Use-Case customer:
THE BRITISH SHOP Versandhandel
Location: THE BRITISH SHOP Versandhandel GmbH & Co. KG, Auf dem Steinbüchel 6, 53340 Meckenheim, Deutschland, 53340 , Germany
Use-Case-Region: D-A-CH
Website: www.the-british-shop.de
Automatisierte & smarte Kundenansprache
THE BRITISH SHOP Versandhandel
THE BRITISH SHOP Versandhandel GmbH & Co. KG, Auf dem Steinbüchel 6, 53340 Meckenheim, Deutschland, D-A-CH
Overview
Description
The British Shop steigert messbar Conversion, Umsatz und Kundenzufriedenheit mit Hilfe einer datenschutzkonformen, Machine Learning basierten Recommendation Engine.
Die Kundinnen und Kunden erhalten im Webshop persönlich zugeschnittene Empfehlungen und Angebote. Diese basieren auf dem intelligenten Zusammenspiel von Einkaufshistorie und individuell definierten Segmentierungsdaten aus dem ERP-System wie z.B. Altersgruppe und Sortimentsneigung.
Kundinnen und Kunden erhalten so an ihr gesamtes Online- und Offline Einkaufsverhalten angepasste Produktempfehlungen und Werbung- messbar in Umsatz, Verweildauer und Wiederholungskäufe.
USP der Lösung:
Die Recommendation Engine kombiniert die ERP-Daten von British Shop aus Filialen, Callcenter und Online-Shop mit Machine-Learning-Algorithmen. Sie liefert personalisierte Produktempfehlungen in Echtzeit und steigert so die Relevanz der Angebote, die Conversion und die Kundenbindung. Flexible Widgets präsentieren individuelle Inhalte direkt auf Start-, Kategorie- und Produktseiten und ermöglichen ein nahtloses, kontextbezogenes Einkaufserlebnis.
Solution features
Marketing & Sales
Content Management
E-Shopsystem, -Design & -Optimization
POS Activation & Store Marketing
Solutions & Operations
Analytics & Customer Insights
Communication Technology
Loyality
Workforce Management
Other Features
AI-Systems & AR/VR
About the solution
| Name: | Smarte Recommendation Engine |
| Technologie: | Zusammenspiel aus ERP-System VS/4, Audience Relationship Plattform (ARP), Cross Sell Engine, Privacy Protection und Onlineshop. Die technologische Basis bildet ein modular aufgebautes Omnichannel ERP-System. Hier werden Daten aus dem Callcenter, den Filialen und dem Online Shop zusammengeführt, klassifiziert und das entsprechende Kundenprofil generiert. Diese Profile werden in die Audience Relationship Plattform übertragen und mit Informationen aus der Kundensegmentierung z.B. zur Sortimentsneigung angereichert. Auf Basis von Machine Learning werden in der Cross Sell Engine individuelle Recommendations im Online-Shop ausgespielt. Hierbei wird dynamisch personalisierter Content für jeden einzelnen Nutzer generiert – vorausgesetzt, dieser hat dem DSGVO-konformen Consent Management zugestimmt. Die Ausspielung erfolgt über flexible Widgets auf Start-, Rubrik- und Produktdetailseiten - vollständig automatisiert und in Echtzeit. |
| Projektziel: | Ziel war es, ein hochwertiges, persönlich zugeschnittenes Einkaufserlebnis zu schaffen und die Bindung an den Händler zu stärken. Grundlage sind reale Verhaltens- und Bestelldaten aus Callcenter, Filiale und Online-Shop. So fühlt sich jeder Kunde als Individuum wahrgenommen. Durch die Kombination von ERP-Segmenten mit Recommendation-Algorithmen sollen Angebotsrelevanz und Conversion erhöht sowie die Kundenbindung nachhaltig gestärkt werden. |
| Projektumfang: | Für ein maximal relevantes Online-Erlebnis wurden Kundensegmente im ERP-System definiert und via ARP-System für die Recommendation Engine bereitgestellt, die auf dieser Basis personalisierte Inhalte generierte. Umgesetzt wurden individuelle Startseiten, dynamische Cross-Sell-Widgets und Produktempfehlungen. Die Einführung erfolgte schrittweise mit Tests, Monitoring und Algorithmus-Optimierung. Der finale Rollout umfasste 1,2 Mio. Profile, davon 56.000 mit erweiterter ERP-Datenbasis. |
| Innovation: | Die Innovation liegt in der intelligenten Verbindung klassischer ERP-Daten (Kaufhistorie, Sortimentspräferenzen, Filialkunde) mit einer modernen Recommendation Engine. Anders als rein onlinebasierte Systeme berücksichtigt sie tiefere Kundenkontexte und generiert so „Next Best Offers“, die Verhalten im Web, Einkäufe und Events einbeziehen. Das Ergebnis sind hyperpersonalisierte Empfehlungen in Echtzeit – kontextbezogen, hochrelevant und messbar erfolgreicher. |
| Kosten: | Die Umsetzung basierte auf der Anbindung bestehender ERP-Module zur Kundensegmentierung an eine Recommendation Engine über standardisierte Schnittstellen. Eingesetzt wurden Module für Profilbildung, Verhaltensanalyse und Angebotslogik. Ziel war eine schlanke, integrierte Lösung mit kurzen Testzyklen und iterativer Optimierung. Durch Wiederverwendung vorhandener Datenstrukturen konnten die Implementierungskosten deutlich unter klassischen Neuentwicklungen gehalten werden. |
| Replizierung: | Das Modell ist auf alle Omnichannel-Händler mit ERP-basierten Kundendaten übertragbar. Dank flexibel anpassbarer Segmentierungslogik lässt sich die Lösung branchenunabhängig integrieren – unabhängig von Sortiment oder Unternehmensgröße. Besonders geeignet ist sie für Versand- und Multichannel-Händler, die Recommendation-Strategien mit realen Kundendaten aus Einkaufshistorie und Verhalten anreichern und so die Angebotsrelevanz signifikant steigern möchten. |
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