Ecommerce Conference Hamburg 16.11.2015: "Personalisierung im E-Commerce – Mit individuellen...

Case Study

Internetworld E-Commerce Conference 2015

Hamburg

Case Study2

Internetworld E-Commerce Conference 2015 Hamburg

“Mit individuellen

Produkt-

Empfehlungen zu

volleren

Warenkörben”

WELCOME

Case Study3


VORSTELLUNG

Christian ZienBereichsleiter E-Commerce

Globetrotter Ausrüstung GmbH

Tom ProchBusiness Development Director

Peerius Deutschland GmbH

Case Study4


Gegründet 2007

50+ Mitarbeiter in London | 5 Mitarbeiter in Berlin

UK Hauptsitz (London) mit Tochterunternehmen in Berlin und New York

Support, Merchandising Expertise und Projektabwicklung vor Ort

PEERIUS

Case Study5


“Für Peerius steht der

Erfolg seiner Kunden an

erster Stelle”

OUR MISSION

Case StudyOUR CLIENTS (200)


“The largest and most experience

Personalisation and Recommendations

provider in the fashion”

Case Study9


Aktuell ca. 24 Enterprise Kunden

OUR CLIENTS GERMANY

Case Study


Die Personalisierungs-Tools der Peerius SMART Suite machen jeden Seitenbesuch zum

einem ganz persönlichen Online-Erlebnis – maßgeschneidert, in Echtzeit und in

sämtlichen Phasen der Customer Journey.

Jeder einzelne Besucher sieht diejenigen Produktvorschläge, Bilder, Werbeaktionen

und andere Marketingaktivitäten, die für ihn persönlich von Interesse sind.

OUR GOALS

Das Ergebnis:

Mehr Umsatz und ein besseres, lohnenderes Einkaufserlebnis für Ihre Kunden“.

Case Study11


Wir lernen aus dem Context des aktuellen Nutzerverhaltens

OUR BELIEVE

I have 3 million customers on the web,

I should have 3 million stores on the web.

(Jeff Bezos)

ContextBehaviour

Case Study12


NUTZERVERHALTEN CONTEXT

,

RELEVANCE CONVERSION

Lernen aus dem Context des aktuellen Nutzerverhaltens

OUR BELIEVE

Case Study13


POBLATION INFOGRAPHIC

Wir lernen aus dem Context des aktuellen Nutzerverhaltens

No. 4

Case Study


14PEERIUS Recommendation-Engine

Über 100 selbstlernende Algorithmen die von der Engine eigenständig verwendet werden

Case Study15


User behaviour

PEERIUS Recommendation-Engine

Erstellung Individueller User Profile

Permanent Selbstlernend, sowohl

durch aktives als auch passives

Handeln des Users.

Case Study16


Behaviour of others

Product attributes feed

Your behaviour

Opportunities to merchandise across multiple channels

Fortschrittlichste algorithmische Methoden

um treffsichere Kundenkaufabsichten

vorherzusagen

Denkweise wie ein Merchandiser: Was macht

der Kunde AKTUELL in “Realtime”?

PEERIUS Recommendation-Engine

Case Study17


“Mit individuellen

Produkt-

Empfehlungen zu

volleren

Warenkörben”

PERSONALISATION JOURNEY

Personalisierte Touchpoints

Print

Case Study18


Vorstellung Globetrotter

Europas größter Anbieter von Outdoor-Ausrüstung

35 Jahre am Markt (1979 gegründete)Firmengründer: Klaus Denart und Peter LechhartMitarbeiter: ca. 1.400Filialen/Outlets: 13Online-Umsatz: 25-30%Produkte im Shop: ca. 40.000Marken im Shop: ca. 800

Zusammenarbeit mit Peerius Oktober 2013

Case Study19



Personalisierte Produkt-Empfehlungen im Shop

SMART-Recs

Case Study20



On Site Recommendations

Mit Peerius SMART-Recs sieht jeder einzelne Besucher die Produktvorschläge, die für ihn persönlich von Interesse sind.

Wichtige Einsatzbereiche der Personalisierung für Globetrotter sind folgende Seiten:

• Homepage• Super-Category Pages• Category• Product Pages• Basket Page• Search Error Page

Hier ein paar Beispiele mit Zielen und Ergebnissen

Case Study21


Homepage-Recommendations

Strategie:

Returning Visitors:Abandoned Produkte und Alternativen dazu Zuletzt angesehene ProdukteCross-Sells zu gekauften und angeschauten Produkten Beliebte Artikel aus den Kategorien die der Benutzer zuletzt angesehen hatNeuste Produkte (Latest products added to catalogue)

New Visitors:Beliebteste Artikel aus den beliebtesten KategorienBeliebteste Artikel aus allen KategorienBeliebteste Artikel & Bestseller basierend auf:

• Conversion• Revenue• Click Through Rate

Neue & Trendsetter Produkte


Case Study22


Homepage-Recommendations

Strategie:

Returning Visitors:Abandoned Produkte und Alternativen dazu Zuletzt angesehene ProdukteCross-Sells zu gekauften und angeschauten Produkten Beliebte Artikel aus den Kategorien die der Benutzer zuletzt angesehen hatNeuste Produkte (Latest products added to catalogue)

New Visitors:Beliebteste Artikel aus den beliebtesten KategorienBeliebteste Artikel aus allen KategorienBeliebteste Artikel & Bestseller basierend auf:

• Conversion• Revenue• Click Through Rate

Neue & Trendsetter Produkte


5.4% Click to Purchase

Fokus:

Automatisierte Lösung, welche manuelle

Merchandising Ressourcen unnötig macht

Case Study23


Produktdetail-Seite Recommendations

Produktalternativen erhöhen das Konversionspotential, während Cross-Sells, die AOV und Artikel pro Bestellung erhöhen werden.

Strategie: Passende Empfehlungen werden sowohl auf Basis der kompletten Kauf-, Browserhistorie und Warenkorb-Inhalte als auch das vom Besucher gewählte Produkt aufgespielt.

Vorteil:Steigerung der Interaktionen mit dem Produkt-Katalog.

Der Nutzer wird andere, bislang unbekannte Produkte an dieser Stelle entdecken - die gleichwohl seinem Interesse, in jeder Hinsicht, angepasst sind.


Case Study24


Produktdetail-Seite Recommendations

Produktalternativen erhöhen das Konversionspotential, während Cross-Sells, die AOV und Artikel pro Bestellung erhöhen werden.

Strategie: Passende Empfehlungen werden sowohl auf Basis der kompletten Kauf-, Browserhistorie und Warenkorb-Inhalte als auch das vom Besucher gewählte Produkt aufgespielt.

Vorteil:Steigerung der Interaktionen mit dem Produkt-Katalog.

Der Nutzer wird andere, bislang unbekannte Produkte an dieser Stelle entdecken - die gleichwohl seinem Interesse, in jeder Hinsicht, angepasst sind.


62% of Rec revenue

Fokus:

Anzeige von Alternativen

Interaktionen mit dem Produkt-Katalog.

Stärkung der Eigenmarken

Case Study25


Warenkorb-Recommendations

Die Strategie: Produkt-Empfehlungen - die den durchschnittlichen Bestellwert (AOV) und Artikel pro Bestellung erhöhen.

Artikel zum aktuellen Warenkorb aus verschiedenen Kategorien (Gender)Artikel mit niedrigerem Wert als der Warenkorb (Hausmarke)Neue Produkte anderer Kategorien (Gender)

Cross-Sells Produkte auf der Basis verschiedener beliebtester KategorienBestseller-Produkte, die im Bezug zum Warenkorb stehenErgänzungsartikel – passend zu den Produkten im Warenkorb Produkte derselben Marke aus einer anderen Kategorie


Case Study26


Warenkorb-Recommendations

Die Strategie: Produkt-Empfehlungen - die den durchschnittlichen Bestellwert (AOV) und Artikel pro Bestellung erhöhen.

Artikel zum aktuellen Warenkorb aus verschiedenen Kategorien (Gender)Artikel mit niedrigerem Wert als der Warenkorb (Hausmarke)Neue Produkte anderer Kategorien (Gender)

Cross-Sells Produkte auf der Basis verschiedener beliebtester KategorienBestseller-Produkte, die im Bezug zum Warenkorb stehenErgänzungsartikel – passend zu den Produkten im Warenkorb Produkte derselben Marke aus einer anderen Kategorie


12% of Rec revenue (on Top)

Fokus:

Cross-Selling

Uplift Average Order Value

Stärkung der Eigenmarken

Case Study27


Error-Page Recommendations

Strategie: Damit der User weiterhin an einem Einkauf interessiert ist, empfehlen wir Produkte, die auf seine Kauf- und Suchhistorie angelehnt sind.

Artikel verwandt mit dem Suchbegriff Alternativen basierend auf vorherigen Warenkörben und zuletzt gesehene ProdukteShop Bestseller aus der Lieblingskategorien des Nutzers


4% of Rec revenue

Fokus:

Prevention Abbruchverhalten

Case Study28


Error-Page Recommendations

Strategie: Damit der User weiterhin an einem Einkauf interessiert ist, empfehlen wir Produkte, die auf seine Kauf- und Suchhistorie angelehnt sind.

Artikel verwandt mit dem Suchbegriff Alternativen basierend auf vorherigen Warenkörben und zuletzt gesehene ProdukteShop Bestseller aus der Lieblingskategorien des Nutzers


Case Study29



Peerius Value Proposition

Sales uplift Conversion und AOV

Verbesserung der Customer Journey, welches bei der Produktfindung erleichtert

Automatisierte Lösung, welche manuelle Merchandising-Ressourcen unnötig macht

Einfache Merchandising-Kontrolle ist weiterhin gegeben

Fortlaufende Optimierungsstrategien durch transparente Performance-Reportings und AB-Testing

Case Study30



Peerius Value Proposition

Sales uplift Conversion und AOV

Verbesserung der Customer Journey, welches bei der Produktfindung erleichtert

Automatisierte Lösung, welche manuelle Merchandising-Ressourcen unnötig macht

Einfache Merchandising-Kontrolle ist weiterhin gegeben

Fortlaufende Optimierungsstrategien durch transparente Performance-Reportings und AB-Testing

Case Study31



Personalisierte Produkt-Empfehlungen im Newsletter

SMART-Mail

Case Study32




SMART-Mail Wir machen aus Ihrer Massenkommunikation (E-Mail) - echte personalisierte Anbieterkommunikation.

Sie basiert auf dem Verhalten des Kunden und gewährleistet, dass jede Kundenmitteilung vollständig personalisiert wird.

Wann immer ein Kunde eine Nachricht öffnet, findet er darin die Inhalte, die für ihn am wichtigsten sind.

Globetrotter NewsletterAktuell werden ca. 600.000 Newsletter pro Woche verschickt.

Case Study33



We are NOT an Email Service Provider!

http://www.emarsys.com/de

http://www.emarsys.com/de

Case Study34



ESP

PlatzhalterZUM ÖFFNUNGSZEITPUNKTPeerius generiert personalisierte Produkte

Cookie verknüpft das Userverhalten auf verschiedenen Devices


Case Study35



ESP

PlatzhalterZUM ÖFFNUNGSZEITPUNKTPeerius generiert personalisierte Produkte

Cookie verknüpft das Userverhalten auf verschiedenen Devices


Case Study36



Personalisierter Content im Shop

SMART-Content

Case Study37


Content-Personalisierung

Dynamischer und passgenau zugeschnittener Landingpages (Website-Inhalte) für sämtliche Nutzer durch Echtzeit-Analysen individueller Verhaltensmuster und Präferenzen.

Für Banner, Teaser, Promotion, Bilder, Artikel, Videos und fast alle anderen HTML-Inhalte

Wir Informationen wie:

Geo TrackingBesucherverhaltenEinkäufe BrowsingPfad-Analysen


Case Study38



Content-Personalisierung - Analysen

GeolocationAnzeige spezieller Teaser und Inhalte für Besucher aus unterschiedlichen Ländern mit unterschiedlichen Versandkosten, oder Promotion basierend auf geografischen Daten.

Neue oder wiederkehrende BesucherErstbesucher, Wiederkommende-Besucher und KundenSpezielle Anzeige von Angeboten und Teaser für ErstbesucherSpezielle Anzeige von Angeboten und Teaser für Wiederkommende-BesucherSonderangebote und Belohnung für Wiederkommende-Besucher nach Kauf

Targeted contentTarget content nach GeschlechtTarget content nach Referrer/Herkunft (PPC, Organic, Affiliates etc.)Target content by keyword termsTargeted incentives & offersTarget nach Warenkorberwert

Case Study39



Content-Personalisierung - Beispiele

Case Study40




Case Study41




Case Study42



Personalisierte Rankinglisten im Shop

SMART-Ranking

NEW-Project

Case Study43


Peerius SMART-Ranking bietet die Möglichkeit, jedem Käufer eine andere, individuelle Reihenfolge zu präsentieren, um somit die bestmöglichen Auflistung der Produkte zu gewährleisten.

Die Reihenfolge der Produkte wird durch die Analyse der individuellen Verhaltensmuster und durch die Identifizierung des Interesse bezüglich der Attribute des Einzelnen (Farbe, Preis, Größe, Brand, Bewertungen, et.) definiert.

Merchandising-Regeln können angewendet werden, um die Reihenfolge für ein bestimmtes Produkt, Kategorie, Attribut oder eine Gruppe von handverlesenen Produkte in der Ranking-Liste festzulegen - entweder für alle Kunden oder einem ausgewähltem Kundenkreis

.


Personalisierte Rankinglisten im Shop

Case Study44



Personalisierte Produktempfehlungen als Printbeilage

SMART-Print

NEW-Project

Case Study45



Personalisierte Produktempfehlungen als Printbeilage

Peerius SMART-Print bietet die Möglichkeit, jedem Käufer personalisierte Produktempfehlungen passend zum gerade getätigten Kauf ON DEMAND auszudrucken und mit in das Paket zu packen

Case Study46


Peerius GmbH

10829 Berlin

Genesstraße 5

0171-5105124

[email protected]

www.peerius.de

Vielen Dank

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