RECOMMENDATION
ENGINE
Personalisierung, die für jeden Besucher funktioniert, nicht nur für E-Mail-Abonnenten
Die meisten Personalisierungstools funktionieren nur, nachdem sich Kunden selbst identifiziert haben: Sie müssen sich anmelden, ihre E-Mail eingeben oder einem CDP-Profil zugeordnet werden. Das bedeutet, dass ~95 % des Traffic – anonyme Besucher, gelegentliche Browser und Erstkäufer – nur beliebte Artikel sehen.
Deine Besucher verdienen mehr. Du auch.
Die Recommendation Engine von Quarticon personalisiert Produkte für jeden einzelnen Besucher in Echtzeit. Angemeldete Kunden, anonyme Browser, E-Mail-Abonnenten, Push-Benachrichtigungsempfänger – das spielt keine Rolle.
Eine Recommendation Engine, Personalisierung überall, für jeden.
Beginne noch heute, anonymen Traffic zu personalisieren!
Was die berühmte Recommendation Engine von Quarticon auszeichnet
Echte pAI-Algorithmen
Welchen Unterschied macht das? Bis zu 3,5-mal höhere Conversions im Vergleich zu einfachen Regeln von Wettbewerbern oder Shop-Engines.
Man sollte sich nicht von einer zufälligen Produktauswahl und der Präsentation von Bestsellern unter dem Deckmantel „Für Sie empfohlen“ täuschen lassen.
Funktioniert für anonymen und identifizierten Traffic
Für die Personalisierung des Erlebnisses bei identifiziertem Traffic ist keine CDP erforderlich. Während dafür zunächst eine Datenintegration, ein Abgleich der Kunden-IDs und eine Segmentdefinition notwendig sind und bis zum Start der Personalisierung viel manuelle Arbeit anfällt, beginnt die Empfehlungs-Engine von Quarticon innerhalb weniger Tage mit der Bereitstellung personalisierter Produktbilder.
Keine Segmentpflege
Segmente veralten, müssen ständig aktualisiert werden und werden mit zunehmender Datenmenge zu einer Belastung.
Unsere Algorithmen lernen kontinuierlich und passen sich in Echtzeit ohne manuelle Eingriffe an.
Echte 1:1-Personalisierung
Keine segmentbasierte Ansprache. Jeder Kunde sieht andere Produkte. Es geht nicht darum, dass „alle Personen im Segment der sportbegeisterten Frauen diese Produktliste sehen“.
Echte 1:1-Personalisierung bedeutet: „Sarah sieht diese drei Produkte, Jessica sieht drei andere Produkte und Amanda sieht völlig andere Produkte“.
Funktioniert überall dort, wo sich Ihre Kunden aufhalten
Ein Algorithmus, eine Entscheidungs-Engine. Ein einzelner JS-Snippet und dasselbe HTML-Snippet ermöglichen Erlebnisse im Web, in E-Mails, Push-Benachrichtigungen, mobilen Push-Nachrichten, MMS, WhatsApp und mobilen Apps.
Separate Kampagnen für jeden Kanal müssen nicht erstellt werden.
Ergebnisse in Tagen statt Monaten
Im Gegensatz zu CDPs, bei denen vor Beginn jeder Personalisierung eine Datenintegration, ein Abgleich der Kunden-IDs und eine Segmentdefinition erforderlich sind und viel manuelle Arbeit anfällt, beginnt die Empfehlungs-Engine von Quarticon innerhalb weniger Tage mit der Bereitstellung personalisierter Produktbilder.
Renommierte Logik, die man nirgendwo sonst findet
Verhaltensbezogene In-Session-Logik
Die Recommendation Engine lernt, was ein Kunde gerade jetzt möchte, nicht aus einem Profil, das gestern erstellt wurde.
Sie beobachtet, worauf geklickt wird, was angesehen wird, wie viel Zeit in jeder Kategorie verbracht wird, und liefert Empfehlungen basierend auf diesem Echtzeit-Verhalten.
Produktaffinitäts-Logik
Unsere proprietären pAI-Modelle erkennen, welche Produkte natürlicherweise zusammenpassen, basierend darauf, was deine Kunden tatsächlich kaufen. Es können hocheffiziente Vorschläge eingerichtet werden, darunter: Kunden, die Y gekauft haben, haben auch Z gekauft und Kunden wie du haben X gekauft.
Autonome Bundles, die auf historischen Warenkorbdaten trainiert wurden, erfordern keine manuelle Verwaltung, Zuordnung, Verknüpfung oder Kennzeichnung von Produktserien.
Geschäftslogik-Empfehlungen
Die Recommendation Engine von Quarticon priorisiert hochmargige Produkte, vermeidet es, stark rabattierte Artikel zu bewerben, und optimiert für den Kundenlebenszeitwert statt nur für Transaktionsvolumen.
Auf diese Weise kann die Engine so abgestimmt werden, dass sie Produkte empfiehlt, die Marge bringen, nicht nur Klicks.
Cold-Start-Aufwärmungslogik
Kaltstarts treten nicht nur am Anfang auf, sondern betreffen jeden Zeitpunkt, wenn neue Produkte im Shop erscheinen.
Vorberechnete Candidate-Algorithmen erzeugen personalisierte Vorschläge, um Kaltstartprobleme zu beseitigen und den Umsatz von Anfang an zu steigern.
Logik „Für Sie empfohlen“
Es ist nicht nur ein raffinierter Titel. „Für Sie empfohlen“ ist das Ergebnis unserer intensiven Rechenleistung in Echtzeit durch pAI-Algorithmen.
Wie funktioniert das? Um es einfach zu halten: Es werden Kunden gefunden, die ähnliche Vorlieben haben, und es werden Produkte angezeigt, die diesen gefallen. Je mehr Menschen aus dem Shop kaufen, desto intelligenter werden die Empfehlungen.
Kanalübergreifende Konsistenz
Ein und derselbe Kunde sieht konsistente Empfehlungen auf der Website, in der mobilen App, in E-Mails, Web-Push, Mobile-Push, MMS und sogar auf WhatsApp, da überall derselbe Algorithmus die Entscheidungen trifft.
Es ist ein einziges Entscheidungssystem, keine separaten Kampagnen-Tools.
Dein CDP kann das nicht
CDP ist gar nicht nötig
Ein CDP/MA-System kostet ein Vermögen, erfordert monatelange Einrichtung, benötigt ständige Wartung und personalisiert trotzdem nur 5 % des Traffics – nur die bestehenden Kunden. Man wurde dir gesagt, dass nur CDP/MA das schaffen kann.
Die Wahrheit ist, dass Kunden mit jedem Tool angesprochen werden können, selbst mit dem günstigsten (siehe unseren Integrations-Bereich für MA-Tools) und unsere Empfehlungs-Engine wird den Inhalt automatisch mit den richtigen Angeboten füllen.
CDP/MA-Tools liefern keine Personalisierung
Die Personalisierung, die man tatsächlich wünscht – das richtige Produkt zur richtigen Zeit dem richtigen Kunden zeigen, automatisch, ohne monatelange Einrichtung – ist nicht das, was ein CDP liefert. Nicht mal in E-Mails für bestehende Kunden (5 % des Traffic-Volumens).
Weil man keine Personalisierungs-Engine gekauft hat, sondern ein Data Warehouse, das es erfordert, manuell zu entscheiden, was empfohlen werden soll.
Omnichannel-Personalisierung mit Empfehlungs-Engine
Tatsächlich ist vollständige und kanalübergreifende Personalisierung das, was eine Empfehlungs-Engine leistet. Die Empfehlungs-Engine von Quarticon funktioniert in jeder Umgebung: auf der Website, in der App, in E-Mails, Web- und Mobile-Push-Benachrichtigungen, sogar in SMS und Messenger-Apps. Die Personalisierungsschicht für skriptlose Umgebungen (z. B. E-Mails) lässt sich nahtlos mit jedem Versendungs-Tool integrieren.
Empfehlungen sind auch nicht auf Web-Widgets beschränkt. Sie können auf beliebige Weise präsentiert werden. Die Möglichkeiten sind unbegrenzt.
Wie wir den Umsatz im E-Commerce steigern
Möbel und Wohnzubehör
BRW.pl ist der polnische E-Commerce-Shop von Black Red White, einem großen Möbel- und Wohnzubehör-Einzelhändler.
Die KI-Empfehlungen von Quarticon führten zu:
- 5 % Umsatzsteigerung durch unsere Produkt-Affinitäts-Logik
- 8 % Umsatzsteigerung durch unsere Personalisierungs-Logik auf Kundenebene
In beiden Fällen wurde eine verhaltensbasierte In-Session-Logik verwendet, die auf anonyme Besucher der Website des Kunden abzielte.
Sportausrüstung und Sportbekleidung
DECATHLON ist der weltweit größte Sporting-Goods-Einzelhändler mit Filialen und Online-Shops. Die Marke ist in über 30 Ländern tätig, und jede Filiale teilt dieselbe starke Teamkultur und wird von denselben Werten geleitet: Vitalität und Verantwortung.
Empfehlungen werden auch neuen Kunden bereits bei ihrem ersten Besuch im Shop angezeigt. Diese In-Session-Echtzeit-Personalisierung für anonymen Traffic trägt 13 % des Gesamtumsatzes im Shop bei!
Schmuck
TOUS ist eine Luxusschmuckmarke, die gleichzeitig bezahlbar ist. Das Unternehmen hat es geschafft, das Vertrauen der Kunden zu gewinnen und sein Produktsortiment auf deren individuelle Bedürfnisse abzustimmen.
Mit der Einführung personalisierter Empfehlungen ähnelt das Einkaufserlebnis im TOUS Online-Shop nun dem eines stationären Geschäfts, und Nutzer schätzen sofort die sorgfältig kuratierte Auswahl und den personalisierten Kundenservice. Dies führt direkt zu erhöhter Kundenbindung und folglich zu einer Steigerung des durchschnittlichen Warenkorbs.
Ergebnis? 15 % des Gesamtumsatzes im Shop!
Buchhandlung
Księgarnia Edukacyjna ist eine von einem der führenden Bildungsverlage des Landes betriebene Online-Verkaufsplattform. Sie spezialisiert sich auf Produkte für Lehrer, Pädagogen, Eltern und Schüler.
Ein Kauf muss nicht beim Bezahlen enden! Dank personalisierter Empfehlungen ist es gelungen, die Conversion-Rate auf der Warenkorbseite für zusätzliche Produkte (mit unserer speziellen Cross-Sell-Logik in dieser Phase zum Warenkorb hinzugefügt) auf 31,16 % zu erhöhen.
Warum Unternehmen sich für uns entscheiden
Nach dem Test verschiedener auf dem Markt verfügbarer Optionen entschied sich DUKA, zu Quarticon zurückzukehren. Es wurde vollständig von dem Serviceangebot Gebrauch gemacht. Als Ergebnis besteht nun ein vollständiger Überblick über die Änderungen und deren Ergebnisse, und diese sind wirklich beeindruckend. In erster Linie stieg der Umsatz im ersten Monat nach der Implementierung der Empfehlungen um 11 % und nach der Implementierung der Smart Search um weitere 14 %. Die Statistiken zeigen, dass Kunden die Website besser navigieren können, länger auf ihr bleiben, und die meisten von ihnen schließen ihren Einkauf mit einer Bestellung ab. Die größte Überraschung ist jedoch die 40-prozentige Steigerung der Gesamtzahl der Nutzer, die die modernen Tools auf der Website nutzen, und dies ist auf den Wechsel zu einer First-Party-Domain zurückzuführen.
Aleksandra Burdon
Senior E-Commerce Specialist DUKA
Zdro-Vita liefert seit Jahren konsequent Gesundheit in die Häuser und Arbeitsplätze unserer Kunden. Nun kann Unterstützung noch schneller bereitgestellt werden – dank der personalisierten Empfehlungen von Quarticon.
Das System wählt automatisch Produkte aus, die auf die individuellen Bedürfnisse der Nutzer zugeschnitten sind, und hilft ihnen, effizient das zu finden, was sie brauchen. Die Kundenzufriedenheit hat sich in starke Ergebnisse für unseren Shop übersetzt, der eine Warenkorbkonversionsrate von 15 % aufweist! Wir empfehlen es sehr!
Marcin Kozera
Zdro-Vita
Fastball und Quarticon kamen von der Bank, um in die Startaufstellung zu gehen, und zeigten eine Effektivitätsrate von 18 % bei Umsätzen aus Referrals und eine CTR von über 5,63 %! Nach diesem spektakulären Debüt spielt dieser Top-Spieler konstant in jedem Spiel mit uns und hilft uns, das Heimteam jedes Mal zu schlagen. Wir empfehlen es sehr! Es funktioniert wirklich!
Łukasz Gajewski
Zgoda FC
Quarticon ist eine großartige und bislang zuverlässige Lösung für große Einzelhandelsgeschäfte, die mit Unterstützung von Fachleuten ihre Verkäufe kostengünstig steigern möchten.
Es wird nicht mehr geraten, wie Zusatzprodukte kombiniert oder wie Lehrmaterialien mit Lehrbüchern zusammengestellt werden sollen. Diese Informationen werden direkt von Käufern gewonnen, deren Verhalten durch Quarticon verfolgt wird. Dank Personalisierung liegt die Konversionsrate von der Kategorieseite bei 12,67% und vom Warenkorb bei 31,16%.
Aleksandra Lasota
Produktspezialistin, E-Commerce-Abteilung bei der Bildungsbuchhandlung
Umsatzsteigerung durch anonyme Käufer
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- Live-Empfehlungen für 100% des Verkehrs innerhalb von Tagen.
- Personalisierung anonymer Sitzungen und Gast-Checkouts (nicht nur eingeloggte Nutzer).
- Niedrigere Kosten pro personalisierter Impression und schnellere Steigerung.
- ROI in Tagen, nicht Monaten!
- Einfaches Code-Snippet – keine aufwändige CDP-Einrichtung. Keine komplizierte Implementierung.
- E-Commerce-Plattform und MA-Tool-unabhängig. Funktioniert mit jedem Technologie-Stack!
- Integriertes A/B-Testing und Verkaufsleistungs-Reporting.
Vertraut von Einzelhändlern, die Gastkonversion und durchschnittlichen Bestellwert gesteigert haben.
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Häufig gestellte Fragen
Was macht eine Empfehlungs-Engine?
Eine Empfehlungs-Engine analysiert Produkt- und Sitzungssignale in Echtzeit, um die relevantesten Artikel für jeden Besucher vorzuschlagen. Sie nutzt Item-Metadaten (Kategorie, Preis, Bestand), Verhaltensignale (kürzlich aufgerufene Seiten, Warenkorb-Hinzufügungen, Referrer, Zeit auf der Seite) und historische Interaktionsmuster, um Produktlisten einzustufen und bereitzustellen – beispielsweise „Auch angesehen“, „Personen wie du haben gekauft“ oder kontextbezogene Upsells.
Das Ziel besteht darin, die Konversionsrate, den durchschnittlichen Bestellwert und den Umsatz pro Sitzung zu erhöhen, indem Artikel angezeigt werden, auf die der Besucher während dieser Sitzung am ehesten reagieren wird.
Weitere Informationen zum Unterschied zwischen Empfehlungs-Engine und CDP/MA-Empfehlungen finden Sie hier: CDP/MA-Empfehlungen. Einfach erklärt.
Wie unterscheidet sich eine Empfehlungs-Engine von einem CDP oder Marketing-Automation-System (MA)?
Ein CDP/MA konzentriert sich auf Identitätsauflösung, Speicherung einheitlicher Kundenprofile und Orchestrierung von kanalübergreifenden Kampagnen (E-Mail, Push, Anzeigen). Der primäre Wert liegt in der langfristigen Kundenbeziehungsverwaltung: Segmentierung, Lifecycle-Messaging und 1:N-Kampagnenaktivierung.
Eine Empfehlungs-Engine ist ein On-Site-System zur Echtzeit-Entscheidungsfindung, dessen Aufgabe die unmittelbare Personalisierung der Produktauswahl für die Sitzung ist.
Kurz gesagt: CDP = Identität + Orchestrierung; Empfehlungs-Engine = Echtzeit-Produktentscheidungen für Konversion.
Kann eine Empfehlungs-Engine ohne identifizierte Nutzer funktionieren?
Ja. Moderne Empfehlungs-Engines können effektiv bei anonymen Sitzungen arbeiten, indem sie sitzungsebene Kontextinformationen (aktuelles Browsing-Verhalten, Referrer, Suchanfrage, Gerät, Geolocation), kurzfristige Ereignisströme und item-seitige Signale nutzen.
Diese sitzungsgestützten Modelle benötigen kein persistentes Profil, um das Nutzungserlebnis zu personalisieren, und können dennoch starke Steigerungen für Gastshoppers oder Nutzer, die Cookies löschen, erbringen.
Wird eine Empfehlungs-Engine ein CDP/MA ersetzen?
Nicht unbedingt – sie lösen ergänzende Probleme. Eine Empfehlungs-Engine adressiert typischerweise die On-Site-Konversion und die Echtzeit-Produktauswahl, besonders für anonymen Verkehr. Darüber hinaus ermöglicht die Empfehlungs-Engine von Quarticon kanalübergreifende Personalisierung.
Ein CDP/MA verwaltet Kundenidentität, kanalübergreifende Aktivierung und CRM-Workflows, die für Kundenbindungs- und Lifecycle-Programme wertvoll sind.
Viele Unternehmen profitieren am meisten von der parallelen Nutzung beider Systeme: die Empfehlungs-Engine zur Maximierung unmittelbarer On-Site-Einnahmen über den gesamten Verkehr hinweg, Off-Site-Personalisierung, und ein einfaches MA-Tool nur für Off-Site-Outreach (ohne Personalisierung, die von Quarticon bereitgestellt wird).
Wie schnell liefert eine Empfehlungs-Engine Ergebnisse im Vergleich zu einem CDP?
Empfehlungssysteme liefern typischerweise messbare Verbesserungen deutlich schneller. Eine grundlegende Implementierung (Snippet + Produktfeed) kann innerhalb von Tagen bis Wochen Ergebnisse zeigen.
CDPs erfordern oft ein längeres Onboarding: Identitätsabstimmung, Einwilligungserfassung, Datenintegrationen und Kampagnensetup, was Wochen bis Monate dauern kann, bevor vergleichbare messbare ROI erzielt werden.
Die kurze Time-to-Value der Empfehlungs-Engine ist besonders wertvoll, wenn die Abdeckung identifizierter Nutzer gering ist.
Sind Empfehlungssysteme datenschutzfreundlich?
Ja. Empfehlungs-Engines funktionieren mit First-Party-Sitzungssignalen oder serverseitiger Verarbeitung, ohne persistente Identifikatoren (z. B. E-Mails) zu speichern oder zu teilen, und stimmen die Identifikatoren nicht mit Drittparteien (z. B. Werbenetzwerken) ab. Gastaufträge können bei der Konversion mit gehashten Identifikatoren retrospektiv mit Sitzungen verknüpft werden, ohne personenbezogene Daten offenzulegen. Falls Datenschutzbestimmungen oder Einwilligungen dies erfordern, können Modelle nur mit aggregierten oder kontextuellen Merkmalen funktionieren. Dies macht sitzungsgestützte Personalisierung mit strengeren Tracking-Umgebungen kompatibel.
CDPs ermöglichen tendenziell Cookie-Matching mit Drittparteien, was sie stark datenschutzunfreundlich macht.
Welche Daten werden zum Start benötigt?
Die Mindesteinträge sind Produktkatalog (IDs, Titel, Kategorien, Bilder, Preis), Seitenaufrufereignisse (Produktimpressionen, Produktseitenaufrufe) und Konversionsereignisse (Hinzufügen zum Warenkorb, Käufe). Die Integration kann über ein kleines Client-Snippet oder eine Server-API erfolgen. Login-/E-Mail-Anreicherungen sind optional, aber nützlich, um langfristige Personalisierung zu verbessern und Sitzungen nach dem Kauf zu verknüpfen. Je leichter die erforderlichen Daten, desto schneller der Pilotstart; mehr Daten ermöglichen tiefere Personalisierung.
Leiden Empfehlungssysteme unter Verzerrungen wie CDP-trainierte Modelle?
Nein. Verzerrungen entstehen nur, wenn Trainingsdaten nicht repräsentativ sind. CDPs trainieren oft auf identifizierten Benutzern (eine kleine, nicht repräsentative Untergruppe). Empfehlungs-Engines trainieren auf breiterem Verkehr und reduzieren damit diese spezifische Stichprobenverzerrung.
Wie vergleichen sich die Kosten von Empfehlungs-Engines und CDPs?
Eine Empfehlungs-Engine, die 100% des Verkehrs zu denselben Lizenzkosten personalisiert (was nicht der Fall ist – CDPs sind viel teurer), hat viel niedrigere Kosten pro erfasstem Nutzer und pro zusätzlicher Konversion als ein CDP, das effektiv nur 5% erreicht. Berücksichtigen Sie Implementierungs- und wiederkehrende Arbeitskosten bei der Berechnung der Gesamtkosten.
Daher können mit einer Empfehlungs-Engine ROI in Tagen erzielt werden, während man CDPs über Monate subventioniert.
Wann sollte ich zuerst eine Empfehlungs-Engine wählen?
Empfehlungs-Engine-zuerst wählen, wenn:
- der Großteil der Einnahmen aus Gast- oder anonymen Benutzern stammt (die meisten E-Commerce-Fälle);
- schnelle On-Site-Verbesserungen erforderlich sind;
- die Abdeckung identifizierter Benutzer zu gering ist, um zuverlässige CDP-gesteuerte Modelle zu trainieren;
- oder ein reibungsloses Pilot-Projekt durchgeführt werden soll, um Personalisierungs-ROI nachzuweisen.
Können wir beide parallel betreiben?
Ja, aber es empfiehlt sich, die Kosten zu berücksichtigen. CDPs sind heutzutage stark überbewertet. Unser Vorschlag: Die Empfehlungs-Engine nutzen, um die On-Site-Konversion und Einnahmen über anonyme und angemeldete Besucher zu maximieren, während Marketing-Automation zum Versenden von E-Mail-Kampagnen und/oder anderen direkten Kanälen eingesetzt wird. Da Quarticon die Content Delivery handhabt (was andere Empfehlungssysteme nicht tun), wird nur ein einfaches Versandtool benötigt. Das ist alles.
Was ist Quarticon?
Quarticon ist ein Technologieunternehmen, das KI-Tools für E-Commerce bereitstellt. Es wurde 2010 in Warschau gegründet. Das Unternehmen entwickelte eigene prädiktive KI-Modelle, die dabei helfen, Konversionen und Verkäufe in Online-Shops zu erhöhen. Quarticon bietet KI-gestützte Produktempfehlungen in vielen europäischen Ländern an, darunter Polen, Tschechische Republik, Slowakei, Ungarn, Kroatien und Serbien.
Weitere Informationen zu Quarticon finden sich hier: Über Quarticon