Dynamic Yield hat durch die Zusammenarbeit mit weltweit führenden Einzelhändlern seit fast einem Jahrzehnt herausgefunden, dass etwa 80 Prozent aller Nutzer zunächst die Product-Listing-Pages (PDPs) durchlaufen, bevor sie eine endgültige Kaufentscheidung fällen. Obwohl die PDPs entscheidend dafür sind, welche Artikel ein Nutzer sieht und letztendlich kauft, sind die meisten angezeigten Listen statisch. Die Händler ordnen die Produktlisten oft auf Grundlage von Vermutungen, in der Hoffnung, höhere Conversions zu erzielen.
Die Ranking Engine von Dynamic Yield wurde entwickelt, um automatisch die optimale Reihenfolge der angezeigten Artikel auf den Listing-Pages zu erstellen. Sie verwendet ein ausgeklügeltes, selbstlernendes Deep-Learning-Modell, das im vergangenen Jahr entwickelt wurde. Es berechnet auf Grundlage des bisherigen Verhaltens, der Nutzeraktivitäten während der Sitzung sowie der aktuellen Trends, welche Produkte eine Person am wahrscheinlichsten kaufen wird.
“Da das Online-Shopping in Zeiten von Covid-19 einen beispiellosen Anstieg erfahren hat, wird es immer wichtiger, die Verbraucher schneller mit den Produkten zu versorgen, die sie suchen”, sagt Liad Agmon, CEO von Dynamic Yield. “Mit der Ranking Engine von Dynamic Yield zur Personalisierung von Product-Listing-Pages können Marken einige ihrer meistbesuchten Seiten auf die Interessen und aktuellen Bedürfnisse der Besucher zuschneiden und so Product-Clicks, Add-to-Cart-Rates und vor allem den durchschnittlichen Umsatz pro Nutzer direkt erhöhen.”
Während eines Pilotprojekts experimentierte e.l.f. Cosmetics mit der neuesten Ranking Engine von Dynamic Yield, um die PDPs individuell zu gestalten. Erste Tests ergaben einen Anstieg des Umsatzes pro Nutzer um 29 Prozent bei denjenigen, die Artikel über eine personalisierte Listing-Page entdeckt hatten, im Vergleich zu Nutzern, die Artikel über eine Standardsortierung gefunden hatten.
“Listing-Pages können umständlich zu navigieren sein. Mit Dynamic Yield haben wir sie vollständig kontextabhängig und adaptiv gemacht, basierend darauf, wer der Shopper in dieser wichtigen Phase der Customer Journey ist”, sagt Ekta Chopra, Chief Digital Officer, e.l.f. Cosmetics. “Jetzt sind die angezeigten Produkte interessanter und relevanter für den Einzelnen, was nicht nur eine einfachere, sondern auch eine tiefere Erkundung ermöglicht.”
Die neue Lösung wird nach und nach für Kunden ausgerollt. Sie ist Teil des Adaptive-AI-System von Dynamic Yield, das aus selbstlernenden Deep-Learning-Algorithmen besteht, die das digitale Erlebnis an jeden einzelnen Nutzer anpassen, indem sie die Kaufabsicht anhand der Kundendaten kalkulieren und Produkte vorhersagen, für die diese sich interessieren könnten.
Um mehr über die Ranking Engine von Dynamic Yield und personalisierte Product-Listing-Pages zu erfahren, besuchen Sie dynamicyield.com/rankings.
23. 2.2021 / gab
