Je mehr Kollegen in Berührung mit Salesforce kommen und die Möglichkeiten sehen, desto größer wird ihr Wunsch, auch in ihrem Bereich von dieser digitalen, spielerischen Effizienz zu profitieren.”

- Kirstin Hesse, Director of Online Merchandising, engelhorn
 

Wer die Website des Mannheimer Kaufhauses engelhorn besucht, kann sich leicht in dem großen, vielfältigen Produktkatalog verlieren. Der Einzelhändler führt über 700 Marken und 35.000 Produkte – von Mode über Luxuswaren bis hin zu Sportartikeln. Deshalb ist entscheidend, dass engelhorn jedem einzelnen Käufer genau die Produkte präsentiert, die ihn am meisten interessieren und die er am wahrscheinlichsten kaufen wird. Doch mit einem dreiköpfigen Team für das Online Merchandising, das ein Geschäftswachstum von jährlich 20 – 30 % bewältigen muss, waren maßgeschneiderte Produktempfehlungen bislang nicht realisierbar. Der riesige, vielfältige Produktkatalog von engelhorn machte die Sache nicht gerade leichter. Die Frage war: Wie lassen sich die richtigen Produkte mit den richtigen Käufern zusammenbringen? Die Lösung lautete: Salesforce Einstein. Als Kirstin Hesse, Director of Online Merchandising, im Jahr 2016 erstmals von den Produktempfehlungen mit künstlicher Intelligenz hörte, die mit Einstein Product Recommendations möglich waren, wollte sie das unbedingt ausprobieren. So kam es, dass engelhorn im November 2016 als einer der ersten Einzelhändler Einstein Product Recommendations implementierte. „Salesforce informiert einen über aktuelle Innovationen und neueste Tools. Auch kann man jederzeit mit anderen Kunden von Salesforce Know-how und Erfahrungen austauschen“, erklärt Hesse. „Das ist eine Partnerschaft. Es herrscht große Offenheit und Informationen werden geteilt – und wenn man sich mit anderen austauscht, gewinnt man viel mehr als man verliert.“

 

 

Die Personalisierung mit künstlicher Intelligenz (KI) hat die Konversionsrate um 2,5 %, den durchschnittlichen Bestellwert um 1,5 % und den Umsatz pro Besucher um fast 4 % gesteigert.”

- Kirstin Hesse, Director of Online Merchandising, engelhorn

Bereits seit 2013 nutzt engelhorn die Commerce Cloud für sein schnell wachsendes Online-Geschäft. Zuvor hatten sie die Lösung von Wiethe im Einsatz die aber nicht flexible und skalierbar genug war.  Mittlerweile kann der Kunde alle 3 Webseiten (Sport, Fashion, Luxury) in einem Warenkorb auschecken. Um das Omnichannel-Erlebnis für die Kunden abzurunden, bietet Engelhorn  "click & Collect", "return in store" und "same day delivery" an. Mit einem Online-Anteil von einem Fünftel am Umsatz steht Engelhorn nach eigenen Angaben gut da.

Da Einstein direkt in die Commerce Cloud integriert ist, hätte die Implementierung kaum unkomplizierter sein können. Nach der Teilnahme an Workshops zur Implementierung vom Retail Practice-Team der Commerce Cloud und der Festlegung von Sortierregeln war das Merchandising-Team von engelhorn in der Lage, die personalisierten Empfehlungen in nur vier Wochen online zu stellen. 

Interne Entwickler aktivierten die Produkt- und Bestellungsfeeds, während sich das Merchandising-Team um die Platzierung, das Layout und die Benutzerfreundlichkeit der Empfehlungen kümmerte. Die Content Slots mit den Empfehlungen befinden sich unter jedem Produktbild und basieren auf der Surf- und Kaufhistorie. Es gibt drei Empfehlungsarten: Produkte, die den angezeigten Inhalt „ergänzen“, eine „Alternative“ darstellen und die sich auf „zuletzt Angesehenes“ beziehen. 

Hesses Team kann Empfehlungen mit flexiblen Produktschiebeleisten optimieren. Der Content Slot lässt sich so leicht anpassen, dass jeder Einzelhändler die Empfehlungsabschnitte maßgeschneidert gestalten kann. „Die Implementierung ging sehr schnell und war recht einfach“, erinnert sich Hesse. 

Nach mehreren Wochen sowie unter Berücksichtigung der Vielfalt und Breite seines Produktangebots und seiner Kunden fügte engelhorn verschiedene Regeln hinzu, um bestimmte Geschäftsziele zu erreichen (z. B. die Beschränkung von Empfehlungen auf weitere Luxusartikel, wenn Luxusartikel angezeigt werden). „Jeder Kunde ist einzigartig. Uns war es extrem wichtig, dass die Empfehlungen für jeden Kunden maßgeschneidert sind und zur Produktkategorie und zum Preissegment passen“, sagt Hesse.

 
 
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