Im Online-Supermarkt zählt Geschwindigkeit. Heutige Online-Shop-Systeme sind darauf ausgelegt, bei der Kaufentscheidung zu unterstützen. Doch im Online-Supermarkt wollen Kunden keine Entscheidungen treffen. Denn sie wissen meist schon im Voraus, welche Produkte sie von welcher Marke in welcher Menge kaufen werden: Sie möchten einfach „ihre“ Butter und „ihre“ Nudeln in den Warenkorb legen – zusammen mit anderen Artikeln, die sie in regelmäßigen Abständen brauchen. Und das so schnell wie möglich.
Standardfunktionen für Einkaufslisten greifen zu kurz
Dabei hilft es Kunden nur bedingt, wenn sie eine Liste ihrer letzten Einkäufe erhalten. Denn obwohl immer wieder die gleichen Produkte bestellt werden, ist kein Einkauf wie der andere: Manches wird ständig gekauft (Milch), manches nur sporadisch (Spülmaschinentabs) und manches einmalig (Grillzange). Zudem benötigen Kunden auch immer wieder Produkte, die sie bisher noch gar nicht bestellt haben.
Machine Learning-Experte Carsten Kraus zeigt, wie Sie Wiederbestellungen erhöhen
Um als eFood-Händler wirklich beim Einkaufen zu unterstützen, gilt es vorauszusagen, was der Kunde in seiner aktuellen Session am wahrscheinlichsten brauchen wird. Ein Service, der nur mit Hilfe von Machine Learning und Predictive Analytics funktioniert – aber einfacher in Ihren Online-Shop zu integrieren ist, als Sie vielleicht denken.
Bereits heute können Sie Ihre Kunden dazu bringen, in weniger Zeit mehr einzukaufen. Wie das geht? Genau das zeigt Ihnen Carsten Kraus im Webinar „Online-Supermarkt – wie Machine-Learning das Einkaufen einfacher macht“.
Im Webinar erfahren Sie, wie Sie:
- Wiederbestellungen im Online-Supermarkt vereinfachen und den durchschnittlichen Bestellwert erhöhen.
- bereits beim zweiten Shop-Besuch eines Kunden voraussagen, welche Produkte er in der aktuellen Session kaufen wird.
- an die Wiederbestellung von Verbrauchsartikeln erinnern, noch bevor sie einem Kunden ausgehen.
Carsten Kraus ist Founder und CEO der Omikron Data Quality GmbH, deren FACT-Finder-Technologie inzwischen mehr als ein Drittel der Top100 Handelsketten und mehr als die Hälfte der Top100 Online-Shops nutzen. Er hat über 100 Fachartikel veröffentlicht. Auf deutschen und internationalen Konferenzen hat er neben aktuellen Fachbeiträgen auch zu Zukunftsthemen wie semantische Suche, Augmented Reality und Künstliche Intelligenz gesprochen – zuletzt auf dem BHB-Kongress in Köln und der Berlin Food Week 2017.
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Jasmin HerbJasmin Herb ist Inbound Marketing Specialist im FACT-Finder Marketing Team. Sie ist spezialisiert in den Bereichen Social Media Marketing, Content Marketing, Search Engine Optimization / Search Engine Advertising, Conversion Optimization und Public Relations. Seit Ihrer Tätigkeit bei FACT-Finder, konnte Sie sich ein tiefes Verständnis rund um den eCommerce, Product Data Quality, Retail Strategien, Conversion Optimierung und den aktuellsten Retail-Trends aneignen. In 2011 schloss Jasmin Ihr Studium an der Hochschule Pforzheim als Bachelor of Science für Marketing und Kommunikationswissenschaften ab.