Picalike bringt neue indivisualisierte Shopping-Empfehlung raus

Conversion-Steigerung um bis zu 18%, Warenkorbwert-Steigerung um 8% und Abbruchquoten-Senkung um 21% - neue visuelle Technologien machen es möglich.

"Bevorzugt ein Online-Shopper eine Empfehlung auf Basis komplementärer Produkte oder doch lieber auf Basis visuell ähnlicher Produkte?" Diese Frage haben sich die Geschäftsführer von picalike, Sebastian Kielmann und Daniel Raschke, gefragt. Das Ergebnis einer anschließenden Umfrage dazu zeigte, dass 76,1% der Befragten zu einer Empfehlung visuell ähnlicher Produkte tendieren - zumindest wenn sie noch unentschieden sind. Und genau diese visuelle Ähnlichkeit, welche von einem Großteil der Konsumenten bei einer Empfehlung bevorzugt wird, kann der picalike Recommendor 3.0 aus einer Vielzahl von Produkten effektiv einbinden.
Die Besonderheit des neuen Empfehlungs-Tools erklärt Raschke so: "Das System lernt auf Kategorie- und Produktebene die wichtigsten Merkmale - beispielsweise, ob normalerweise die Form oder die Farbe eines Produkts entscheidend ist. Bereits nach der Ansicht von 2-3 Produkten ist es nun zusätzlich möglich, den individuellen Geschmack der Kunden in Echtzeit zu berücksichtigen und einzelne Merkmale zu gewichten." Er führt weiter aus "Im Gegensatz zu anderen Empfehlungs-Tools, werden hier jedoch nicht allen Kunden die gleichen Produkte empfohlen und angezeigt, denn durch Deep Learning und Prognose-Algorithmen, können wir Empfehlungen nach dem individuellen Geschmack des Kunden zum jeweiligen Zeitpunkt ausspielen". Die ständigen "Treffer" des persönlichen Geschmacks des Kunden führen dazu, dass der Kunde schneller findet was er sucht, was letztlich zu einer steigenden Conversion führt. Des Weiteren, ist das Empfehlen von ähnlich aussehenden Produkten eine Absicherung des Marketingbudgets: Wenn ein Produkt ausverkauft ist oder in einer bestimmten Größe nicht lieferbar ist, dann werden dem Online-Shopper immerhin weitere seinem Geschmack entsprechenden Alternativen aus dem Sortiment angeboten.
Auch in der Zukunft möchte picalike das Empfehlungs-Tool fortlaufend optimieren und hat bereits weitere kreative Ideen im Köcher.
Die Landingpage zum Recommendor (http://www.picalike.com/recommendor/)
Die 2010 gegründete picalike GmbH aus Hamburg entwickelt und vertreibt leicht zu integrierende Software-Technologien, die auf Basis komplexer Algorithmen die visuelle Suche und Analyse von Bilddateien ermöglichen. Zu den Kunden von picalike zählen primär E-Commerce-Betreiber (B2B), denen picalike Lösungen und Ergänzungen in den Bereichen Search & Recommendation sowie Data Enrichment bietet. www.picalike.com/
picalike GmbH
Jasmin Rehal
Wendenstrasse 130
20537 Hamburg
j.rehal@picalike.com
040-4689517-14
http://www.picalike.com

Conversion-Steigerung um bis zu 18%, Warenkorbwert-Steigerung um 8% und Abbruchquoten-Senkung um 21% - neue visuelle Technologien machen es möglich.

"Bevorzugt ein Online-Shopper eine Empfehlung auf Basis komplementärer Produkte oder doch lieber auf Basis visuell ähnlicher Produkte?" Diese Frage haben sich die Geschäftsführer von picalike, Sebastian Kielmann und Daniel Raschke, gefragt. Das Ergebnis einer anschließenden Umfrage dazu zeigte, dass 76,1% der Befragten zu einer Empfehlung visuell ähnlicher Produkte tendieren - zumindest wenn sie noch unentschieden sind. Und genau diese visuelle Ähnlichkeit, welche von einem Großteil der Konsumenten bei einer Empfehlung bevorzugt wird, kann der picalike Recommendor 3.0 aus einer Vielzahl von Produkten effektiv einbinden.
Die Besonderheit des neuen Empfehlungs-Tools erklärt Raschke so: "Das System lernt auf Kategorie- und Produktebene die wichtigsten Merkmale - beispielsweise, ob normalerweise die Form oder die Farbe eines Produkts entscheidend ist. Bereits nach der Ansicht von 2-3 Produkten ist es nun zusätzlich möglich, den individuellen Geschmack der Kunden in Echtzeit zu berücksichtigen und einzelne Merkmale zu gewichten." Er führt weiter aus "Im Gegensatz zu anderen Empfehlungs-Tools, werden hier jedoch nicht allen Kunden die gleichen Produkte empfohlen und angezeigt, denn durch Deep Learning und Prognose-Algorithmen, können wir Empfehlungen nach dem individuellen Geschmack des Kunden zum jeweiligen Zeitpunkt ausspielen". Die ständigen "Treffer" des persönlichen Geschmacks des Kunden führen dazu, dass der Kunde schneller findet was er sucht, was letztlich zu einer steigenden Conversion führt. Des Weiteren, ist das Empfehlen von ähnlich aussehenden Produkten eine Absicherung des Marketingbudgets: Wenn ein Produkt ausverkauft ist oder in einer bestimmten Größe nicht lieferbar ist, dann werden dem Online-Shopper immerhin weitere seinem Geschmack entsprechenden Alternativen aus dem Sortiment angeboten.
Auch in der Zukunft möchte picalike das Empfehlungs-Tool fortlaufend optimieren und hat bereits weitere kreative Ideen im Köcher.
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Die 2010 gegründete picalike GmbH aus Hamburg entwickelt und vertreibt leicht zu integrierende Software-Technologien, die auf Basis komplexer Algorithmen die visuelle Suche und Analyse von Bilddateien ermöglichen. Zu den Kunden von picalike zählen primär E-Commerce-Betreiber (B2B), denen picalike Lösungen und Ergänzungen in den Bereichen Search & Recommendation sowie Data Enrichment bietet. www.picalike.com/
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Wendenstrasse 130
20537 Hamburg
j.rehal@picalike.com
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