Testideen für Onlineshops

Ideen zu Product Recommendations

Ein Besucher steuert eine Produktseite Ihres Onlineshops an, ist dann jedoch vom präsentierten Produkt nicht überzeugt. Vielleicht zeigen Sie ihm auf der Produktseite ja noch einige zusätzliche Angebote, um ihn doch noch zu gewinnen? Sie werden dabei aber ausprobieren müssen, welche Produkt-Empfehlungen wirklich passen.

„Ach nein, das ist es vielleicht doch nicht.“ Manch ein potenzieller Kunde wird solch einen Satz möglicherweise schon einmal beim Aufenthalt in Ihrem Onlineshop gesagt haben. Er hat vielleicht eine Ihrer Produktseiten angesteuert, weil das dort präsentierte Produkt aus irgendeinem Grund sein Interesse geweckt hat. Dann hat er sich den Details des Produkts gewidmet, hat vielleicht die Produktfotos betrachtet und das Interesse verloren. Der Austausch des Produktfotos und/oder ein neuer Produkttext können hier bisweilen Wunder bewirken. Aber selbst dann wird wohl noch immer so manch ein Kunde abspringen. Präsentieren Sie allerdings zusätzlich weitere Produkte mit kleineren Bildern auf der Produktseite, besteht noch die Chance, die Aufmerksamkeit des enttäuschten Kunden auf eine Alternative zu lenken. Vielleicht lässt er sich ja inspirieren und kauft doch noch? Zumindest möglich wäre es. Der Conversion-Rate der jeweiligen Produktseite wäre das zwar nicht dienlich, wenn man den Klick auf den Kaufbutton als Conversion sieht. Aber letztlich geht es ja um Ihren gesamten Onlineshop und für dessen Gesamt-Conversion-Rate ist es erst einmal egal, ob der potenzielle Kunde das Hauptprodukt auf der Seite oder eine der zusätzlichen Empfehlungen kauft.

Welches Produkt passt?

Sie sollten genau überlegen, welche zusätzlichen Produktempfehlungen Sie auf eine Produktseite setzen. Grundsätzlich haben Sie drei möglicherweise (!) sinnvolle Möglichkeiten:

  • Sie können auf die Produktseite des Produkts X Produkte derselben Kategorie als Empfehlung setzen. Eine Kundin schaut sich beispielsweise eine Frauen-Jeans in ihrem Onlineshop an? Präsentieren Sie ihr vergleichbare Jeans als Zusatz.

  • Möglicherweise entscheiden Sie sich auch für Produkte der Oberkategorie als Empfehlung. Präsentieren Sie der Kundin, die sich für Jeans interessiert hat, dann vielleicht Hosen aus einem anderen Stoff.

  • Schließlich können natürlich auch ergänzende Produkte als Zusatz-Empfehlung Sinn machen. Zur Jeans könnten dann etwa schicke Blusen passen.

All diese Zusätze sind natürlich nicht nur dafür geeignet, vom Kunden statt des Hauptprodukts auf der Produktseite gekauft zu werden. Möglicherweise kauft er eins der Zusatzangebote UND das Hauptprodukt. Das würde dann zwar nichts an der Conversion-Rate ändern, aber den Umsatz pro Kunde stärken und auch das wäre ein Erfolg.

Recomendations gehören nicht auf die Produktseite?

Ein wesentlicher Erfolgsfaktor bei Empfehlungen ist die Platzierung dieser. Hier gibt es mindestens drei Möglichkeiten:

  • Direkt auf der Produktdetailseite (wie z.B bei Amazon)

  • Nachdem ein Produkt in den Warenkorb gelegt wurde (wie z.B. bei C&A)

  • Im Warenkorb (wie z.B. bei Campus72)

“Experten” warnen gelegentlich davor, Vorschläge auf der Produktseite anzuzeigen, da dadurch der Besucher vom eigentlichen Produkt abgelenkt wird. Was die beste Lösung ist, hängt stark vom jeweiligen Shop, den Produkten und den Kunden ab. Auch Kombinationen dieser Platzierungen sind denkbar, ggf. auch mit jeweils anderen Produkten und Zielsetzungen.

Probieren Sie ein bisschen, was passt!

Testen Sie auf Ihren Produktseiten ein bisschen, welche zusätzlichen Produktempfehlungen von Ihren potenziellen Kunden am ehesten angenommen werden. Gehen Sie auch hier nicht planlos vor und entscheiden Sie auch nicht aus dem Bauch heraus. Entwickeln Sie stattdessen über Tests ein Gespür dafür, was Ihrer Conversion-Rate wirklich dient und was nicht. Halten Sie Ihre Kunden, selbst wenn das erste Produkt Sie nicht gleich überzeugt.

Der Autor

Julian Kleinknecht - Geschäftsführer & Gründer

Julian Kleinknecht
Geschäftsführer & Gründer

Julian Kleinknecht hat viele Jahre Erfahrung in den Bereichen Web-Analyse und A/B-Testing und teilt sein Wissen oft bei LinkedIn.

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