Während des Besuchs
Website-PersonalisierungInhalte und Angebote je BesucherB2B-PersonalisierungJede Firma sieht ihre BrancheProduktempfehlungenWas Käufer als Nächstes wollenContent-EmpfehlungenDer nächste Artikel für jeden LeserA/B-TestsDie beste Version je ZielgruppeDynamische ZielseitenPassend zur geklickten AnzeigeKI-Suche und Chat-AgentAntworten aus Ihren SeitenBanner & Pop-upsNach Verhalten, Quelle, StandortKI-Promotion-ManagerKI wählt je Kunde das beste AngebotSocial ProofLive-Bewertungen, Bestand, KäufeAuch nach dem Besuch
E-Mail-PersonalisierungE-Mail-Serien, je Leser ausgewähltPush und SMSAusgelöst durch ihre letzte AktionGehostete LandingpagesPro Besucher, von uns gehostetWissen, wer sie sind
Verhaltens-TargetingSelbst aktualisierende ZielgruppenAudience DiscoveryKäufer, die Sie nicht kanntenWebsite-AnalyticsSitzungen und Umsatz, je PersonWas Besucher Ihnen sagen
Bewertungen & StimmenAus 17 Portalen, je BesucherUmfragen & NPSFragen stellen, Antworten nutzenKI-Chat-AgentAntwortet und übergibt an Ihr TeamTerminplanerDie Richtigen buchen TermineKI-Tools und Ihr Stack
PersonalisierungsplattformAlle Tools, ein BesucherprofilKI-AgentKurz beschreiben, KI entwirftIntegrationenHubSpot, Salesforce, Segment, GTMApp-MarktplatzEigene und geprüfte Partner-AppsAPIs, SDKs & AutomationREST-API, Server- und Mobile-SDKsMCP-ServerPersonyze per KI-Assistent steuernProdukt- und Content-Empfehlungen — sie lernen, was jeder Besucher will: in Ihrem E-Commerce-Shop, in Ihren E-Mails und in Ihrer App.
Wählen Sie aus Algorithmen für jede Seite — Verhalten, KI-Ähnlichkeit und Merchandising — oder einem Filter, den Sie selbst schreiben, mit Fallbacks als Reserve. Käufer können Artikel in den Warenkorb legen oder für später merken — direkt aus dem Widget. Und dieselbe Engine liefert ihre Empfehlungen auch in die E-Mails, die Sie schon versenden.
Sie wissen nicht, wo Sie anfangen sollen? Empfehlungsideen für Ihre Website ansehen
4.8
4.6
Empfehlungen für jede Seite Ihres E-Commerce-Shops — Startseite, Kategorie, Produkt, Warenkorb, Dankeseite und Suche — jede mit ihrem eigenen Algorithmus. Look komplettieren
Damit Leser weiterlesen: was Leser wie sie als Nächstes lesen, mehr zum Thema oder ähnliche Artikel, per KI gefunden. Tiefer ins Thema Content-Empfehlungen
Neu, Bestseller, Preissenkung oder geringer Bestand auf dem Bild — aus Ihrem Katalog gelesen, in der Vorlage eingeschaltet.
Auf Ihrer Website, in E-Mails beim Öffnen, im Web-Push, in Ihrer App als JSON.
In Ihrem E-Commerce-Shop: Jeder Käufer sieht Produkte, die für die Seite ausgewählt sind, auf der er gerade ist — vorhergesagt aus dem, was ähnliche Käufer angesehen und gekauft haben, und zwar ab der allerersten Seite. Auf einer Produktseite: wohin Käufer als Nächstes gehen; im Warenkorb: was dazu passt.
Auf Ihren Shop-Typ abgestimmtMode Look komplettierenElektronik Passendes ZubehörWohnen Raum komplettierenBeauty & Food Zeit zum NachkaufenSport Ausrüstung für dieselbe Sportart
Im Panel ist „Automatisch“ die erste Karte, wenn Sie ein Widget einrichten, und jedes neue Widget startet damit. Wählen Sie daneben „Alle Algorithmen“, um selbst einen auszuwählen.
Merino-Mütze$39
Trail Runner Low$89
Weekender-Tasche$119
Strickmütze, Senfgelb$45Ein erster Besuch: noch nichts Persönliches, woran man sich halten kann — also zeigt es, was dort beliebt ist, wo der Besucher ist.
Jeder Algorithmus im Panel gehört zu einer von fünf Arten: prädiktiv und beliebt, Schwarmwissen, die eigenen Artikel des Besuchers, was sich gerade geändert hat, Ihre Regeln.
Die Absicht ist noch unklar, daher richten sich die Empfehlungen danach, wer der Besucher ist und was beliebt ist.
Für jeden Besucher vorhergesagt, gelernt von den Käufern, die sich ähnlich verhalten.
Was Käufer an ihrem Standort am häufigsten ansehen — so bekommt selbst ein erster Besuch passende Empfehlungen.
Was sich verkauft, was neu ist und was gerade günstiger wurde — innerhalb der Kategorie, die gerade durchsucht wird.
Die meistgekauften Produkte der durchsuchten Kategorie — das stärkste Signal auf einer Kategorieseite.
Produkte, deren Preis seit dem letzten Besuch gesunken ist — ein Grund, zu ihnen zurückzukehren.
Wohin Käufer als Nächstes gehen, was sie dazu kaufen und was sie daneben angesehen haben.
Gelernt aus den Besuchen Ihrer eigenen Käufer: die Produkte, die sie direkt nach diesem öffnen, dann die, die zusammen mit ihm angesehen wurden.
Gelernt aus Ihren Bestellungen: was Ihre anderen Käufer zusammen mit diesem Produkt gekauft haben.
Was zum Warenkorb passt — und eine Stufe höher, solange sie noch überlegen.
Gelernt aus dem, was Ihre anderen Käufer zusammen mit den Artikeln gekauft haben, die schon darin liegen.
Höherpreisige Alternativen zu dem, was im Warenkorb liegt.
Die Bestellung ist aufgegeben: Zeigen Sie, was dazu passt und was ähnliche Käufer als Nächstes gekauft haben.
Gelernt aus Ihren Bestellungen: was andere Käufer zusammen mit dem gerade Bestellten gekauft haben.
Gelernt von Besuchern, die dieselben Artikel angesehen und dann gekauft haben.
Alternativen neben einer kurzen Ergebnisliste, aus der eigenen Suche und dem Surfverhalten des Besuchers.
Produkte, die zur letzten Suche des Besuchers passen — hier nach Kopfhörern.
Produkte aus der Kategorie, die der Besucher zuletzt angesehen hat.
Produkte, ausgewählt beim Öffnen einer E-Mail, die Top-Empfehlung in einem Web-Push, dazu dieselben Algorithmen als JSON für Ihre App.
Ein HTML-Snippet in den E-Mails, die Sie schon versenden — jeder Empfänger bekommt beim Öffnen Produkte, die für ihn ausgewählt sind.
Rufen Sie sie als JSON von einer einzigen Adresse ab und stellen Sie sie selbst dar, oder zeigen Sie native Leisten über die SDKs für iOS und Android.
Vier Wege hinein, eine Engine: Ihr Shop, Ihr Feed oder Ihre Dateien, Ihre eigene Website — und Ihre früheren Bestellungen und die aus dem Laden, damit sie aus jedem Verkauf lernt.
Shopify, Magento, WooCommerce, BigCommerce oder Shopware, einmal per API mit Ihren eigenen Schlüsseln verbunden. Produkte, Preise und Bestand, frühere Bestellungen und Kunden bleiben von selbst aktuell — und es wird nur gelesen.
Der Feed, den Sie Google Shopping oder Facebook schon unter seiner Adresse bereitstellen, eine Datei, die Sie hochladen, Dateien, die Ihr System per SFTP ablegt, oder die REST-API — in CSV, Excel, XML oder JSON.
Gar kein Feed? Wir besuchen Ihre Produktseiten und lesen Name, Bild und Preis jedes Produkts.
Laden Sie frühere Bestellungen hoch — eine Zeile pro Bestellposition — und die Engine startet mit dem, was sich schon zusammen verkauft hat, statt wochenlang zu warten. Ein wiederkehrender Feed oder SFTP lässt sie aus jedem Verkauf weiterlernen, auch aus denen im Laden.
Umfassend und selbstlernend — die Engine wägt viele Signale zugleich ab, und jede Runde fließt in die nächste Berechnung der Empfehlungen ein.
Funktioniert auf jeder Website, egal worauf sie basiert: ein Tag auf jeder Plattform oder Eigenentwicklung, mit oder ohne Shop-Anbindung. Shopify lässt sich auch über den eigenen App Store installieren. Mehr zu Shopify, WooCommerce, Shopware oder allen Integrationen. Ihre eigenen Felder: Ordnen Sie Produkte bis zu zwei Schlüsseln zu — Internal ID und SKU —, damit Ereignisse auf der Website zugeordnet werden, und fügen Sie jederzeit eigene Felder hinzu.
Zeigen Sie es als Slider, unter dem Produkt.
Slider: Eine Reihe, die gleitet — auf dem Smartphone eine Karte und ein Blick auf die nächste. Unter dem Produkt: Auf Ihrer Seite, nach dem Element Ihrer Wahl — klicken Sie die Stelle auf Ihrer Website an oder geben Sie einen CSS-Selektor an.
Schnell in den Warenkorb: Der Kaufen-Button des Widgets nutzt den eigenen Warenkorb Ihres Shops, und der Käufer bleibt auf der Seite; ein Herz merkt einen Favoriten. Slider und Raster legen ihre eigene Kartenanzahl für Desktop, Tablet und Smartphone fest — und jedes Wort davon erscheint in der Sprache Ihrer Käufer.
Verbinden Sie Ihren Shop, den Rest erledigt die KI: Sie liest Ihre Produkte und was Ihre Besucher ansehen, findet auf jedem Seitentyp den Platz und setzt die Widgets im Look Ihres Shops ein. Auf Ihrer Website ändert sich nichts, bis Sie veröffentlichen.
Shopify, Magento, WooCommerce, BigCommerce oder Shopware. Oder Ihr Produkt-Feed, oder wir lesen Ihre Produktseiten.
Ihre Produkte, was Besucher ansehen, und Ihren Shop-Typ, damit jeder Algorithmus darauf abgestimmt ist.
Die KI findet den Platz auf Ihrer Startseite, Ihren Produkt- und Warenkorbseiten und setzt jedes Widget im Look Ihres Shops ein.
Jedes Widget wird auf einer echten Seite Ihres Shops geöffnet. Sehen Sie es wie ein echter Kunde, dann veröffentlichen Sie.
Oder ein Widget nach dem anderen: Gestalten Sie es per Klick im visuellen Editor, starten Sie mit der Vorlagengalerie, oder fragen Sie den KI-Assistenten.
Leinenhemd$64
Sonnenbrille Classic$48
Stroh-Sonnenhut$38
Canvas-Rucksack 25 L$89Bis Sie veröffentlichen, bleibt Ihre Website unverändert.
Shopify
Magento
WooCommerce
BigCommerce
Shopwareoder Ihr Produkt-Feed · oder wir lesen Ihre Produktseiten
Wählen Sie eine Person und sehen Sie das Widget, die E-Mail oder die Promotion genau so, wie diese Person sie bekäme — mit dem Grund für jeden Artikel. Schluss mit Veröffentlichen und Hoffen.
Field Earbuds$59Andere, die dies sahen, sahen auch
Over-Ear-Kopfhörer$89Andere, die dies sahen, sahen auchCanvas-Rucksack 25 L$89Andere, die dies sahen, sahen auchStrickmütze, Senfgelb$45Fallback: BestsellerWarum der letzte? Der Algorithmus hat drei Artikel für Maya gefunden; der vierte Platz kam vom Fallback, Bestseller.
Nichts als Anhaltspunkt: Jeder Platz kam vom Fallback, Bestseller — der ehrliche Worst Case für jedes Widget, das auf Verhalten beruht.
Finden Sie einen Besucher oder einen Empfänger — oder einen neuen Besucher, der noch nie da war — und sehen Sie genau, was er bekäme.
Ob der Algorithmus, ein Fallback oder der Lückenfüller ihn dorthin gesetzt hat — an jedem Artikel benannt.
Empfehlungen, Promotions, Bewertungen, E-Mails, Web-Push und der KI-Produktfinder.
Von Ihrem gesamten Katalog bis zu den vier Produkten, die ein Käufer sieht — in der Reihenfolge, in der die Engine vorgeht.
Vorrätig, aus Ihrem Katalog. Woher er kommt ↑
Der, der für die Seite gemacht ist, auf der er sitzt — abgestimmt auf Ihren Shop-Typ. Seite für Seite ↑
Angesehen, im Warenkorb, gemerkt oder gekauft: ausgelassen.
Nie diese Kategorien, eine pro Marke, ein leichter Schub.
Was zu diesem Käufer passt, rückt nach vorn. Unten ansehen ↓
Jeder leere Platz wird gefüllt.
Vier Produkte — dann gemessen: ein Kauf innerhalb von 7 Tagen nach einem Klick.
Kombinieren Sie ein paar Abgleichsregeln in einem beliebigen Empfehlungs-Widget — Marke, Größe oder Kategorie aus dem eigenen Verlauf des Besuchers, sein Geschlecht, Preise wie die, die er sich ansieht, sein Standort — und die Produkte, die zu jeder Person passen, rücken nach vorn. Der Algorithmus führt weiterhin: Die Regeln ordnen seine eigenen Top-Empfehlungen neu und füllen das Widget nie mit zufälligen Artikeln.
Noch kein Verlauf und kein bekanntes Geschlecht: Jede Regel bleibt leer, also behält das Widget die eigene Reihenfolge des Algorithmus.
Hat Herrenjacken von Northline in Größe M angesehen und gekauft, meist im mittleren Preissegment.
Stöbert in Damenmänteln von Alder in Größe S, im Premiumsegment.
Dieselben Regeln überall, wo Empfehlungen laufen: auf Ihrer Website · in Empfehlungs-E-Mails · im Canvas Builder · in der JSON-API und in Feeds. Außerdem im Panel: Produkte in der Nähe des Besuchers zuerst, für lokale Geschäfte, und mehr auf Lager zuerst, fürs Merchandising.
So funktioniert „Zum Besucher passend“, mit Rezepten für jede Art von Website →
Schwarmwissen und KI wählen die Produkte aus; der Bericht zeigt, was jedes einzelne für Ihr Ergebnis getan hat — jedes Widget und jeder Artikel, von angezeigt über geklickt bis gekauft. Nichts versteckt.
„Einblendungen“ zählt einen Artikel nur, wenn mindestens zwei Drittel davon auf dem Bildschirm waren — nicht bloß geladen.
Ein Kauf zählt für einen Artikel, wenn er innerhalb von 7 Tagen nach einem Klick darauf in diesem Widget erfolgt, und der Umsatz des Widgets wird mit den Preisen aus Ihrem Katalog berechnet.
Artikel, die oft gezeigt, aber selten geklickt werden, und Artikel, die oft geklickt, aber selten gezeigt werden, für Sie markiert — nach Widget oder nach Artikel.
Und der Rest Ihres Traffics, direkt daneben: Website-Analytics.
Promotions und Coupons, die sich selbst auswählen, Produkte in den E-Mails, die Sie schon versenden, ein Finder, der zuhört — und der Test, der es beweist.
KI liest Ihre Titel, Marken, Beschreibungen und Kategorien, sodass ein neues Produkt Nachbarn hat, bevor der erste Besucher kommt. Eingeschaltet in Ihren Katalogeinstellungen; verbraucht KI-Credits.
Eine Leiste am Fuß der Seite: Ein Besucher tippt ein, was er braucht, und der Assistent wählt Produkte aus Ihrem Katalog aus, mit einer Begründung für jedes.
Das Widget übersetzt seine eigenen Texte — Titel, den Warenkorb-Button, Labels — für jeden Käufer, und Ihr Feed liefert jede Sprache mit: Legen Sie sie fest, ordnen Sie ihre Felder zu, und Namen und Beschreibungen folgen.
Ein Button neben „In den Warenkorb“: Käufer hinterlassen eine E-Mail-Adresse oder wählen eine Browser-Benachrichtigung und erfahren, wenn ein ausverkauftes Produkt wieder da ist oder sein Preis sinkt.
Verlässt ein Käufer die Seite mit vollem Warenkorb, sieht er dessen Inhalt und ein kleines Formular. Er hinterlässt seine E-Mail, und der Warenkorb kommt direkt an — bereit zum Abschließen auf jedem Gerät.
Fügen Sie einmalig einen Code in Mailchimp, Klaviyo oder jede andere Plattform ein: Jeder Empfänger sieht beim Öffnen Produkte, die für ihn ausgewählt sind, oder seine eigene Promotion.
Banner, Angebote und Coupons in einer Liste. Jeder Besucher sieht das Angebot, das er am ehesten annimmt, und das System lernt aus dem, was er klickt und kauft.
Banner aus Ihrem Katalog entworfen — reduziert, schwächer verkauft als letzte Woche, mit Überbestand oder neu —, Text und Bild von der KI. Keines erscheint, bevor Sie es freigeben.
Zeigen Sie ein Angebot erst ab einem — oder nur bis zu einem — Warenkorbwert, und einen Balken, der bis zum Gratisversand herunterzählt, während sich der Warenkorb füllt.
Ein eindeutiger Code für jeden Besucher, erstellt in Shopify, WooCommerce oder BigCommerce, damit er an der Kasse funktioniert — und die Bestellungen, die ihn genutzt haben, werden zurückgelesen.
Liegen die Bestellungen unter dem Stand der Vorwoche, rücken Ihre Sale-Promotions nach oben; Produkte mit Überbestand bekommen einen Boost; ein ausverkauftes pausiert, bis es wieder da ist.
Jeder Besucher sieht das Angebot, das am nächstgelegenen Standort gilt, und diese Filiale — jetzt geöffnet, heutige Öffnungszeiten, Entfernung und Route.
Eine E-Mail mit dem Angebot, das zu jedem Empfänger passt, aus Ihren Promotions, und ein eigener Code — nur versendet, wenn eines passt.
Zwei Algorithmen, zwei Designs oder ein Widget gegen keines. Neue Tests verlangen 98 % Konfidenz und 1.000 Sitzungen, bevor ein Gewinner feststeht — und die Auto-Auswahl kann dem Gewinner den gesamten Traffic geben.
Geben Sie Ihren eigenen Traffic, Bestellwert und Ihre Konversionsrate ein und sehen Sie, was Empfehlungen in Ihrem Shop wert sein könnten.
Wählen Sie den Algorithmus, gestalten Sie das Widget, prüfen Sie es als echter Besucher und sehen Sie dann, was es verkauft hat — jedes Widget zählt seine Einblendungen, seine Klicks und die Käufe innerhalb von 7 Tagen nach einem Klick. Echte Ansichten aus dem Panel.
„Mit KI einrichten“ liest Ihre Produkte und was Besucher ansehen, wählt die Widgets aus und platziert jedes auf Ihren eigenen Seiten. Besucher sehen nichts, bevor Sie veröffentlichen.
Auf der Karte „Produktempfehlungen“ unter „Neue Kampagne“: „Mit KI einrichten“ richtet Ihren ganzen Shop ein, „Selbst erstellen“ baut ein einzelnes Widget.
Aus Ihrem Shop, einem Feed oder Ihren eigenen Produktseiten — und darauf geprüft, was Empfehlungen brauchen: ein Bild, einen Namen und einen Link, Preise und Kategorien, den Bestand.
Aufrufe, Warenkorbablagen und Käufe des letzten Tages, abgeglichen mit Ihrem Katalog.
Jedes Widget auf einem Bild Ihrer eigenen Seite eingezeichnet, schon fertig — zum Verschieben, Umgestalten oder Ausschalten, am Computer und auf dem Smartphone.
Jedes Widget, seine Seite, was es heute zeigt und wann es persönlich wird. Dann „Auf Staging stellen“, und nur Sie sehen es.
Er liest Ihren Katalog, schreibt die Texte des Finders und vier Beispiele zum Antippen, zeichnet ihn auf ein Bild Ihrer eigenen Startseite — und Sie testen ihn, bevor Sie veröffentlichen.
Wählen Sie einen Algorithmus für die Seite, gestalten Sie das Widget — Tabs inklusive — und sehen Sie es als echter Besucher in der Vorschau, mit dem Grund für jede Empfehlung.
Wählen Sie zuerst die Seite — Startseite, Kategorie, Produkt, Warenkorb, Dankeseite, Suchergebnisse — und sehen Sie die Algorithmen, die dort funktionieren, jeweils mit der Zahl der Produkte, für die sie Daten haben.
Was die Kampagne daraus braucht — ein Bild, einen Namen und einen Link, den Preis, den Bestand — und welche Produkte als leere Karten erscheinen würden.
Wie die Artikel gewählt werden, die Fallbacks, die einen leeren Platz füllen, was ausgelassen wird — und wie viele Produkte überhaupt empfohlen werden können.
Marke und Größe aus dem eigenen Verlauf, Geschlecht, ein passender Preis — der Algorithmus wählt weiterhin die Produkte aus, die Regeln stellen nach vorn, was passt.
Ein Multi-Empfehlungs-Widget: Für Sie, Ähnlich und Bestseller, jeder Tab mit eigenem Algorithmus und eigenen Produkten.
Das Widget rechts, seine Einstellungen links — Größe, Farben, was jede Karte zeigt und in welcher Reihenfolge. Klicken Sie auf einen beliebigen Teil der Vorschau, um ihn zu bearbeiten.
Für Sie, neu seit dem letzten Besuch, im Trend und mehr — und Artikelkarten, um sie anzuzeigen.
Wählen Sie einen echten Besucher und sehen Sie die Produkte, die er bekäme, mit dem Algorithmus hinter jedem Platz.
QA fasst zusammen, wen sie erreicht und ob sie läuft, Ihre eigene Seite zeigt, welcher Algorithmus jeden Platz gefüllt hat, und der Simulator zeigt, was sie für ein beliebiges Produkt oder einen echten Besucher wählen würde.
Bestellungen und Umsatz, die dem Widget zugeordnet sind, und der Funnel dahinter: wie oft es angezeigt, gesehen und genutzt wurde und wie oft daraus in den Warenkorb gelegt und gekauft wurde.
Es entscheidet auf jeder Seite selbst — was Käufer auf einer Produktseite als Nächstes ansehen, Bestseller auf einer Kategorieseite, was zum Warenkorb passt — und greift Schritt für Schritt auf Alternativen zurück, sodass es nie leer bleibt.
Zusammen gekauft, auf der Produktseite: der Katalog und die Ereignisse, mit denen sie arbeitet, ein Design, der Algorithmus und ihr Platz auf der Seite — im echten Panel.
Die Käufe und der Umsatz, die sie gebracht hat, und ihr Anteil an allen Verkäufen — dann jedes Produkt, das sie gezeigt hat: wie oft es angezeigt, angeklickt und gekauft wurde.
Ihr Shop, ein Produkt-Feed, Ihre eigene Website oder eine Datei — eine kurze Prüfung vor dem Import, dann ein Katalog, der sich selbst aktuell hält.
Google Tag Manager, Ihre eigenen Seiten oder eine Zeile, die Ihr Entwickler einfügt — jedes Ereignis wird geprüft, sobald es ankommt, und frühere Bestellungen werden hochgeladen, damit die Engine bei dem beginnt, was sich schon verkauft hat.
Kostenloses KI-Tool · Inspire me
Geben Sie „Inspire me“ Ihre Adresse. Es liest Ihre Seiten so, wie ein Erstbesucher sie sieht, und schreibt die Empfehlungen auf, die sich lohnen: welche Seite, für wen, welcher Algorithmus und wie Sie den Erfolg messen.
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1„Das könnte Ihnen auch gefallen“: Empfehlungen aus dem, was sie angesehen haben
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Die Fragen, die Teams bei der Bewertung einer Empfehlungs-Engine am häufigsten stellen. Sie haben noch eine? Bringen Sie sie ins Gespräch mit.
Zum Hilfecenter →Software, die für jeden Käufer entscheidet, welche Produkte er sieht — auf einer Produktseite, im Warenkorb, in einer E-Mail — basierend auf dem, was ähnliche Käufer angesehen und gekauft haben. Die E-Commerce-Empfehlungs-Engine von Personyze läuft über ein einziges Tag auf Ihrer Website, mit einem Algorithmus für jede Seite, Ihren eigenen Regeln und denselben Empfehlungen in Ihren E-Mails und Ihrer App — und sie lernt aus jedem Besuch.
Lassen Sie ein Widget auf Automatisch — die erste Karte beim Einrichten, und dort startet jedes neue Widget — und es wählt auf jeder Seite selbst: wohin Käufer auf einer Produktseite als Nächstes gehen (Als Nächstes angesehen), die Bestseller auf einer Kategorieseite, Cross-Sells für den Warenkorbinhalt, dann personalisierte Empfehlungen, was im Land des Besuchers beliebt ist und was im Trend liegt, mit den neuesten Produkten zuletzt, damit es nie leer ist. Oder wählen Sie daneben Alle Algorithmen oder eine Seite, um selbst einen Algorithmus auszuwählen: prädiktive und beliebte, Schwarmwissen rund um das angezeigte Produkt (Als Nächstes angesehen, Cross-Sells, Ähnliche Artikel (KI)), die eigenen Artikel des Besuchers, was sich gerade in Ihrem Katalog geändert hat, und Ihre eigenen Regeln.
Ja. Personyze liest Ihren Katalog, erkennt, um welche Art von Shop es sich handelt, und stimmt die Algorithmen darauf ab. In der Mode komplettiert es den Look: Ein schwarzer Hoodie bekommt passende Trainingshosen und Sneaker dazu, nie zwölf weitere Hoodies. In der Elektronik zeigt es das Zubehör, das genau zu diesem Produkt passt, sodass auf einen Fernseher die Soundbar und die Wandhalterung folgen. Bei Wohnen und Möbeln komplettiert es den Raum im selben Stil; bei Beauty, Lebensmitteln und Tierbedarf bringt es ein Produkt zurück, wenn es Kunden üblicherweise ausgeht; im Sport bleibt es bei derselben Sportart; und auf einem Blog führt es zum nächsten Schritt im selben Thema. Es erkennt auch, wie jedes Produkt aussieht, sodass ein Neuzugang schon am Tag seiner Aufnahme gute Empfehlungen bekommt. Nichts zu konfigurieren.
Ja — auf jeder Website, egal worauf sie basiert: ein Tag auf jeder Plattform oder Eigenentwicklung, mit oder ohne Shop-Anbindung. Ihr Katalog und Ihre Bestellungen kommen dann auf vier Wegen herein. Ihr Shop: Shopify, Magento, WooCommerce, BigCommerce oder Shopware, einmal per API mit Ihren eigenen Schlüsseln verbunden. Produkte, Preise und Bestand, frühere Bestellungen und Kunden bleiben von selbst aktuell — und es wird nur gelesen. Ihr Feed oder Ihre Dateien: Der Feed, den Sie Google Shopping oder Facebook schon unter seiner Adresse bereitstellen, eine Datei, die Sie hochladen, Dateien, die Ihr System per SFTP ablegt, oder die REST-API — in CSV, Excel, XML oder JSON. Wir lesen Ihre Website: Gar kein Feed? Wir besuchen Ihre Produktseiten und lesen Name, Bild und Preis jedes Produkts. Ihre Bestellungen, online und im Laden: Laden Sie frühere Bestellungen hoch — eine Zeile pro Bestellposition — und die Engine startet mit dem, was sich schon zusammen verkauft hat, statt wochenlang zu warten. Ein wiederkehrender Feed oder SFTP lässt sie aus jedem Verkauf weiterlernen, auch aus denen im Laden.
Als Slider, Raster, Liste, Zusammen-gekauft-Streifen oder Tabs — unter dem Produkt, im Warenkorb, auf der Startseite, vor, nach oder in einem beliebigen Element oder als Pop-up in der Mitte, in einer Ecke oder bei Exit-Intent. Käufer legen Artikel direkt aus dem Widget in den Warenkorb, ohne die Seite zu verlassen, und Slider und Raster legen ihre eigene Kartenanzahl für Desktop, Tablet und Smartphone fest.
Auf Ihre Art: Fragen Sie den KI-Assistenten, und er baut das Widget, passt es an den Look Ihrer Website an, platziert es und prüft es auf Ihrer Seite; oder klicken Sie im visuellen Editor auf die Stelle auf Ihrer Seite; oder starten Sie mit der Vorlagengalerie und beschreiben Sie jede Änderung, die die KI vornehmen soll. Karten können Badges, einen Warenkorb-Button und ein Merklisten-Herz tragen, und Entwickler können das HTML bearbeiten.
Ja. Lassen Sie aus, was der Besucher gerade ansieht, angesehen hat, im Warenkorb hat, gemerkt oder gekauft hat; empfehlen Sie ausgewählte Kategorien nie; behalten Sie nur reduzierte Produkte, Produkte mit Bild oder aus ausgewählten Kategorien; schreiben Sie einen Filter auf jedes Katalogfeld; zeigen Sie eines pro Marke; und beeinflussen Sie die Reihenfolge mit sanften Boosts — mehr auf Lager zuerst, neue Artikel, Gewinnmarge. Nicht vorrätige Produkte werden nie empfohlen.
Ähnliche Artikel (KI) liest Ihre Titel, Marken, Beschreibungen und Kategorien, sodass ein neues Produkt ähnliche Artikel hat, bevor es jemand angesehen hat. Die Funktion wird einmal für das ganze Konto in Ihren Katalogeinstellungen eingeschaltet und verbraucht KI-Credits. Neu auf Lager zeigt, was seit dem letzten Besuch des Besuchers eingetroffen ist, ein Widget kann neue Artikel boosten oder ihnen einen Platz reservieren, und Fallbacks füllen eine kurze Liste auf.
Ja — es ist selbstlernend. Es wägt viele Signale zugleich ab: wer der Käufer ist, was er ansieht, in den Warenkorb legt, merkt, sucht und kauft und wo er ist. Jede Runde fließt in die nächste Berechnung der Listen ein, Klicks stärken innerhalb von Grenzen, was funktioniert, und ein A/B-Test kann dem Gewinner den gesamten Traffic geben.
Pro Widget und pro Produkt: Einblendungen (nur gezählt, wenn mindestens zwei Drittel des Artikels auf dem Bildschirm waren), Klicks und die Klickrate sowie Käufe — ein Kauf zählt, wenn er auf einen Klick auf diesen Artikel in diesem Widget folgt, und zwar innerhalb von 7 Tagen. Der Umsatz wird pro Widget gutgeschrieben, berechnet mit den Preisen aus Ihrem Katalog, und Artikel, die oft gezeigt, aber selten geklickt werden, werden für Sie markiert.
Ja. Lassen Sie ein Widget gegen ein anderes antreten — zwei Algorithmen, zwei Designs oder ein Widget gegen keines. Neue Tests verlangen 98 % Konfidenz und 1.000 Sitzungen, bevor ein Gewinner feststeht, und mit eingeschalteter Auto-Auswahl kann der Gewinner den gesamten getesteten Traffic bekommen. Mehr zu A/B-Tests.
Ja. Das Widget übersetzt seine eigenen Texte — Titel, den Warenkorb-Button, Labels — automatisch in die Sprache jedes Käufers, und Ihr Katalog-Feed kann mehrere Sprachen enthalten: Legen Sie eine Sprache fest und ordnen Sie zu, welche Feed-Felder dazugehören, damit auch Namen und Beschreibungen in der Sprache des Käufers erscheinen.
Ja. Native Produktleisten in Ihren iOS- und Android-Apps kommen über unser SDK — Produktempfehlungen für Apps, mit derselben Engine und denselben Empfehlungen wie im Web. Für alles andere — Ihr Backend, ein Kiosk, eine E-Mail-Vorlage — liefert die JSON-API die empfohlenen Produkte eines Besuchers von einer einzigen Adresse, nach Benutzer-ID, E-Mail oder dem angesehenen Artikel.
Ein HTML-Snippet kommt in die E-Mails, die Sie schon versenden, aus Mailchimp, Klaviyo oder jeder anderen Plattform, und jeder Empfänger bekommt Produkte, die in dem Moment für ihn ausgewählt werden, in dem er die E-Mail öffnet — aus dem, was dann vorrätig ist. Mehr zu E-Mails beim Öffnen.
Ja. Artikel haben eigene Algorithmen — was Leser als Nächstes öffnen, was Leser dieses Artikels außerdem gelesen haben, das Beliebteste in seiner Kategorie, Artikel im Trend, Inhalte, die jedem Leser empfohlen werden, und mehr — für Verlage, Wissensdatenbanken und Medien-Websites. Mehr unter Content-Empfehlungen.
Ja — es ist eine Engine für die gesamte Plattform. Dieselben Empfehlungen können auch in E-Mails beim Öffnen entstehen, die Sie über Ihre bestehende E-Mail-Plattform versenden; die Besuchersignale dahinter stammen aus dem verhaltensbasierten Targeting, und Sie können Algorithmen und Platzierungen im A/B-Test gegeneinander antreten lassen. Ein Tag, ein Besucherprofil, jeder Kanal.
Selbstlernende Empfehlungen, angetrieben von Machine Learning, das das Verhalten Ihrer Käufer auswertet: Jeder Aufruf, jede Suche, jeder Warenkorb und jede Bestellung fließt in die nächste Berechnung der Empfehlungen ein, sodass das, was Sie zeigen, mit dem Schritt hält, was sich verkauft.
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