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Empfehlungen gehören längst zum Einkaufserlebnis dazu – egal ob im Onlineshop oder im Laden. Doch erst wenn Daten aus verschiedenen Kanälen intelligent zusammengeführt werden, entstehen wirklich relevante Produktempfehlungen. Genau das ist der Kern von kanalübergreifender Personalisierung: Die richtigen Produkte, zur richtigen Zeit, im richtigen Kanal anzeigen.
Was bedeutet kanalübergreifende Produktempfehlung?
Es geht darum, Kundendaten aus Online-Shop, Filialkäufen, App-Nutzung und Newsletter-Interaktionen zu kombinieren und daraus individualisierte Produktempfehlungen zu generieren. Ob im Webshop, per E-Mail oder am POS: Die Empfehlung passt sich dem Kanal und der aktuellen Situation an – personalisiert, dynamisch und kontextbezogen.
Warum ist das für Omnichannel so wichtig?
- Höhere Relevanz: Empfehlungen basieren nicht nur auf dem letzten Klick, sondern auf dem gesamten Kundenverhalten.
- Kanalübergreifende Konsistenz: Kund:innen erkennen Produkte wieder – egal ob online oder offline.
- Conversion-Boost: Passende Empfehlungen steigern die Kaufwahrscheinlichkeit deutlich.
- Emotionale Bindung: Personalisierte Empfehlungen zeigen: „Wir kennen dich.“
Beispiel: Thalia
Die Buchhandelskette Thalia kombiniert Informationen aus dem Online-Shop mit Kaufdaten aus den stationären Filialen. Wer z. B. regelmäßig Fantasy-Titel im Store kauft, erhält im Webshop passende Neuerscheinungen als Vorschlag – inklusive Verfügbarkeitsinfo im Lieblingsladen. Das System erkennt Genrevorlieben, nutzt Kundenkarten-Daten und schafft damit ein ganzheitliches Empfehlungserlebnis.
Technische Voraussetzungen
- Datenbank mit kanalübergreifendem Kundenprofil: Alle Touchpoints müssen zusammengeführt werden.
- Recommendation Engine: Eine KI-gestützte Lösung, die aus Verhaltensmustern Vorschläge generiert.
- Schnittstellen zu Shop, POS, App, CRM: Empfehlungen müssen überall abrufbar sein.
- Echtzeit-Fähigkeit: Damit z. B. neue Käufe sofort Einfluss auf Empfehlungen haben.
Tipps für Händler:innen
- Mit kleinen Use Cases starten: Erst E-Mail, dann Webshop, später App oder Instore.
- Opt-in und Datenschutz klären: Personalisierung funktioniert nur mit Einwilligung.
- Regelmäßig testen & optimieren: Welche Empfehlungskombis funktionieren am besten?
- Kontext berücksichtigen: Wer ein Geschenk sucht, braucht andere Empfehlungen als jemand, der regelmäßig shoppt.
Fazit
Kanalübergreifende Produktempfehlungen sind ein kraftvolles Werkzeug im Omnichannel-Marketing. Wer Daten intelligent verknüpft und Empfehlungen kontextsensitiv ausspielt, schafft nicht nur mehr Umsatz – sondern echte Nähe zur Kundschaft. Der Schlüssel: Datenverständnis, Technik – und das richtige Timing.
Wichtig: Dies ist nur einer von 20 praxisnahen Artikeln rund um das Thema Omnichannel. Du findest die vollständige Übersicht aller Ansätze hier:
→ Zur Gesamtübersicht: Omnichannel – 20 Ideen, 20 Lösungen
FAQ zu kanalübergreifenden Produktempfehlungen
Was versteht man unter kanalübergreifender Produktempfehlung?
Kanalübergreifende Produktempfehlungen basieren auf der Verknüpfung von Kundendaten aus verschiedenen Quellen wie Online-Shop, Filialkäufen, App-Nutzung und Newsletter-Interaktionen, um personalisierte, kontextabhängige Vorschläge in verschiedenen Kanälen zu liefern.
Warum sind kanalübergreifende Produktempfehlungen für Händler:innen wichtig?
Sie erhöhen die Relevanz der Empfehlungen, schaffen konsistente Erlebnisse über verschiedene Kanäle, steigern die Conversion-Rate und stärken die emotionale Bindung der Kund:innen durch personalisierte Interaktionen.
Welche technischen Voraussetzungen sind für kanalübergreifende Empfehlungen nötig?
Es wird eine Datenbank mit kanalübergreifenden Kundenprofilen, eine KI-gestützte Recommendation Engine, Schnittstellen zu verschiedenen Plattformen wie Shop, POS oder App sowie Echtzeit-Fähigkeiten benötigt.
Wie fängt man mit kanalübergreifenden Produktempfehlungen an?
Händler:innen sollten mit kleinen Use Cases beginnen, etwa im E-Mail-Marketing oder Webshop. Nach und nach können weitere Kanäle wie Apps oder Instore-Systeme integriert werden. Ein Opt-in der Kund:innen und regelmäßige Optimierungen sind ebenfalls essenziell.
Wie sorgt man für relevante Empfehlungen in unterschiedlichen Kontexten?
Kontext ist entscheidend: Jemand, der ein Geschenk sucht, benötigt andere Empfehlungen als ein Stammkunde. Es ist wichtig, Kundenverhalten und Situationsfaktoren intelligent zu berücksichtigen.
