Der Case:

Ein B2C Shop für Auto-Zubehör und Ersatzteile zeigt keine schlechte Performance: stetig wachsende Umsätze und von Jahr zu Jahr mehr Einkäufe erfreuen den Betreiber. Die Zahl der Artikel pro Einkauf ist gering, aber der Shop setzt zahlreiche Methoden für Cross- und Up-Selling ein.

Das Ziel:

Die Cross-Selling Optionen „passende Artikel“, „Top-Seller“, „Neueste Produkte“ und „Andere Kunden kauften auch“ bringen nur mäßigen Mehrwert und sollen optimiert werden..

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Das Problem der Artikel-Empfehlungen

Kunden gute Empfehlungen während des Shoppingprozesses zu geben ist keine leichte Aufgabe. Der Kunde ist üblicherweise mit einer Kaufabsicht vorgeprägt und hat Vorstellungen davon, was er kaufen möchte. Natürlich gibt es auch Gelegenheitsshopper, die ein Schnäppchen mitnehmen möchten oder ohne vorherige Absicht spontan einen Artikel erwerben. Aber im großen und Ganzen steht insbesondere beim Ersatzteile-Shopping wie im vorliegenden Fall der im Vorfeld definierte Kaufbedarf fest.

Um dem Kunden dennoch die bestmögliche Unterstützung bei der Einkaufserfahrung zu geben, bieten sich Shopbetreibern viele Wege an, die Artikel in unmittelbarer Nähe des vom Kunden gesuchten Artikels flexibel zu platzieren – das Regal um den Artikel herum quasi spezifisch zu befüllen. Beispielsweise bieten sich für solches Cross-Selling die folgenden Optionen an:

  • Kunden kauften auch…
  • Topseller
  • Wetter Aktionen
  • Neueste Artikel
  • Rabatte
  • Passende Artikel, Zubehör

Für den vorliegenden Fall optimierten wir passende Artikel und maßen den Erfolg an

    1. Gestiegenen Klick auf Artikelempfehlungen
    2. Mehr Klicks auf Empfehlungen, die zu einem Kauf wurden
    3. Eine deutliche Steigerung des Umsatzes aus Klicks auf Artikelempfehlungen

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