Der Begriff „Empfehlungsmanagement“ bezeichnet die systematische Steuerung, Analyse und Optimierung von Empfehlungen – sowohl automatisierter als auch durch Kunden, Partner oder Mitarbeiter getätigter. Ziel ist es, relevante Produkte, Dienstleistungen oder Inhalte personalisiert vorzuschlagen, um Kaufentscheidungen zu fördern, die Kundenzufriedenheit zu erhöhen und Cross- sowie Upselling-Potenziale zu nutzen. Empfehlungsmanagement findet insbesondere im E-Commerce, Marketing und Kundenbeziehungsmanagement Anwendung.
Personalisierte Produktempfehlungen: Automatische Anzeige von Produkten auf Basis des Nutzerverhaltens, früherer Käufe oder Ähnlichkeiten zu anderen Kunden.
Empfehlungs-Algorithmen (z. B. kollaboratives Filtern, Content-Based Filtering): Einsatz von KI-gestützten Verfahren zur dynamischen Generierung von Vorschlägen.
Social Proof & Kundenbewertungen: Integration von Kundenmeinungen, Bewertungen und „andere kauften auch“-Hinweisen zur Unterstützung von Empfehlungen.
Regelbasierte Empfehlungen: Vordefinierte Regeln zur Anzeige von Empfehlungen, z. B. Zubehörartikel zu einem Hauptprodukt.
Tracking & Analyse der Empfehlungswirkung: Messung der Performance von Empfehlungen (Klickrate, Conversion, Umsatzanteil).
Verwaltung von Empfehlungsprogrammen: Steuerung von Kunden-werben-Kunden-Programmen, inkl. Prämienmanagement und Erfolgsmessung.
Test- und Optimierungsfunktionen: A/B-Tests oder multivariate Tests zur Evaluation verschiedener Empfehlungsvarianten.
Integration in Marketing-Automation: Nutzung von Empfehlungen in E-Mail-Kampagnen, Newslettern oder auf Landingpages.
Ein Online-Shop schlägt einem Kunden auf Basis seiner Kaufhistorie passende Zubehörprodukte vor.
Ein Softwareanbieter implementiert ein Kunden-werben-Kunden-Programm mit automatisierter Prämienvergabe.
Ein Streaming-Dienst nutzt Machine-Learning-Modelle, um Filmempfehlungen individuell zu personalisieren.
Ein Unternehmen analysiert die Conversion-Rate seiner Empfehlungskampagnen und optimiert daraufhin die Algorithmus-Logik.
Ein Händler testet verschiedene Platzierungen von Empfehlungen auf der Produktdetailseite mittels A/B-Tests.
