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Die Personalisierungs-Lücke: Verbesserung der Datenanalyse und des Kontextes

Die Erwartungen der Verbraucher sind in den letzten 20 Jahren kontinuierlich gestiegen, und damit hat sich die Welt des Einzelhandels stark verändert. Mit technologischen Fortschritten wie dem Smartphone haben sich Verbraucher an eine sofortige Befriedigung ihrer Bedürfnisse gewöhnt - Stichwort “Instant Gratification”. Beim Online-Shopping von Kleidung erwarten Verbraucher die gleiche schnelle Bedürfnisbefriedigung, wie bei anderen Konsumbereichen.

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Wenn Käufer hohe Erwartungen haben und Händler keine erstklassigen Einkaufserlebnisse bieten, laufen sie in Gefahr, ihre Käufer an Wettbewerber zu verlieren. Wie können Händler also das Einkaufserlebnis Ihrer Käufers verbessern, um deren Loyalität und Zufriedenheit zu erhalten?

Für stärker personalisierte Einkaufserlebnisse müssen Händler Kunden-, Produkt- und Transaktionsdaten analysieren und vernetzen. Vernetzte Daten sind nötig, denn nur mit ihnen können dem richtigen Kunden die richtigen Produkte zur richtigen Zeit präsentiert werden. Integrieren Händler Verbraucherdaten und Produkttrends in ihre Business Intelligence, werden sie ihre Kunden besser verstehen und stellen sicher, dass allen Kunden die Produkte angeboten werden, die ihren persönlichen Vorlieben entsprechen.

Händler müssen die richtigen Inhalte im richtigen Kontext zur richtigen Zeit dem richtigen Kunden präsentieren. Diese Formel ist der Schlüssel zu echter 1:1-Personalisierung.

Wenn ein Verbraucher einen Online-Store besucht, möchte er so schnell wie möglich Kleidungsstücke in dem Stil sehen, der seinen individuellen Präferenzen entspricht. Und wie im vorherigen Beitrag zur Personalisierungslücke deutlich wurde, sieht er sich dabei selten mehr als die erste Seite der Suchergebnisse an. Es ist unwahrscheinlich, dass sich ein Shopper heute noch durch zehn Seiten an Jeans klickt, um eine zu finden, die seinen Vorstellungen entspricht.

Wenn der Käufer in der Vergangenheit bereits eine Jeans auf der Webseite gekauft hat, verfügt der Händler eigentlich über alle notwendigen Daten, um eine Jeans in passendem Stil, guter Passform und Größe anbieten zu können. Dadurch erspart er dem Käufer viel Arbeit - und verringert die Gefahr, dass dieser seinen Einkaufsvorgang vorzeitig abbricht. Viele Händler verfügen über alle nötigen Daten für personalisierte Einkaufserlebnisse, haben aber oft Schwierigkeiten, diese zu nutzen und zu optimieren.

So funktioniert 1:1 Personalisierung

Durch die Erschließung und Nutzung wichtiger Kundendaten können Händler jeden einzelnen Käufer mit den Produkten inspirieren und begeistern, die ihm gefallen. Verbraucherdaten geben Händlern einen Überblick über Größe, Stil und Passform, die der Käufer bisher gekauft hat. Diese Daten helfen dabei, genaue Empfehlungen auf 1:1-Basis zu erstellen und ermöglichen es, jedem Kunden ein individuelles Einkaufserlebnis zu bieten.

Mit Transaktionsdaten können Händler zwei Schlüsselfragen beantworten: Wo sonst kauft der Kunde ein? Und: Welche anderen Produkte kauft er? Mit einem Verständnis darüber kann der Händler Produkte anbieten, die den zuvor erworbenen Modellen ähnlich sind. Wenn der Käufer nach einer Jeans sucht und in der Vergangenheit mehrmals straight-leg Modelle gekauft hat, dann weiss die Datenplattform des Einzelhändlers, dass er dem Kunden mehr straight-leg als skinny-fit Jeans anbieten sollte.

Produktdaten sind Händlern eine Leitlinie bei der Änderungen von Stil, Größe und Passform von Kleidung. Außerdem zeigen sie, welche Designs bei Verbrauchern beliebt sind. Produktdaten bestehen aus Details über den Stil der Kleidung und auch der Demographie von Verbrauchern, die ein bestimmtes Produkt kaufen. Außerdem liefern sie Erkenntnisse darüber, wie gut Produkte passen und ob sie eher behalten oder retourniert werden.

Eine umfassende Datenerhebung hilft Händlern, jedem einzelnen Kunden die Kleidungsstücke anzubieten, die ihm am besten gefallen und passen werden. Dadurch stellen sie sicher, dass Produktempfehlungen auf jeden Kunden zugeschnitten und für ihn relevant sind. Durch die Erfassung relevanter Daten und deren Verwendung als Leitfaden für Produktionsprozesse können Einzelhändler das Einkaufserlebnis der Verbraucher erheblich verbessern.

Klicken Sie hier für das Impulsreferat zum Thema von Lars Rabe, Managing Director von True Fit EMEA.