Einzelhandel

Omnichannel-E-Commerce-Empfehlungen in Echtzeit

Produktangebote personalisieren: Empfehlen Sie Produkte basierend auf dem Surfverhalten, vorangegangenen Einkäufen und Vorlieben der individuellen Kund:innen, um während der gesamten Shopping Journey für Relevanz zu sorgen.
Werbestrategien optimieren: Bieten Sie zeitnah Rabatte und Sonderangebote, die auf das individuelle Kundenverhalten zugeschnitten sind, und erhöhen Sie damit die Konversionsraten und die Interaktionen.
Produktentdeckung verbessern: Schlagen Sie basierend auf Echtzeit-Browsing-Aktivitäten und Kaufhistorie Produktkategorien oder ergänzende Artikel vor, um Kund:innen zum Erkunden weiterer Angebote anzuregen.

Zusammenfassung des Anwendungsfalls verwenden

Mit Data Cloud Sub-Second Real-Time können Einzelhändler:innen personalisierte Produktempfehlungen bereitstellen, Werbeaktionen optimieren und die Produktentdeckung verbessern. Das steigert den Umsatz und die Kundenzufriedenheit erheblich.

Branche

Einzelhandel

Eingesetzte Salesforce Produkte

Verwendete Datenquellen

Browserverlauf

in Echtzeit

Wunschlistendaten

E-Mail-Interaktionsdaten

Social Media-Interaktionsdaten

Rezensions- und Feedbackdaten

POS-Daten (Point of Sale)

Erkenntnisse und Prognosen anwenden

Durch die Zusammenführung der Datenquellen, auf die in diesem Anwendungsfall verwiesen wird, können Teams berechnete Statistiken gewinnen oder Vorhersagemodelle mit Data Cloud ausführen, die es ihnen ermöglichen, intelligentere Entscheidungen zu treffen oder neue Automatisierungen voranzutreiben.

Einblick in die Personalisierung	Die Data Cloud erstellt aus Browsing-, Kauf- und Suchverlauf ein dynamisches Profil der Kundenpräferenzen als Grundlage für Empfehlungen der für die jeweilige Sitzung relevantesten Produkte. Wenn Kund:innen sich beispielsweise häufig Schuhe ansehen, ohne sie zu kaufen, kann das System verwandte Schuhmarken oder Zubehör wie Socken und Schuhpflegeprodukte hervorheben, um die Konversionswahrscheinlichkeit zu erhöhen.
Einblick in die Werbungsoptimierung	Basierend auf den vorangegangenen Interaktionen individueller Kund:innen mit Angeboten und saisonalen Trends schlägt die Data Cloud gezielt Werbeaktionen vor, um die Kaufwahrscheinlichkeit zu erhöhen. Wenn Kund:innen beispielsweise in der Regel im Schlussverkauf zugreifen, kann das System ihnen Vorab-Zugang zu diesen Werbeaktionen bieten und damit Anreize für das gewünschte Verhalten geben.
Besserer Einblick in die Produktentdeckung	Die Data Cloud analysiert das Kundenverhalten während der Sitzung, z. B. die in bestimmten Produktkategorien verbrachte Zeit, und passt die angezeigten Inhalte dynamisch an. Wenn Kund:innen beispielsweise eine neue Kategorie wie Elektronik erkunden, kann das System beliebte oder angesagte Artikel in dieser Kategorie empfehlen und damit die Produktentdeckung fördern und den Warenkorbwert erhöhen.

Was sind die Auswirkungen?

Höhere Konversionsraten

Höherer durchschnittlicher Bestellwert

Verbesserte Kundenzufriedenheit (CSAT)

Verbesserte Kundeninteraktion

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