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Kategorieseite 
Kategorieseiten sind eine der wichtigsten Traffic-Quellen während der Entdeckungsphase in einem Online Shop. Sie enthalten alle relevanten Produkte und stellen sie auf einer speziellen Seite vor, so dass der Käufer die Möglichkeit hat, sich auf eine bestimmte Unterkategorie einzugrenzen, um genau das zu finden, was er sucht. In vielen Fällen können die Kategorien jedoch extrem groß sein, und das Durchforsten von Tausenden von Produkten, die auf Dutzende von Unterseiten verteilt sind, ist mühsam und zeitaufwändig.
Über 50.000 Ergebnisse.
So viele Produkte gibt es in der obersten Kategorie „Herrenbekleidung“, wenn man bei Amazon sucht. Wenn ich durch die etwa 20 Unterkategorien navigiere, finde ich diejenige, die ich gesucht habe, nämlich „Hemden“. Immer noch über 20.000 Ergebnisse. Verfeinert man die Suche weiter zu „T-Shirts“, gibt es immer noch über 9.000 Ergebnisse zu sichten, wenn ich etwas finden möchte, das ich tatsächlich kaufen möchte.
Und ja, ich übertreibe natürlich etwas, um eine Geschichte zu erzählen. Die Wahrheit ist, dass es auf der linken Seite mehrere Optionen gibt, die ich nach Größe, Farbe, Marke, Preisspanne und Kundenbewertungen eingrenzen kann, um das zu finden, was mich interessieren könnte. Amazon hat ziemlich gute Arbeit geleistet und über 50.000 Ergebnisse in eine Auswahlliste von sechs Carhartt-T-Shirts übersetzt, die in 2XL erhältlich sind.
Aber ich bleibe dabei, so viel Arbeit sollte ich als Kunde nicht leisten müssen! Bei Amazon finden Sie meine vollständige Such- und Kaufhistorie der letzten acht Jahre. Ich habe mir in der Vergangenheit Hemden und T-Shirts angesehen, ich habe Carhartt-Produkte gekauft und ein deutliches Interesse an dieser speziellen Marke gezeigt. Warum muss ich also mehrere Kategorieseiten durchblättern, um etwas zu finden, das mich interessieren könnte?
Eine reibungslose Entdeckungsphase schaffen
Die Optimierung des Kategorienseitenerlebnis unter Berücksichtigung früherer Verhaltensmuster und Interessen ist die Grundlage von Nostos Onsite Produktempfehlungen. Aufbauend auf diesem Beispiel zeige ich Ihnen drei Möglichkeiten, wie Sie eine reibungslosere Customer Journey schaffen.
Ein Einzelhändler, der eine Kombination aus Surfverlauf und Bestsellern in Verbindung mit einem Filter „Aktuelle Kategorie“ nutzt, ist Utsav Fashion.
Wenn ich die Kategorie ‚Lehenga Choli‘ besuche, bei der es sich um eine Form von knöchellangen Röcken handelt, die von Frauen aus Indien getragen werden (danke Wikipedia), gibt es eine Fülle von Artikeln zur Auswahl. 2.193 Artikel, um genau zu sein. Durch die Nutzung einer Bestseller-Empfehlung mit dem Filter „Aktuelle Kategorie“ können wir diese jedoch auf die sechs beliebtesten Artikel eingrenzen.
Mal sehen, was passiert, wenn ich für Saris in eine ganz andere Top-Level-Kategorie gehe und ein paar von ihnen durchstöbere, die als ‚Hochzeitskleidung‘ gekennzeichnet sind, und dann zur Kategorie ‚Lehenga Choli‘ zurückkomme. Diese sollte nun den Empfehlungstyp „basierend auf dem Surfverlauf“ verwenden:
Das Erlebnis ist somit elegant, genau richtig und – was am wichtigsten ist – relevant für den Käufer. Die Idee dahinter ist, dass ich, wenn ich nach dem perfekten Brautkleid suche, ich auch nach verwandten Produkten in verschiedenen Kategorien suchen kann. Im Wesentlichen gibt dies dem Einzelhändler die Möglichkeit, Affinitäten zu bestimmten Stilen, Looks oder Farben zu speichern und die relevantesten Artikel immer dann zu präsentieren, wenn die Kunden auf einer neuen Kategorieseite landen.
Schauen wir uns ein weiteres konkretes Beispiel an, diesmal aus dem neuseeländischen Modehaus Augustine. Sie haben eine Top-Level-Kategorie für Unterteile, die Röcke, Shorts, Hosen usw. umfasst, und eine ähnliche Einrichtung bezüglich Empfehlungen basierend auf dem Surfverhalten (Fallback sind bei weniger Daten die Bestseller).
Dunkle Hosen verkaufen sich im Moment gut, und Augustine zeigt das auch mit einer klaren Aussage und fördert den Verkauf durch Social Proof. Lassen Sie uns fortfahren und uns ein Paar Shorts ansehen und dann auf diese Ansicht zurückkommen:
Es ist wichtig zu beachten, dass Verhaltensaffinitäten und frühere Kaufhistorien auch nach der Session fortbestehen. Wenn ich also nächste Woche wiederkomme, um nach den perfekten Shorts zu suchen, wird die Ansicht für mich bereits vorbereitet sein. Diese Bewertungen leiden unter abnehmenden Renditen und aktuellen Trends, was bedeutet, dass, wenn ich in der Hitze des Sommers ein deutliches Interesse an Röcken zeige und in etwa 6 Monaten zurückkehre, um Weihnachtsgeschenke zu kaufen – die Ansicht automatisch die Trendwende berücksichtigt haben wird. Dies verhält sich von Branche zu Branche unterschiedlich, da der Bedarf an wetterangepasster Bekleidung sehr stark von Trends beeinflusst wird. Der Kauf von Batterien bei einem Elektronikhändler ist jedoch viel weniger stark von Trends abhängig.
Wie Sie mit der Optimierung Ihrer Kategorieseiten mit Nosto starten können (2 einfache Beispiele)
In diesen beiden Beispielen verwenden wir eine Kombination aus zwei verschiedenen Empfehlungstypen, gekoppelt mit einem bestimmten Filter. Um eine ähnliche Art der Einrichtung zu erreichen, müssen Sie in Ihrem Nosto-Admin-Konto Folgendes tun:
Erstellen Sie eine neue Empfehlungskampagne, die auf die Kategorieseite abzielt, wobei Surfverlauf im Zusammenhang mit der Kategorie als Hauptempfehlungstyp ausgewählt wird.
Fügen Sie den Filter „Aktuell angezeigte Kategorie“ hinzu (Sie können auch mit Preis-, Margen- oder Markenfiltern kombinieren, wenn Sie etwas anderes ausprobieren möchten).
Erstellen Sie dann eine Fallback-Empfehlung unter Verwendung des Empfehlungstyps „Bestseller“ und fügen Sie den gleichen Filter „Aktuell angezeigte Kategorie“ hinzu, um mit der Kategorieseite einen Zusammenhang zu schaffen.
Wenn sie richtig konfiguriert ist, sollte die Kampagne so aussehen. Die Ausführung hier ist den Beispielen von Utsav Fashion und Augustine sehr ähnlich und führt in der Regel zu besseren Verkaufszahlen als die Nutzung von Bestsellern allein. Ich hoffe, Sie haben jetzt alle Tools, die Sie benötigen, um auf der Kategorieseite personalisieren zu können. Wenn Sie mehr wissen möchten, wenden Sie sich an uns!
