Ecommerce Conference Hamburg 16.11.2015: "Personalisierung im E-Commerce – Mit individuellen Produkt-Empfehlungen zu volleren Warenkörben" - Vortrag von Tom Proch, Peerius GmbH & Christian Zien, Leitung E-Commerce, Globetrotter

1. Case Study
Internetworld
E-Commerce Conference 2015
Hamburg

2. Case Study
2
Internetworld E-Commerce Conference 2015
Hamburg
“Mit individuellen
Produkt-
Empfehlungen zu
volleren
Warenkörben”
WELCOME

3. Case Study
3
Internetworld E-Commerce Conference 2015
Hamburg
VORSTELLUNG
Christian Zien
Bereichsleiter E-Commerce
Globetrotter Ausrüstung GmbH
Tom Proch
Business Development Director
Peerius Deutschland GmbH

4. Case Study
4
Internetworld E-Commerce Conference 2015
Hamburg
Gegründet 2007
50+ Mitarbeiter in London | 5 Mitarbeiter in Berlin
UK Hauptsitz (London) mit Tochterunternehmen in Berlin und New York
Support, Merchandising Expertise und Projektabwicklung vor Ort
PEERIUS

5. Case Study
5
Internetworld E-Commerce Conference 2015
Hamburg
“Für Peerius steht der
Erfolg seiner Kunden an
erster Stelle”
OUR MISSION

6. Case Study
OUR CLIENTS (200)

7. Case Study
OUR CLIENTS (200)
“The largest and most experience
Personalisation and Recommendations
provider in the fashion”

8. Case Study
OUR CLIENTS (200)

9. Case Study
9
Internetworld E-Commerce Conference 2015
Hamburg
Aktuell ca. 24 Enterprise Kunden
OUR CLIENTS GERMANY

10. Case Study
Internetworld E-Commerce Conference 2015
Hamburg
Die Personalisierungs-Tools der Peerius SMART Suite machen jeden Seitenbesuch zum
einem ganz persönlichen Online-Erlebnis – maßgeschneidert, in Echtzeit und in
sämtlichen Phasen der Customer Journey.
Jeder einzelne Besucher sieht diejenigen Produktvorschläge, Bilder, Werbeaktionen
und andere Marketingaktivitäten, die für ihn persönlich von Interesse sind.
OUR GOALS
Das Ergebnis:
Mehr Umsatz und ein besseres, lohnenderes Einkaufserlebnis für Ihre Kunden“.

11. Case Study
11
Internetworld E-Commerce Conference 2015
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Wir lernen aus dem Context des aktuellen Nutzerverhaltens
OUR BELIEVE
Ihave 3million customersontheweb,
Ishouldhave3millionstores ontheweb.
(Jeff Bezos)
Context
Behaviour

12. Case Study
12
Internetworld E-Commerce Conference 2015
Hamburg
NUTZERVERHALTEN CONTEXT
,
RELEVANCE CONVERSION
Lernen aus dem Context des aktuellen Nutzerverhaltens
OUR BELIEVE

13. Case Study
13
Internetworld E-Commerce Conference 2015
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POBLATION INFOGRAPHIC
Wir lernen aus dem Context des aktuellen Nutzerverhaltens
No. 4

14. Case Study
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14PEERIUS Recommendation-Engine
Über 100 selbstlernende Algorithmen die von der Engine eigenständig verwendet werden

15. Case Study
15
Internetworld E-Commerce Conference 2015
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User behaviour
PEERIUS Recommendation-Engine
Erstellung Individueller User Profile
Permanent Selbstlernend, sowohl
durch aktives als auch passives
Handeln des Users.

16. Case Study
16
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Behaviour of others
Product attributes feed
Your behaviour
Opportunities to merchandise across multiple channels
Fortschrittlichste algorithmische Methoden
um treffsichere Kundenkaufabsichten
vorherzusagen
Denkweise wie ein Merchandiser: Was macht
der Kunde AKTUELL in “Realtime”?
PEERIUS Recommendation-Engine

17. Case Study
17
Internetworld E-Commerce Conference 2015
Hamburg
“Mit individuellen
Produkt-
Empfehlungen zu
volleren
Warenkörben”
PERSONALISATION JOURNEY
Personalisierte Touchpoints
Print

18. Case Study
18
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Hamburg
Vorstellung Globetrotter
Europas größter Anbieter von Outdoor-Ausrüstung
35 Jahre am Markt (1979 gegründete)
Firmengründer: Klaus Denart und Peter Lechhart
Mitarbeiter: ca. 1.400
Filialen/Outlets: 13
Online-Umsatz: 25-30%
Produkte im Shop: ca. 40.000
Marken im Shop: ca. 800
Zusammenarbeit mit Peerius Oktober 2013

19. Case Study
19
Internetworld E-Commerce Conference 2015
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PERSONALISATION JOURNEY
Personalisierte Produkt-Empfehlungen im Shop
SMART-Recs

20. Case Study
20
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PERSONALISATION JOURNEY
On Site Recommendations
Mit Peerius SMART-Recs sieht jeder einzelne Besucher die Produktvorschläge, die für
ihn persönlich von Interesse sind.
Wichtige Einsatzbereiche der Personalisierung für Globetrotter sind folgende Seiten:
• Homepage
• Super-Category Pages
• Category
• Product Pages
• Basket Page
• Search Error Page
Hier ein paar Beispiele mit Zielen und Ergebnissen

21. Case Study
21
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Homepage-Recommendations
Strategie:
Returning Visitors:
Abandoned Produkte und Alternativen dazu Zuletzt angesehene Produkte
Cross-Sells zu gekauften und angeschauten Produkten
Beliebte Artikel aus den Kategorien die der Benutzer zuletzt angesehen hat
Neuste Produkte (Latest products added to catalogue)
New Visitors:
Beliebteste Artikel aus den beliebtesten Kategorien
Beliebteste Artikel aus allen Kategorien
Beliebteste Artikel & Bestseller basierend auf:
• Conversion
• Revenue
• Click Through Rate
Neue & Trendsetter Produkte
PERSONALISATION JOURNEY

22. Case Study
22
Internetworld E-Commerce Conference 2015
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Homepage-Recommendations
Strategie:
Returning Visitors:
Abandoned Produkte und Alternativen dazu Zuletzt angesehene Produkte
Cross-Sells zu gekauften und angeschauten Produkten
Beliebte Artikel aus den Kategorien die der Benutzer zuletzt angesehen hat
Neuste Produkte (Latest products added to catalogue)
New Visitors:
Beliebteste Artikel aus den beliebtesten Kategorien
Beliebteste Artikel aus allen Kategorien
Beliebteste Artikel & Bestseller basierend auf:
• Conversion
• Revenue
• Click Through Rate
Neue & Trendsetter Produkte
PERSONALISATION JOURNEY
5.4% Click to Purchase
Fokus:
Automatisierte Lösung, welche manuelle
Merchandising Ressourcen unnötig macht

23. Case Study
23
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Produktdetail-Seite Recommendations
Produktalternativen erhöhen das Konversionspotential,
während Cross-Sells, die AOV und Artikel pro Bestellung erhöhen werden.
Strategie:
Passende Empfehlungen werden sowohl auf Basis der kompletten Kauf-,
Browserhistorie und Warenkorb-Inhalte als auch das vom Besucher
gewählte Produkt aufgespielt.
Vorteil:
Steigerung der Interaktionen mit dem Produkt-Katalog.
Der Nutzer wird andere, bislang unbekannte Produkte an dieser Stelle
entdecken - die gleichwohl seinem Interesse, in jeder Hinsicht, angepasst
sind.
PERSONALISATION JOURNEY

24. Case Study
24
Internetworld E-Commerce Conference 2015
Hamburg
Produktdetail-Seite Recommendations
Produktalternativen erhöhen das Konversionspotential,
während Cross-Sells, die AOV und Artikel pro Bestellung erhöhen werden.
Strategie:
Passende Empfehlungen werden sowohl auf Basis der kompletten Kauf-,
Browserhistorie und Warenkorb-Inhalte als auch das vom Besucher
gewählte Produkt aufgespielt.
Vorteil:
Steigerung der Interaktionen mit dem Produkt-Katalog.
Der Nutzer wird andere, bislang unbekannte Produkte an dieser Stelle
entdecken - die gleichwohl seinem Interesse, in jeder Hinsicht, angepasst
sind.
PERSONALISATION JOURNEY
62% of Rec revenue
Fokus:
Anzeige von Alternativen
Interaktionen mit dem Produkt-Katalog.
Stärkung der Eigenmarken

25. Case Study
25
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Hamburg
Warenkorb-Recommendations
Die Strategie:
Produkt-Empfehlungen - die den durchschnittlichen Bestellwert (AOV) und
Artikel pro Bestellung erhöhen.
Artikel zum aktuellen Warenkorb aus verschiedenen Kategorien (Gender)
Artikel mit niedrigerem Wert als der Warenkorb (Hausmarke)
Neue Produkte anderer Kategorien (Gender)
Cross-Sells Produkte auf der Basis verschiedener beliebtester Kategorien
Bestseller-Produkte, die im Bezug zum Warenkorb stehen
Ergänzungsartikel – passend zu den Produkten im Warenkorb
Produkte derselben Marke aus einer anderen Kategorie
PERSONALISATION JOURNEY

26. Case Study
26
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Hamburg
Warenkorb-Recommendations
Die Strategie:
Produkt-Empfehlungen - die den durchschnittlichen Bestellwert (AOV) und
Artikel pro Bestellung erhöhen.
Artikel zum aktuellen Warenkorb aus verschiedenen Kategorien (Gender)
Artikel mit niedrigerem Wert als der Warenkorb (Hausmarke)
Neue Produkte anderer Kategorien (Gender)
Cross-Sells Produkte auf der Basis verschiedener beliebtester Kategorien
Bestseller-Produkte, die im Bezug zum Warenkorb stehen
Ergänzungsartikel – passend zu den Produkten im Warenkorb
Produkte derselben Marke aus einer anderen Kategorie
PERSONALISATION JOURNEY
12% of Rec revenue (on Top)
Fokus:
Cross-Selling
Uplift Average Order Value
Stärkung der Eigenmarken

27. Case Study
27
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Hamburg
Error-Page Recommendations
Strategie:
Damit der User weiterhin an einem Einkauf interessiert ist, empfehlen wir
Produkte, die auf seine Kauf- und Suchhistorie angelehnt sind.
Artikel verwandt mit dem Suchbegriff
Alternativen basierend auf vorherigen Warenkörben und zuletzt gesehene
Produkte
Shop Bestseller aus der Lieblingskategorien des Nutzers
PERSONALISATION JOURNEY
4% of Rec revenue
Fokus:
Prevention Abbruchverhalten

28. Case Study
28
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Hamburg
Error-Page Recommendations
Strategie:
Damit der User weiterhin an einem Einkauf interessiert ist, empfehlen wir
Produkte, die auf seine Kauf- und Suchhistorie angelehnt sind.
Artikel verwandt mit dem Suchbegriff
Alternativen basierend auf vorherigen Warenkörben und zuletzt gesehene
Produkte
Shop Bestseller aus der Lieblingskategorien des Nutzers
PERSONALISATION JOURNEY

29. Case Study
29
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PERSONALISATION JOURNEY
Peerius Value Proposition
Sales uplift Conversion und AOV
Verbesserung der Customer Journey, welches bei der Produktfindung erleichtert
Automatisierte Lösung, welche manuelle Merchandising-Ressourcen unnötig macht
Einfache Merchandising-Kontrolle ist weiterhin gegeben
Fortlaufende Optimierungsstrategien durch transparente Performance-Reportings und AB-Testing

30. Case Study
30
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PERSONALISATION JOURNEY
Peerius Value Proposition
Sales uplift Conversion und AOV
Verbesserung der Customer Journey, welches bei der Produktfindung erleichtert
Automatisierte Lösung, welche manuelle Merchandising-Ressourcen unnötig macht
Einfache Merchandising-Kontrolle ist weiterhin gegeben
Fortlaufende Optimierungsstrategien durch transparente Performance-Reportings und AB-Testing

31. Case Study
31
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PERSONALISATION JOURNEY
Personalisierte Produkt-Empfehlungen im Newsletter
SMART-Mail

32. Case Study
32
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PERSONALISATION JOURNEY
Personalisierte Produkt-Empfehlungen im Newsletter
SMART-Mail
Wir machen aus Ihrer Massenkommunikation (E-Mail) - echte
personalisierte Anbieterkommunikation.
Sie basiert auf dem Verhalten des Kunden und gewährleistet,
dass jede Kundenmitteilung vollständig personalisiert wird.
Wann immer ein Kunde eine Nachricht öffnet, findet er darin
die Inhalte, die für ihn am wichtigsten sind.
Globetrotter Newsletter
Aktuell werden ca. 600.000 Newsletter pro Woche verschickt.

33. Case Study
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PERSONALISATION JOURNEY
We are NOT an Email Service Provider!

34. Case Study
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PERSONALISATION JOURNEY
ESP
PlatzhalterZUM ÖFFNUNGSZEITPUNKT
Peerius generiert personalisierte Produkte
Cookie verknüpft das Userverhalten auf verschiedenen Devices
Personalisierte Produkt-Empfehlungen im Newsletter

35. Case Study
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PERSONALISATION JOURNEY
ESP
PlatzhalterZUM ÖFFNUNGSZEITPUNKT
Peerius generiert personalisierte Produkte
Cookie verknüpft das Userverhalten auf verschiedenen Devices
Personalisierte Produkt-Empfehlungen im Newsletter

36. Case Study
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PERSONALISATION JOURNEY
Personalisierter Content im Shop
SMART-Content

37. Case Study
37
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Content-Personalisierung
Dynamischer und passgenau zugeschnittener Landingpages
(Website-Inhalte) für sämtliche Nutzer durch Echtzeit-Analysen individueller
Verhaltensmuster und Präferenzen.
Für Banner, Teaser, Promotion, Bilder, Artikel, Videos und fast alle anderen
HTML-Inhalte
Wir Informationen wie:
Geo Tracking
Besucherverhalten
Einkäufe
Browsing
Pfad-Analysen
PERSONALISATION JOURNEY

38. Case Study
38
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PERSONALISATION JOURNEY
Content-Personalisierung - Analysen
Geolocation
Anzeige spezieller Teaser und Inhalte für Besucher aus unterschiedlichen Ländern
mit unterschiedlichen Versandkosten, oder Promotion basierend auf geografischen Daten.
Neue oder wiederkehrende Besucher
Erstbesucher, Wiederkommende-Besucher und Kunden
Spezielle Anzeige von Angeboten und Teaser für Erstbesucher
Spezielle Anzeige von Angeboten und Teaser für Wiederkommende-Besucher
Sonderangebote und Belohnung für Wiederkommende-Besucher nach Kauf
Targeted content
Target content nach Geschlecht
Target content nach Referrer/Herkunft (PPC, Organic, Affiliates etc.)
Target content by keyword terms
Targeted incentives & offers
Target nach Warenkorberwert

39. Case Study
39
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PERSONALISATION JOURNEY
Content-Personalisierung - Beispiele

40. Case Study
40
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PERSONALISATION JOURNEY
Content-Personalisierung - Beispiele

41. Case Study
41
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PERSONALISATION JOURNEY
Content-Personalisierung - Beispiele

42. Case Study
42
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PERSONALISATION JOURNEY
Personalisierte Rankinglisten im Shop
SMART-Ranking
NEW-Project

43. Case Study
43
Internetworld E-Commerce Conference 2015
Hamburg
Peerius SMART-Ranking bietet die Möglichkeit, jedem Käufer eine andere,
individuelle Reihenfolge zu präsentieren, um somit die bestmöglichen
Auflistung der Produkte zu gewährleisten.
Die Reihenfolge der Produkte wird durch die Analyse der individuellen
Verhaltensmuster und durch die Identifizierung des Interesse bezüglich der
Attribute des Einzelnen (Farbe, Preis, Größe, Brand, Bewertungen, et.)
definiert.
Merchandising-Regeln können angewendet werden, um die Reihenfolge für
ein bestimmtes Produkt, Kategorie, Attribut oder eine Gruppe von
handverlesenen Produkte in der Ranking-Liste festzulegen - entweder für
alle Kunden oder einem ausgewähltem Kundenkreis
.
PERSONALISATION JOURNEY
Personalisierte Rankinglisten im Shop

44. Case Study
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PERSONALISATION JOURNEY
Personalisierte Produktempfehlungen als Printbeilage
SMART-Print
NEW-Project

45. Case Study
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PERSONALISATION JOURNEY
Personalisierte Produktempfehlungen als Printbeilage
Peerius SMART-Print bietet die Möglichkeit, jedem Käufer personalisierte Produktempfehlungen
passend zum gerade getätigten Kauf ON DEMAND auszudrucken und mit in das Paket zu packen

46. Case Study
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Peerius GmbH
10829 Berlin
Genesstraße 5
0171-5105124
tom.proch@peerius.com
www.peerius.de
Vielen Dank
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Christian Zien
Bereichsleiter E-Commerce
Globetrotter Ausrüstung GmbH
Tom Proch
Business Development Director
Peerius Deutschland GmbH