Situationalisierung bei asambeauty.com
Steigerung des Umsatzes
Uplfit in CX
Über asambeauty
Im Zuge der Digitalisierung und Expansion hat sich das Traditionsunternehmen asambeauty bereits mehrfach neu erfunden. Heute bietet das Unternehmen auf seiner Online-Plattform asambeauty.com eine vielfältige Auswahl an hochwertigen Beauty-Artikeln an: Eine Traumwelt mit mehr als 500 Produkten für jedes Alter und Pflegebedürfnis.
Vor ODOSCOPE
Seit seiner Expansion präsentiert asambeauty in seinem Online-Shop eine Traumwelt mit über 500 hochwertigen Beauty-Artikeln. Um Kunden durch den Produktdschungel zu führen, setzt die Beauty-Plattform auf die Empfehlung möglicherweise passender Produkte — auf der Produktdetailseite, auf der Hinzufügen-Seite und im Warenkorb. Ausgehend von den Interessen historischer Kunden, die sich ähnliche Produkte wie die aktuelle Nutzerin angesehen oder gekauft hatten, wurden diese mit einem klassischen RECO-Tool durchgespielt.
Dies bedeutete jedoch, dass sie für viele User von geringer Relevanz waren, da ihre tatsächlichen Interessen und Vorlieben stark von denen der Vergleichsgruppe abwichen, sodass die Empfehlungen oft ignoriert wurden.
Die Beauty-Plattform suchte daher nach einer Lösung, um jedem einzelnen Nutzer in seiner jeweiligen Einkaufssituation die relevantesten Produkte anzuzeigen.
Die Lösung
Dabei setzt asambeauty auf die nächste Generation von Empfehlungen: situationsbezogene Empfehlungen von ODOSCOPE. Dieser Ansatz ermöglicht es der Beauty-Plattform, Produktvorschläge auf die individuellen Bedürfnisse und die aktuelle Einkaufssituation jedes Nutzers zuzuschneiden.
Diese werden mit Hilfe der Customer Engagement Plattform anhand des Surfverhaltens historischer Nutzer ermittelt, die dem aktuellen Nutzer sowohl in Bezug auf persönliche Interessen (z. B. Haut-, Haar- oder Körperpflege) als auch situative Merkmale ähneln (z. B. Sonntagabend auf der Couch mit dem Tablet via Instagram vs. Donnerstagmorgen mit Googles Desktop-PC).
Somit entsprechen sie mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit den Wünschen der aktuellen Shopper, die auf ihrer Kundenreise mit individuell relevanten Inhalten begleitet und sehr persönlich beraten werden. Um den Erfolg des Projekts zuverlässig bewerten zu können, wurde die Lösung zur Situationsrationalisierung zunächst in einer 4-monatigen Testphase gegen das bisherige RECO-Tool von asambeauty.de getestet.
Dank der einfachen Integration per JavaScript konnte die Optimierung direkt ab Tag 1 beginnen.
"Die enormen Aufwärtsbewegungen haben uns überzeugt, unseren klassischen RECO komplett durch ODOSCOPE zu ersetzen.", sagt Sarah Schwart, asambeauty.com
Die Erfolge
Im Vergleich zu herkömmlichen RECO-Methoden funktioniert die Situationalisierung viel genauer und stellt sowohl persönliche als auch situative Daten zur Verfügung. Die Nutzer von asambeauty.de können so direkt die für sie am besten geeigneten Produkte finden und werden dank inspirierender Vorschläge zu spontanen Käufen geleitet. Da diese Situationsdaten auch von Erstbesuchern und anonymen Nutzern verfügbar sind, erhalten auch diese situationsbezogene Empfehlungen — bereits vor dem ersten Klick und voll DSGVO-konform.
Für asambeauty bedeutet dies deutlich höhere Warenkorbwerte und Umsätze: Situationalisierte Empfehlungen auf der Produktdetailseite sorgten bereits in der Testphase für einen Anstieg der gekauften Produkte und einen Gewinn pro Besuch von rund 4%. Bei Tablet-Nutzern wurde der Umsatz um 11% gesteigert. Aufgrund der herausragenden Leistung führte asambeauty nach dem Test die Situationalisierungslösung für den gesamten Shop ein, sodass das vorherige RECO-Tool vollständig ersetzt werden konnte. Zu diesem Zweck wurde ODOSCOPE serverseitig über eine REST-API integriert.
Wir waren eigentlich ziemlich zufrieden mit unserem vorherigen RECO. Aber ODOSCOPE hat mit seinen situativen Empfehlungen eine weitere Schippe hinzugefügt. Die enormen Aufwärtsbewegungen haben uns überzeugt, unseren Klassiker RECO komplett durch ODOSCOPE zu ersetzen.
Sarah Schwart
Manager Projects E-Com
Happy clients
Our Customer Engagement Platform offers delightful experiences to many brands and their users. Read about use cases and what our customers have to say.
Frequently Asked Questions
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ODOSCOPE helps ecommerce retailers sell their goods in a targeted and profitable way through future-proof, scalable personalization and AI-powered merchandising. We provide a privacy-compliant customer engagement platform for managing all digital sales channels, enabling business users to analyze and profitably leverage user, customer and market data. Based on user-centric, automated, real-time decisions, we enable our clients to show the right content at the right time in the right way to each individual online user - whether known, anonymous or not yet recognized.
Yes, because we want to give you the best of both worlds.
Scalable personalization is entirely data-driven. It is highly accurate and lightning fast. It intelligently combines knowledge from multiple digital touchpoints and is fully automated. Scalable personalization easily enables any number of playout variants based on high-dimensional prescriptive analytics.
With Merchandising, you can actively contribute your knowledge and experience: you can control which products are promoted or penalized based on margins or out-of-stocks. All playout scenarios remain purely data-driven and user-specific. This allows you to make targeted sales while taking into account campaign goals or promotional surcharges. Often there are multiple factors at play.
We offer plugins for Shopware, Shopify and Salesforce for quick and easy integration into a shop system (as of Q1, 2024). Otherwise ODOSCOPE is integrated into the store system via REST API. The integration is thoroughly documented and closely monitored by our reliable Customer Success Team.
Each of our customers is in close contact with a dedicated account manager and representative from our Customer Success team. Personal contacts are always available via email or a customer-specific Slack or Teams channel.
An ODOSCOPE license is essentially calculated based on the traffic volume of an online shop per year (sessions per year in 1 million steps). Another factor is the number of AI modules used for the various onsite personalization activities like product list sorting, search result sorting, recommendations, mailings, adaptive ads etc.
We want all customers to be happy and satisfied with our solution and services, of course. However, if a customer decides to end the contract, the contractually agreed notice period applies. In general, an annual license will be renewed for another year unless it is cancelled in writing with 3 months notice to the end of the contract.