Esprit generiert echte Empfehlungen für Outfits

Aus bereits erworbenen Artikeln die „next best offer“, also eine individuelle Empfehlung für den nächsten Einkauf, zu generieren, ist eine der ältesten Personalisierungsmaßnahmen im Onlinehandel. In den Pioniertagen gab es naheliegende und intuitiv verständliche Empfehlungsregeln: Wer einen Roman gelesen hatte, interessierte sich wahrscheinlich für weitere Werke desselben Autors. Das Prinzip ließ sich auch auf ganze Genres ausweiten. Käufer von Western- Videos begeisterten sich vermutlich auch für andere Western – unabhängig von Hauptdarsteller oder Drehbuchautor. Damit wurden die Empfehlungen für den Kunden weniger vorhersehbar. Die Händler konnten eine gewisse Dosis Cross- Selling ins Spiel bringen, ohne zu weit abzuschweifen. Statistische Empfehlungsmechanismen greifen zu kurz Danach folgten Empfehlungsmaschinen, die ohne Rücksicht auf Produkteigenschaften rein statistisch auswerten, welche Gegenstände im Verbund gekauft werden. Die nicht auf Mutmaßungen, sondern auf tatsächlichem Käuferverhalten basierende Methodik ist fundiert. Da der Kunde für seinen Warenkorb echtes Geld bezahlt, agiert er absolut authentisch und unverstellt. Allerdings ergeben sich immer wieder überraschende, teils absurd anmutende Kombinationen. Beim Walmart-Klassiker „Einwegwindeln und Dosenbier“ war die Kombination tatsächlich für eine Zielgruppe stimmig. Oft werden Artikel auch einfach zufällig oder für völlig unterschiedliche Anwendungen gekauft – und dann ungefiltert weiterempfohlen. Esprit als Lifestyle-orientiertes Fashion-Unternehmen kann mit den Empfehlungsmechanismen der ersten Generation wenig anfangen: „Wer eine blaue Bluse gekauft hat, braucht wahrscheinlich noch eine“ wäre bei Weitem zu kurz gegriffen. Und der vollautomatische Ansatz liefert trotz hochfrequentiertem Onlineshop nur deswegen gute Ergebnisse, weil man die Maschine nicht ganz alleine und mechanisch laufen lässt. Mit Inhalten aus einem User Feed und permanenter Optimierung von Business Rules wird die Empfehlungsmaschine intelligent ergänzt. Die Erkenntnisse dafür basieren auf Analysen des Kaufverhaltens und auf Erfolgsmessungen. Die zu schließende Lücke rührt von der Tatsache, dass Geschmack durch statistische Modelle weder beschrieben noch vorhergesagt werden kann. Bessere Ergebnisse durch redaktionelle Betreuung Um auf die kaufentscheidenden Emotionen besser eingehen zu können, braucht es Gespür für Mode, Geschmack und Erfahrung. Diese Faktoren können nur durch eine redaktionelle Betreuung eingebracht werden. Damit wird der (Online-)Handel seiner ursprünglichen Rolle, für den Konsumenten sinnvolle Angebote zu bündeln, erst wieder vollständig gerecht. Bei permanent rund 50.000 Artikeln, von denen ein Großteil schon nach zwei bis drei Monaten durch Neuheiten abgelöst wird, scheint eine redaktionelle Auswahl von besonders gut zueinander passenden Stücken schwierig zu sein. Dennoch hat man eine Lösung gefunden, durch die der schwierigste Teil fast nebenbei ohne Mehraufwand in erstklassiger Qualität erledigt wird. Empfehlungen von echten Modeexperten beim Shooting Für alle Fashion-Artikel stellt ein Team von erfahrenen Stylisten und professionellen Models stimmige Outfits für das Foto-Shooting zusammen. Dabei dominieren Ästhetik, Stimmung und Wirkung, keine technischen Parameter. Teil B passt zu Teil A, weil es einfach gut aussieht. Wenn ein Outfit komponiert und fotografiert ist, werden bis zu sieben Artikel daraus digital erfasst und in einen Daten-Feed eingespeist. Auf diese Weise entsteht eine Empfehlungsdatenbank, die zu praktisch jedem Artikel eine Auswahl von bis zu sechs bestens passenden Ergänzungen liefert. Entscheidend für die gleichbleibend hohe Qualität des Feeds ist, dass die Empfehlungen nicht routiniert heruntergeschrieben werden, sondern in einem kreativen und interaktiven Prozess mit Stylisten, den echten Produkten „zum Anfassen“ und natürlich den Models entstehen. Vollständig individualisierte After-Sales-E-Mail Mit Hilfe des Feeds wird nach jedem Einkauf eine After-Sales-E-Mail mit drei Botschaften individuell zusammengestellt und verschickt. Erstens wird dem Kunden für den Einkauf gedankt. Zweitens wird er in seiner Entscheidung bestärkt. Und drittens wird ihm eine vollständig individualisierte Idee gegeben, womit man die Neuerwerbungen gut kombinieren könnte. Um eine möglichst konkrete Handlungsempfehlung bereitzustellen, werden zu den gekauften Artikeln die Outfit-Empfehlungen mit Produktinformationen und Bildern angereichert und dynamisch in das Layout der E-Mail eingebaut. Die über einen längeren Zeitraum ausgewerteten KPIs zeigen, dass diese Maßnahme für Esprit sehr erfolgreich ist und die Outfit-Empfehlungen von den Kunden gerne angenommen werden. Weitere Informationen unter www.defacto-software.de