Personalisierte Produktempfehlungen in Shopware

Was ist Amazon Personalize?

Amazon Personalize ist eine von Amazon Web Services (AWS) angebotene Plattform, die auf maschinellem Lernen basiert. Mit ihr kannst du personalisierte Produktempfehlungen in Echtzeit generieren, ohne dass du tiefgehende Kenntnisse im Bereich Machine Learning benötigst. Amazon Personalize analysiert das Verhalten deiner Kunden und erstellt maßgeschneiderte Empfehlungen für Produkte, die für den jeweiligen Nutzer am relevantesten sind.

Vorteile von Amazon Personalize:

• Echtzeit-Empfehlungen: Basierend auf dem aktuellen Verhalten des Nutzers.

• Keine Notwendigkeit für Data-Science-Expertise: Die Plattform ist so konzipiert, dass sie auch ohne umfangreiche ML-Kenntnisse genutzt werden kann.

• Vielseitig einsetzbar: Neben Produktempfehlungen lassen sich auch personalisierte Suchergebnisse, E-Mail-Inhalte und mehr erstellen.

Warum Shopware + Amazon Personalize?

Die Kombination von Shopware und Amazon Personalize ist eine perfekte Lösung, um personalisierte Produktempfehlungen in deinem Shopware-Shop zu integrieren. Durch die nahtlose Verbindung kannst du das Nutzerverhalten in deinem Shop genau erfassen und dieses Wissen für die Erstellung relevanter Empfehlungen nutzen.

Welche Daten liefert Shopware?

Shopware bietet umfangreiche Daten zu Nutzerinteraktionen, die für die Personalisierung genutzt werden können:

• Klickverhalten: Welche Produkte werden angesehen?

• Käufe: Welche Produkte wurden gekauft?

• Warenkorb: Welche Artikel befinden sich im Warenkorb des Nutzers?

Diese Daten kannst du nutzen, um ein personalisiertes Einkaufserlebnis zu schaffen und deine Empfehlungen basierend auf den tatsächlichen Vorlieben und dem Verhalten deiner Kunden zu gestalten.

Praxisbeispiel: Produktempfehlungen basierend auf Nutzerverhalten

Stell dir vor, ein Kunde hat Produkt A in deinem Shop angesehen. Mit Amazon Personalize kannst du diesem Kunden in Echtzeit Produkte empfehlen, die andere Nutzer gekauft haben, die ähnliche Interessen wie dieser Kunde gezeigt haben. Ein Beispiel:

• Kunden, die Produkt A angesehen haben, interessieren sich auch für Produkt B und C.

Diese personalisierten Empfehlungen steigern nicht nur die Chance auf zusätzliche Käufe, sondern verbessern auch das gesamte Einkaufserlebnis.

Technische Integration: Google Analytics 4 + BigQuery + Amazon Personalize

Eine der einfachsten Methoden, um die notwendigen Daten für Amazon Personalize bereitzustellen, ist die Nutzung von Google Analytics 4 (GA4) und BigQuery.

1. Daten aus GA4 E-Commerce Tracking exportieren

Mit Google Analytics 4 erfasst du detaillierte E-Commerce-Daten wie Produktansichten, Käufe, Warenkorbinteraktionen und vieles mehr. Diese Daten werden in Google BigQuery gespeichert, was es dir ermöglicht, sie für die Personalisierung zu nutzen.

2. Datenaufbereitung für Amazon Personalize

Die gesammelten Daten in BigQuery müssen in das richtige Format für Amazon Personalize übertragen werden. Dies beinhaltet das Erstellen von Datenstrukturen für Interaktionen, Nutzer und Produkte. Du kannst hierfür einfache SQL-Abfragen verwenden, um die Daten zu extrahieren und zu formatieren.

3. Daten an Amazon Personalize übergeben

Nachdem die Daten in BigQuery vorbereitet wurden, werden sie an Amazon Personalize übergeben. Dabei können verschiedene Modelle wie SIMS (similarity models) oder HRNN (hierarchical recurrent neural network) trainiert werden, um personalisierte Empfehlungen zu erzeugen.

4. Empfehlungen in Shopware integrieren

Mit der API von Amazon Personalize kannst du die erstellten Produktempfehlungen in Echtzeit in dein Shopware-Frontend integrieren. Das könnte zum Beispiel ein personalisierter Produkt-Slider in deiner Erlebniswelt sein, der dem Nutzer die Produkte zeigt, die am besten zu seinem Verhalten passen.

Barrierefreiheit bei Empfehlungen

Auch personalisierte Produktempfehlungen müssen für alle Nutzer zugänglich sein. Dazu gehört:

• Alt-Texte für Bilder: Wenn du Produktempfehlungen anzeigst, sollten alle Bilder mit aussagekräftigen Alt-Texte versehen sein, damit sie von Screenreadern richtig interpretiert werden können.

• Semantische Struktur: Die Empfehlungselemente sollten so strukturiert sein, dass sie sowohl visuell als auch für assistive Technologien verständlich sind.

• Vermeidung rein visueller Hinweise: Empfehlungen sollten nicht nur auf visuelle Reize setzen, sondern auch textuelle Hinweise bieten.

Das sorgt nicht nur für eine bessere Benutzererfahrung, sondern stellt auch sicher, dass dein Onlineshop den WCAG-Standards für digitale Barrierefreiheit entspricht.

Fazit

Die Kombination aus Shopware und Amazon Personalize eröffnet dir viele neue Möglichkeiten, das Einkaufserlebnis für deine Kunden zu verbessern. Personalisierte Produktempfehlungen steigern nicht nur die Conversion-Rate, sondern fördern auch die Kundenbindung. Mit der Integration von GA4 und BigQuery hast du eine leistungsstarke Lösung, um das Nutzerverhalten zu analysieren und darauf basierend relevante Empfehlungen zu generieren.

Starte noch heute mit Amazon Personalize in deinem Shopware-Shop und biete deinen Kunden ein maßgeschneidertes Einkaufserlebnis.

Du willst loslegen?

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