Wie funktioniert Segmentify

Wie funktioniert Segmentify?

„Das richtige Angebot, Produkt oder die richtige Kampagne für die richtige Person zur richtigen Zeit.“

Ergin Eroğlu

Mitbegründer

Prozessschritte

Sammeln von Besucher-Daten

Das Verhalten jedes Besuchers, wie Seitenaufrufe, Klicks und frühere Käufe, wird verfolgt, um auf das Individuum zugeschnittene personalisierte Empfehlungen zu erteilen.

Collect Visitor Data
Segment Visitors

Segmentieren der Besucher

Besucherdaten werden analysiert, um Kunden-Mikrosegmente zu erstellen, und die Kunden werden entsprechend ihrem Verhalten diesen Segmenten zugeordnet.

Identifizieren und Gruppieren ähnlicher Produkte

Statische Daten über Produktaspekte wie Marke, Kategorie, Preisspanne, Farbe usw. werden gesammelt. Für jedes Produkt werden drei Produktgruppen identifiziert, die für eine Empfehlung geeignet sind, nämlich Alternativprodukte, Upselling-Produkte und Cross-Selling-Produkte.

Identify and Group Similar Products
Personalise

Personalisieren

Die leistungsfähigsten Produkte und Kampagnen werden den entsprechenden Kundensegmenten zugeordnet, um das Online-Einkaufserlebnis zu personalisieren und die Konversion zu erhöhen.

Fortlaufendes Lernen

Die Reaktionen der Besucher auf empfohlene Produkte und Kampagnen werden als Feedback-Schleife gesammelt, um die Effektivität zu steigern.

Continuous Learning
Output as Insights

Ergebnisse liefern Erkenntnisse

Detaillierte Analysen der erfolgreichsten und der am wenigsten erfolgreichen Produkte und Kampagnen werden durchgeführt, um Erkenntnisse zu gewinnen, die E-Commerce-Managern bei der Entscheidung über künftige Strategien helfen.


Alle Prozesse in Echtzeit

Bisher beruhen die fortschrittlichsten Empfehlungs- und Personalisierungs-Engines auf einer langwierigen Datenerfassung und -analyse, die gezielte Empfehlungen erst dann berechnet, wenn der Kunde schon wieder weg ist. Diese herkömmliche Methode ist zeitaufwändig und ineffektiv, weil ein Kunde kaum jemals auf Ihre Website zurückkehrt, um etwas zu kaufen, nachdem er sie erst einmal verlassen hat. Die fortschrittliche und innovative Empfehlungslösung von Segmentify füllt die zeitliche Lücke, indem sie Empfehlungen an Ort und Stelle generiert, während der Kunde noch online und kaufbereit ist.

Im Durchschnitt bleibt ein potenzieller Kunde 2,5 Minuten lang auf einer Website und prüft 10 Produkte und 2 Kampagnen während eines Besuchs in einem Online-Shop. Ein effizient funktionierender Empfehlungs-Algorithmus muss in der Lage sein, in diesem kurzen Zeitrahmen das Online-Verhaltensmuster eines Benutzers zu analysieren und die für ihn relevantesten Produkte und Kampagnen zu kombinieren. Andernfalls kann dieser Besucher leicht an einen anderen Wettbewerber verlorengehen. Aus diesem Grund ist ein Algorithmus, der in Echtzeit arbeitet, einer der entscheidenden Schlüsselfaktoren für das Betreiben eines Online-Shops.

Rabbit

Die führende Empfehlungs-Engine von Segmentify eliminiert das Zeitproblem, indem sie das Verhalten des Nutzers in Sekundenschnelle „lernt“. Dies wird durch Echtzeit-Updates des zugrundeliegenden Kunden-Scoring- und Segmentierungssystems ermöglicht. Mit jeder Besucherinformation über Seitenaufrufe, Klicks oder Käufe segmentieren und bewerten die Segmentify-Updates nicht nur diesen spezifischen Besucher, sondern sie berechnen auch die Gesamtgewichtung jeder Dimension neu, um Empfehlungsmodelle zu erstellen. Diese Modelle basieren auf der durchschnittlichen Verweildauer auf der Seite, den Seitenaufrufen pro Sitzung, der durchschnittlichen Warenkorbgröße etc. Auf diese Weise werden höhere Werte aus dem Click Stream gewonnen. Jede Besucheraktion aktualisiert das Kundenmodell und das Scoring, und die Engine von Segmentify zeigt im Gegenzug die empfohlenen Produkte und Kampagnen für den Besucher in Echtzeit an.

Innerhalb weniger Tage können Segmentify-Empfehlungen mit klassischen Empfehlungs-Engines mithalten und durch schnelle Feedback-Schleifen, generiert aus den Website-Besuchen, innerhalb kürzester Zeit übertreffen. Mit dem Echtzeit-Empfehlungsmodell kann Segmentify den richtigen Kunden die richtigen Produkte zur richtigen Zeit anbieten, was zu höheren Konversionsraten und einem deutlichen Umsatzschub führt.

Cutting Edge Technology

Hochmoderne Technologie

Der fortschrittliche Empfehlungs-Algorithmus, der eine genaue Personalisierung ermöglicht, basiert auf einer Doktorarbeit über maschinelles Lernen, verfasst von Murat Soysal, einem der beiden Gründer und CEO von Segmentify.

Der wesentliche Punkt, durch den sich Segmentify von anderen Personalisierungslösungen unterscheidet, besteht darin, die derzeitigen konventionellen Ansätze, die auf Massen- und Stapelverarbeitung basieren, durch einen Echtzeitansatz zu ersetzen, der auf Trendänderungen reagiert. Unsere Segmentierungs-Algorithmen verarbeiten jeden Besucher einzeln und in Echtzeit.

Aufgrund der Saisonabhängigkeit und des auf Kampagnen beruhenden Marketings im E-Commerce sind Trendwechsel sehr häufig. Unser Echtzeit-Personalisierungs-Algorithmus reagiert auf diese schwankenden Trends und übertrifft dabei die herkömmliche, lediglich einmalig durchgeführte Kundenanalyse.

Unsere Technologie ermöglicht Online-Händlern, jeden einzelnen Käufer zu erkennen und mit ihm in Kontakt zu treten – einzeln, in Echtzeit und maßgeschneidert –, um das relevanteste Erlebnis zu bieten und individuelle Produktempfehlungen zu geben.

Excellent Customer Services

Ausgezeichneter Kundenservice

Wir legen großen Wert darauf, unseren Kunden alle Hilfe zu bieten, die sie benötigen. Unsere Teams für Onboarding und Customer Success sind immer bereit, Sie zu unterstützen und Ihnen zu ermöglichen, das Beste aus der Plattform herauszuholen.

Super Easy Integration

Integration und Onboarding leicht gemacht

Just Plug and Play! Segmentify kann in jeden Online-Shop in nur einem Tag durch Hinzufügen einer einzigen Zeile JS-Code integriert werden – kein IT-Team erforderlich. Personalisierungskampagnen gehen am zweiten Tag live und 10% zusätzlicher Umsatz wird innerhalb von 2 Wochen generiert.

Custom Recommendation Rules

Benutzerdefinierte Empfehlungsregeln

Sie haben die volle Kontrolle über die Empfehlungskriterien, die Sie anwenden möchten, sodass der Prozess zu Ihren Geschäftszielen passt. Segmentify ermöglicht Ihnen, den Empfehlungs-Algorithmus anzupassen und benutzerdefinierte, regelbasierte Empfehlungen mit cleveren, KI-gestützten Empfehlungen zu kombinieren.

Real-time Conversion Analytics

Konversionsanalysen in Echtzeit

Eine unserer herausragendsten Lösungen sind Konversionsanalysen in Echtzeit. Da wir den Begriff „Echtzeit“ wirklich ernst nehmen, waren wir mit den klassischen Analysetools, die nur ein sehr eingeschränktes Reporting liefern, nicht zufrieden. Ein detailliertes Reporting erst dann zu erhalten, wenn ein Besucher die Seite bereits wieder verlassen hat, wird den dynamischen Anforderungen eines Online-Shops nicht gerecht. Mit unserer Analyse-Lösung erhalten unsere Kunden in Echtzeit Einblicke in das Geschehen ihres Online-Shops. Auf diese Weise ist es möglich, fundierte Geschäftsentscheidungen auf Basis von Echtzeitdaten zu treffen, ohne stunden- oder gar tagelang warten zu müssen.

Unsere Analyse-Lösung ermöglicht es Anwendern, die leistungsstärksten Produkte, Kanäle und Banner zu identifizieren, die richtigen Investitionen zu tätigen und den Anzeigen-ROI zu erhöhen.

Echtzeit-Informationen sind der Schlüssel zu einem erfolgreichen Online-Shop. Deshalb ist unsere Analyse-Lösung eine separate Einheit, die alle CRM-Plattformen mit Informationen versorgen und von jedem genutzt werden kann.