selling
Verwandte und komplementäre Artikel werden automatisch sichtbar, ohne dass jemand sie manuell verknüpfen muss. -
Höhere Conversion-Rate
Wer schneller findet, was passt, kauft eher. Relevante Vorschläge verkürzen den Weg zum Abschluss. -
Steigerung des Warenkorbwerts
Passende Ergänzungen zum richtigen Zeitpunkt erhöhen die Zahl der Artikel pro Bestellung. -
Höhere Kundenzufriedenheit
Die Navigation durch große Sortimente wird einfacher – Besucher kommen schneller ans Ziel. -
Echtzeit-Lernen
Kassandra reagiert auch auf neue Besucher und geänderte Interessen schnell, statt auf den nächsten Auswertungslauf zu warten.
Empfehlungen, die aus echtem Verhalten entstehen
Das Plugin generiert automatisch individuelle und personalisierte Produktempfehlungen im Onlineshop, wodurch es Besuchern erleichtert wird, zu verwandten bzw. komplementären Produkten zu navigieren.
Hierzu protokolliert unsere KI-Lösung Kassandra pseudonymisierte Benutzer-Interaktionen mit Ihrem Onlineshop, wie zum Beispiel angesehene Produkte und Käufe.
Diese werden dazu genutzt, einen Machine-Learning-Algorithmus auf Basis von kollaborativem Filtern fortlaufend zu verbessern. Durch Echtzeit-Lernen kann Kassandra auch auf neue Besucher und geänderte Interessen schnell reagieren, was die Empfehlungen noch effektiver macht.
Das Prinzip kennen Sie von großen Plattformen: Amazon, eBay, iTunes, Netflix und Spotify setzen dasselbe Konzept erfolgreich ein.
Wie viele Artikel hat Ihr Sortiment?
Je größer das Sortiment und je mehr Besucher, desto mehr bringen automatische Empfehlungen. Sagen Sie uns Ihre Zahlen – wir sagen Ihnen offen, ob sich Kassandra für Sie rechnet.
So kommt Kassandra in Ihren Shop
Installation und Anbindung übernehmen wir. Danach arbeitet Kassandra selbstständig weiter – und wird mit jedem Besuch besser.
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Schritt 1
Installation & Anbindung
Wir installieren das Plugin in Ihrem Shopware-Shop und verbinden es mit Ihrem Sortiment. -
Schritt 2
Daten sammeln
Kassandra protokolliert pseudonymisierte Interaktionen: angesehene Produkte, gemerkte Artikel, gemeinsam in den Warenkorb gelegte und bestellte Artikel. -
Schritt 3
Platzierung festlegen
Gemeinsam entscheiden wir, an welchen Stellen im Shop die Empfehlungen ausgespielt werden und wie sie sich ins Design einfügen. -
Schritt 4
Lernen im Live-Betrieb
Der Algorithmus verbessert sich fortlaufend. Neue Besucher und geänderte Interessen fließen durch Echtzeit-Lernen direkt in die Empfehlungen ein. -
Schritt 5
Beobachten & nachsteuern
Wir schauen uns an, wie die Empfehlungen angenommen werden, und passen Platzierung und Umfang an, wo es sich lohnt.
Wann sich Kassandra besonders lohnt
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Große Sortimente
Bei mehreren tausend Artikeln findet kaum ein Besucher allein das Passende. Empfehlungen übernehmen die Vorauswahl. -
Komplementärprodukte
Zubehör, Ergänzungen und Kombinationen werden sichtbar, ohne dass jemand sie Artikel für Artikel verknüpfen muss. -
Besucher ohne Historie
Auch neuen Besuchern liefert Kassandra Vorschläge – auf Basis dessen, was vergleichbare Nutzer interessiert hat. -
Wechselnde Interessen
Wer innerhalb einer Sitzung die Richtung wechselt, bekommt durch Echtzeit-Lernen passende statt veralteter Vorschläge. -
Saison- und Sortimentswechsel
Neue Artikel werden mitgelernt, statt dass gepflegte Cross-Selling-Listen nach jedem Wechsel nachgezogen werden müssen. -
Schlanke Redaktion
Manuell gepflegte Empfehlungen veralten schnell und kosten laufend Zeit. Kassandra nimmt Ihrem Team diese Arbeit ab.
Was die Einbindung umfasst
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ab 1.700,00 € zzgl. MwSt.
Kassandra
Basis- Installation und Anbindung an Ihren Shop
- Automatische, personalisierte Produktempfehlungen
- Machine Learning auf Basis von kollaborativem Filtern
- Echtzeit-Lernen für neue Besucher und geänderte Interessen
- Pseudonymisierte Erfassung der Interaktionen
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Preis auf Anfrage
Individuelle Erweiterung
Projektbezogen- Gestaltung der Empfehlungsflächen in Ihrem Design
- Zusätzliche Platzierungen im Shop
- Abstimmung mit bestehenden Cross-Selling-Regeln
- Auswertung der Empfehlungsleistung
- Begleitung im laufenden Betrieb
Kurz erklärt
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Recommendation-System
- Ein System, das aus dem Verhalten vieler Nutzer ableitet, welche Artikel für einen einzelnen Besucher interessant sein könnten, und diese als Empfehlung ausspielt.
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Kollaboratives Filtern
- Das Verfahren hinter Kassandra: Nutzer mit ähnlichem Verhalten bekommen ähnliche Vorschläge. Wer A und B angesehen hat, bekommt C empfohlen, weil vergleichbare Besucher C ebenfalls interessant fanden.
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Machine Learning
- Ein Verfahren, bei dem ein Algorithmus Muster aus Daten lernt, statt dass jemand Regeln von Hand hinterlegt. Je mehr Daten vorliegen, desto treffsicherer wird er.
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Pseudonymisierung
- Interaktionen werden ohne direkten Personenbezug erfasst. Kassandra lernt aus Verhaltensmustern, nicht aus Namen oder Adressen.
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Cross-Selling
- Der Verkauf ergänzender Artikel zu einem Produkt – etwa Zubehör oder passende Kombinationen.
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Up-Selling
- Der Hinweis auf eine höherwertige Variante desselben Produkttyps, die besser zum Bedarf des Besuchers passt.
Häufige Fragen
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Kassandra ist ein Recommendation-System mit künstlicher Intelligenz, das pseudonymisierte Benutzer-Interaktionen – durch einzelne Besucher angesehene Produkte, gemerkte Artikel, zusammen in den Warenkorb gelegte bzw. bestellte Artikel – protokolliert, um damit einen Machine-Learning-Algorithmus auf Basis von kollaborativem Filtern zu füttern.
Dadurch lernt Kassandra, welche Artikel für welche Nutzer interessant sind und wie Nutzer mit Produkten interagieren, und kann auf dieser Datenbasis auch neuen Nutzern Produktempfehlungen liefern. Dieses Konzept wird auch von bekannten Plattformen wie Amazon, eBay, iTunes, Netflix und Spotify erfolgreich umgesetzt. -
Ausgewertet werden pseudonymisierte Interaktionen mit Ihrem Shop: angesehene Produkte, gemerkte Artikel sowie Artikel, die zusammen in den Warenkorb gelegt oder bestellt wurden. Kassandra lernt aus Verhaltensmustern, nicht aus personenbezogenen Stammdaten.
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Ja. Auf Basis der gelernten Muster kann Kassandra auch Besuchern ohne eigene Historie Empfehlungen liefern. Durch Echtzeit-Lernen reagiert das System zudem schnell, wenn sich die Interessen eines Besuchers während des Besuchs ändern.
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Manuelle Empfehlungen müssen Artikel für Artikel hinterlegt und nach jedem Sortimentswechsel nachgezogen werden. Kassandra leitet die Verknüpfungen selbst aus dem tatsächlichen Verhalten Ihrer Besucher ab und hält sie fortlaufend aktuell.
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Das hängt davon ab, wie viele Besucher und Bestellungen Ihr Shop hat: Je mehr Interaktionen zusammenkommen, desto treffsicherer werden die Vorschläge. In einer ersten Einschätzung sagen wir Ihnen, was bei Ihrer Größenordnung realistisch ist.
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Das legen wir gemeinsam fest – passend zu Ihrem Shop und Ihrem Design. Welche Flächen sinnvoll sind, hängt vom Sortiment und von den Wegen ab, auf denen Ihre Besucher heute einkaufen.
Lohnen sich automatische Empfehlungen bei Ihnen?
Im ersten Gespräch schauen wir uns Sortiment, Besucherzahlen und Ihre heutige Cross-Selling-Pflege an – und sagen Ihnen offen, was Kassandra bei Ihnen bringen kann.
Sprechen wir über Ihre Produktempfehlungen
Schreiben Sie uns kurz, wie groß Ihr Sortiment ist und wie Sie Empfehlungen heute pflegen – wir melden uns mit einer ersten Einschätzung.