eCommerce NextGen

eCommerce NextGen Marketing Automation – wie funktioniert es?

Verhaltensprofil

Dank der Identifizierung wissen wir, welche Produkte in Ihrem Online-Shop angeklickt und angesehen wurden

Produktempfehlungen
und Next Best Offer Engine

Dynamische 1-zu-1 E-Mails, die nach dem Besuch des Kunden in Ihrem Online-Shop gesendet werden

Dynamische Widgets mit Produktempfehlungen Ihres Online-Shops

Die einzigartige Lösung für Automatisierung und Produktempfehlungen für die Online-Shops

Das NextGen eCommerce Modul in SALESmanago ist eine Komplettlösung für jeden Online-Shop. Seine Analyse ermöglicht die Informationen über das Interesse bestimmter Personen an den Produkten und deren Kategorien im Shop-Angebot zu sammeln. Diese Informationen können verwendet werden, um dynamische E-Mails und Empfehlungsrahmen auf der Website zu erstellen. Sie können sie selbständig mit Hilfe von neuen und intuitiven Assistenten vorbereiten.

Die fortschrittlichste Technologie für E-Commerce, die Sie innerhalb von 30 Minuten im Online-Shop implementieren können.

Die einzigartige Analyse des Kundenverhaltens und seiner Interessen – Digital Body Language der nächsten Generation

Das System analysiert die Websitebesuche und erstellt das Kaufprofil eines Nutzers anhand der Sichtbarkeit der Elemente des Angebots, die mit den SALESmanago Web Beacons gekennzeichnet wurden. Dies erweitert die herkömmliche Verhaltensanalyse, die nur auf Klicks über vorher nicht verfügbare Informationen basiert, was sich ein bestimmter Kunde auf der Website ansieht.

Das Modul sammelt Daten:

  • für konkrete Personen und die ganze Datenbank
  • für einzelne Produkte und Produktkategorienstrong>
  • in festen Zeitabschnitten: täglich, wöchentlich und monatlich

Die automatische Analyse führt zur:

  • Identifizierung von den meist angesehenen und angeklickten Produkten und Kategorien pro Person und für die ganze Datenbank
  • Identifizierung der Produkte, welche auch angesehen und angeklickt wurden, sodass wir für jedes Produkt solche Produkte anpassen können, die am häufigsten angesehen, angeklickt oder gekauft wurden.

Der Empfehlungsdienst und der Mechanismus „Next Best Offer”

Anhand von gesammelten Informationen und deren Analyse ermöglicht das eCommerce NextGen Modul dynamische Nachrichten und Empfehlungsrahmen dank dem einfachen Drag&Drop Assistenten zu erstellen. Beim Erstellen eines neuen dynamischen Elementes entscheiden wir selbst auf welcher Grundlage jedes Produkt innerhalb eines Widgets gewählt werden soll. Die Produkte können in zwei Basisbereichen ausgewählt werden.

Erweitertes Produkt-Retargeting:

  • Das zuletzt angeklickte Produkt
  • Das zuletzt angesehene Produkt
  • Das meist angeklickte Produkt
  • Das meist angesehene Produkt

Die fortgeschrittenen Produktempfehlungen „Next Best Offer”, die auf den zuletzt angesehenen und angeklickten Produkten basieren:

  • Ein ähnliches Produkt, das von den anderen Personen am meisten angeklickt wurde
  • Ein ähnliches Produkt, das von den anderen Personen am meisten angesehen wurde

In einer Nachricht oder einem Empfehlungsrahmen kann man beliebige Anzahl von gewählten Produkten auf beliebige Art und Weise hinzufügen.

Dynamische E-Mail-Nachrichten – wie funktionieren sie und wie kann man sie selbst mit Hilfe eines einfachen Assistenten erstellen

Eine dynamische E-Mail-Nachricht ist nichts anderes als die Verbindung einer klassischen Nachricht-Vorlage und einer modernen Technologie. Dies bedeutet, dass beim Versenden einer Nachricht das System automatisch Produkte aus dem Shop-Angebot anhand von vorher festgelegten Regeln wählt und sie der Nachrichten-Vorlage selbst hinzufügt. Im eCommerce NextGen wurde das Erstellen solcher Nachrichten maximal vereinfacht. Ein extra vorbereiteter Assistent ermöglicht Schritt für Schritt die neue Nachricht durchzuklicken und den Versandzeitpunkt zu bestimmen.

Die Nachricht kann man automatisch senden, wenn:
  • die Person die Website oder die bestimmte URL besucht
  • die Person die Website oder die bestimmte URL für bestimmte Zeit nicht besucht
Natürlich können wir traditionelle Nachrichten senden, die wir wie eine Standardnachricht an bestimmtes Segment oder die ganze Datenbank adressieren.

Produktempfehlungen auf der Website – wie funktionieren sie und wie kann man sie selbst mit Hilfe eines einfachen Assistenten erstellen

Die Produktempfehlungen verwenden exakt die gleichen Mechanismen der Auswahl von Produkten wie die dynamischen E-Mail-Nachrichten. Sie werden auf den Websites verwendet, um die Angebote den Personen präziser zu präsentieren, die den Online-Shop besuchen. Wichtig ist die Tatsache, dass die Produkte sowohl für die identifizierten Personen, deren Kontaktdaten und Verhaltensprofil im SALESmanago System vorhanden sind, ausgewählt werden, als auch für die anonymen User anhand ihres aktuellen Besuchs oder des ganzen Besuchsverlaufs.

Auch für sie wurde der Assistent geschaffen, der maximal die Erstellungszeit neuer Empfehlungsrahmen erleichtert und verkürzt. Sein Ergebnis ist der Code, den man auf der Website anstelle des Rahmens hinzufügen muss.

Vorteile der Verwendung

  • Erstellung beliebiger Anzahl von dynamischen E-Mail-Nachrichten und Empfehlungen
  • Benutzerfreundliche Schritt-für-Schritt-Assistenten unter der Anwendung des Drag&Drop-Editors
  • Zugriff auf die Analyse von Kundenprofiländerungen und der gesamten Datenbank über einen beliebigen Zeitraum
  • Die Möglichkeit, Produkte in Form von Websiterahmen und E-Mails zu empfehlen
  • Die Möglichkeit Produkte, die von anderen Personen gekauft wurden, sowie die Produkte, die der Kunde gekauft hat, zu empfehlen
  • Eine genaue Analyse der Attraktivität des Angebotes innerhalb von Kategorien und Produkten für die Kunden des Online-Shops mit der Möglichkeit Trends zu erkennen und die Versorgung des Shops mit Produkten aus den beliebtesten Kategorien zu optimieren

Kundenbewertung

„SALESmanago ist ein Tool, welches uns ermöglicht das völlige Potenzial von Marketing Automation zu entsperren. Wir verbessern ständig die Effektivität unserer Marketingmaßnahmen.”
Hubert Jakubiak, Growth Hacker – AdTaily

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