Warum Händler Fallback-Produktempfehlungen nutzen sollten, um ihre Relevanz zu erhöhen

Personalisierung ist ein Mittel, um die Bedürfnisse des Kunden effektiver und effizienter zu erfüllen, Interaktionen schneller und einfacher zu gestalten und somit die Kundenzufriedenheit und die Wahrscheinlichkeit von Wiederholungsbesuchen zu erhöhen. Doch was bedeutet dies in der Praxis?

Bei Nosto verstehen wir unter Personalisierung den Einsatz von künstlicher Intelligenz, um Produkte, die auf jeden einzelnen Käufer maßgeschneidert und relevant sind, zu präsentieren und so das Einkaufserlebnis zu steigern. Im Mittelpunkt stehen unsere Empfehlungsalgorithmen, und die effektive Verkettung dieser Algorithmen durch etwas, das wir „Fallbacks“ nennen, ist ein wesentliches Tool für Onlinehändler.

Die frühen Tage der Fallback-Produktempfehlungen

Amazon führte bereits vor 20 Jahren eine Personalisierungsebene in seinem E-Commerce-Shop ein, indem es ein Element zur Surfhistorie einführte, aber auch indem es die Punktezahl von Büchern auf der Grundlage benutzerdefinierter Rezensionen berechnete. Dieser Anwendungsfall scheint heute eher trivial zu sein, und eine Reihe von Produkten zu sehen, die folgendes darstellen: „Andere Kunden mochten auch“, ist kein seltener Anblick, wenn man durch das Internet surft.

Wie können Sie diese Elemente nutzen, um Kundenerlebnisse besser auf individuelle Bedürfnisse und Geschäftsziele zuzuschneiden?

Kunden anhand ihrer Interessen an Produkte heranführen

Die Startseite von Flight Club (oben und unten), einem exklusiven Sneaker-Marktplatz und Branchenführer seit 2005, begrüßt neue Kunden mit ihren Bestsellern, die derzeit 4 tolle Paar Adidas-Schuhe sind. Der Grundgedanke bei der Darstellung der Bestseller auf der Startseite besteht darin, den Käufer dazu zu bewegen, sich zu einem weiteren Klick zu entscheiden und tiefer in die Webseite einzutauchen, um die Chance auf eine Konvertierung zu erhöhen. Statistisch gesehen sollte es, wenn die meisten Leute diese Artikel kaufen, auch bei einem großen Teil der neuen Kunden funktionieren – und das ist auch genau der Fall. Allerdings sind Bestseller-Empfehlungen für einen treuen Stammkunden nicht so effektiv, da dieser Empfehlungen erhalten sollte die seinen individuellen Interessen entsprechen.

Nehmen wir an, dies sind die Art von Turnschuhen, die mich als Kunde interessieren:


Wenn ich mir einige davon ansehe und dann zur Startseite zurückkehre, was kann ich erwarten, wenn ich ein klares Interesse an einem bestimmten Produkttyp und einer bestimmten Marke gezeigt habe?


Das ist es, was einen Kunden erwartet, der wie ich Interesse an diesem ersten Artikel gezeigt hat. Die Hypothese ist hier, dass, wenn ich ein klares Interesse an Nike zeige, der Versuch, mir die meistverkauften Adidas-Sneakers zu verkaufen, wahrscheinlich nicht der richtige Weg ist.

Die Strategie funktioniert gut bei den meisten Händlern, die verschiedene konkurrierende Marken führen, insbesondere in der Mode- und Sportbranche. Dies ist vor allem auf die hohe Loyalität der Käufer gegenüber bestimmten globalen Marken zurückzuführen, die stark in Marketing und Markenbildung investiert haben, so dass das Tragen ihrer Produkte eher als eine Lifestyle-Entscheidung anstelle von einer notwendigen Anschaffung angesehen wird.

Wie Sie Fallback-Produktempfehlungen über Nosto nutzen

Erlauben Sie mir, darauf einzugehen, wie man Fallback-Empfehlungen nutzen und verschiedene Arten von Empfehlungen miteinander verknüpfen kann.


Was in diesem Beispiel geschieht, ist, dass wir den primären Empfehlungstyp zeigen: Personalisierte Empfehlungen. Dieser Empfehlungstyp setzt jedoch voraus, dass der Käufer zumindest ein paar Artikel angesehen hat. Einem neuen Einkäufer sollte dieses Element also nicht gezeigt werden. Aus diesem Grund setzen wir den Typ Bestseller als Fallback ein, was zu einem maßgeschneiderten Erlebnis für neue Kunden und für wiederkehrende Nutzer führt, was zu einer verbesserten Customer Journey führt.

Denken Sie daran, dass Händler sich nicht auf einen einzigen Fallback beschränken müssen. Einer der beliebtesten Fallback-Stacks, die wir gesehen haben, sieht etwa so aus:

  • Bestellbezogene Empfehlungen (Erfordert mind. 1 Bestellungen)
  • Personalisierte Empfehlungen (Erfordert mind. 1 angesehene Produkte)
  • Surfverlauf bezogen (Erfordert mind. 1 angesehenes Produkt)
  • Bestseller (keine Voraussetzung)

Maßgeschneiderte Produktempfehlungen sind eine großartige Möglichkeit, für verschiedene Ziele zu optimieren und gleichzeitig das Messaging mit der aktuellen Position des Käufers in ihrer Customer Journey in Einklang zu bringen.

Die Rentabilität durch Fallbacks optimieren

Eine der begehrtesten Funktionalitäten, die Händler durch die Nutzung von Fallbacks erreichen können, ist das Upselling mit strikten Preis- oder Margenfiltern, so dass Fallback-Mechanismen zum Einsatz kommen können, wenn keine relevanten Ergebnisse zu präsentieren sind.


Route One ist eine Skate- und Streetwear-Marke, die 1989 gegründet wurde. Bei vielen Marken gibt es mehrere Preispunkte, was bedeutet, dass die Käufer sich an eine bestimmte Preisklasse halten und in der Regel weiterhin auf ähnlich preisgünstige Artikel umsteigen, zu denen sie eine Affinität haben.

Sie können dies an dem „Vielleicht gefällt Ihnen auch…“ erkennen – dem Cross-Seller-Element, das zum Upsell von dem betrachteten Hoodie genutzt wird. Die Preisspanne kann grob in einen „ähnlichen oder höheren“ Preis eingestuft werden. Dies ermöglicht es den Käufern, ähnlich gepreiste Artikel leicht zu entdecken.

Wie können Sie Nosto Fallbacks effektiv nutzen?

Ganz einfach – durch Verkettung von Fallbacks und Nutzung des relativen Preisfilters. In diesem Beispiel führen wir in erster Linie Upselling durch, indem wir den relativen Preis auf einem Minimum von 100 % halten und dann ein ähnliches Fallback ohne Preisfilter einsetzen, um Situationen zu berücksichtigen, in denen der Käufer die teuersten Artikel im gesamten Shop betrachtet.

Dies muss nicht nur an den Preis gebunden sein, sondern kann auch durch den Einsatz von Margenfiltern zur Steigerung der Rentabilität anstelle von reinen Umsatzmetriken erreicht werden.