Beispiel für Produktempfehlungen
Wechseln Sie zwischen drei Käufern und sehen Sie, wie sich jede Empfehlungsreihe neu ordnet — jede mit einem anderen Algorithmus, alle in Echtzeit personalisiert. Ohne Code.
Ein Shop. Empfehlungen für jeden Käufer.
Wechseln Sie zwischen den drei Käufern unten — oder lassen Sie es automatisch ablaufen — und sehen Sie, wie sich jede Empfehlungsreihe neu ordnet. Jede Reihe nutzt einen anderen Algorithmus.
Ein Katalog. Die richtigen Produkte für jeden Käufer.
Personyze vereint angesehene Produkte, Käufe und Affinitäten jedes Käufers in einem Live-Profil und nutzt dann eine Empfehlungsengine mit mehreren Algorithmen, um die Produkte zu zeigen, die er am ehesten kauft.
Erkennen
Personyze vereint angesehene Produkte, Käufe, Warenkorb und Kategorie-Affinität jedes Käufers sowie das, was ähnliche Käufer kaufen, in einem Live-Profil.
Entscheiden
Die Empfehlungsengine führt mehrere Algorithmen gleichzeitig aus — personalisiert, kollaborativ, häufig zusammen gekauft, inhaltsbasiert und Trends — und reiht Produkte pro Käufer.
Anpassen
Jede Empfehlungsreihe ordnet sich in Echtzeit neu — auf der Startseite, auf Produktseiten, im Warenkorb und in E-Mails — ohne Entwickler-Tickets.
Jede Art von Empfehlung
Von „Für Sie empfohlen“ bis „Häufig zusammen gekauft“ reiht Personyze Produkte mit dem richtigen Algorithmus für jede Platzierung — alles aus einem einheitlichen Profil.
Für Sie empfohlen
Persönliche Auswahl, gereiht nach Verhalten, Affinitäten und Verlauf jedes Käufers — keine statische Bestsellerliste. Mehr erfahren →
Kunden kauften auch
Kollaborative Empfehlungen auf Basis dessen, was ähnliche Käufer gekauft haben — mit Produkten, die sie sonst übersehen würden. Mehr erfahren →
Häufig zusammen gekauft
Empfehlungen aus der Warenkorbanalyse, die die Bestellung vervollständigen und den durchschnittlichen Bestellwert im richtigen Moment steigern.
Zuletzt angesehen & ähnlich
Holen Sie Artikel zurück, die ein Käufer angesehen hat, und zeigen Sie optisch oder inhaltlich ähnliche Produkte. Mehr erfahren →
Trends & Topseller
Popularitätsbasierte Empfehlungen nach Kategorie oder Segment — ideal für neue Besucher mit wenig Verlauf.
Cross-Selling & Upselling
Empfehlen Sie ergänzende und höherwertige Produkte auf Produktseiten, im Warenkorb und im Checkout.
E-Mail & kanalübergreifend
Übertragen Sie dieselben personalisierten Empfehlungen in E-Mails und Inhalte, die beim Öffnen entstehen — für ein einheitliches Erlebnis. Mehr erfahren →
Mehrere Algorithmen & Regeln
Kombinieren Sie Algorithmen mit Merchandising-Regeln — Produkte pushen, anpinnen oder ausschließen — und testen Sie per A/B-Test, welche Strategie gewinnt. Mehr erfahren →
Relevante Empfehlungen bedeuten größere Warenkörbe.
Käufer können nicht kaufen, was sie nicht finden. Wenn jede Reihe Produkte zeigt, die ein Käufer wirklich will, steigern Sie Entdeckung, Conversion und durchschnittlichen Bestellwert mit dem Traffic, den Sie bereits haben.
Die richtigen Produkte, pro Käufer
Jeder Besucher sieht Produkte, die zu seinem Verhalten und Geschmack passen — nicht dieselben generischen Bestseller wie alle anderen.
Höherer durchschnittlicher Bestellwert
Empfehlungen für häufig zusammen gekaufte Produkte und Cross-Selling vervollständigen die Bestellung und vergrößern den Warenkorb.
Bessere Produktentdeckung
Relevante Artikel helfen Käufern, mehr von Ihrem Katalog zu entdecken, statt in einer Sackgasse abzuspringen.
Eine Engine, jede Platzierung
Startseite, Produktseiten, Warenkorb und E-Mail greifen alle auf dasselbe einheitliche Profil und dieselbe Empfehlungsengine zu.
Produktempfehlungen: Antworten
Häufige Fragen zu KI-Produktempfehlungen mit Personyze.
Was sind personalisierte Produktempfehlungen?
Welche Empfehlungsstrategien unterstützt Personyze?
Wie funktioniert die Empfehlungsengine?
Wo kann ich Empfehlungen zeigen?
Braucht es Entwickler?
Kann ich testen, welche Empfehlungsstrategie am besten funktioniert?
Eine Engine. Die richtigen Produkte für jeden Käufer.
Personyze bringt KI-Produktempfehlungen in eine vollständige Personalisierungsplattform — mehrere Algorithmen, Kontrolle über das Merchandising und dasselbe einheitliche Profil im Web und per E-Mail.