RichRelevance präsentiert mit „Relevance in Store“ ein Produkt für die Personalisierung in Einkaufsläden. Damit sind nun auch Produktrecherchen in stationären Geschäften möglich, die bis dato nur in Online-Shops möglich waren.
Mit Relevance in Store erhalten Shop-Betreiber Zugriff auf die RichRelevance Plattform DataMesh. DataMesh sammelt Daten zu Online- und In-Store-Verkäufen sowie zu Anzeigenklicks und erstellt über die Personalisierungs-Engine enRich ein Kundenprofil für individuelle Produktempfehlungen.
Zusätzlich gleicht ein Supportteam von RichRelevance laufend Online- und Offline-Daten ab und entwickelt so Anwendungen, die auf die Bedürfnisse des Kunden abgestimmt wurden. Retailer erhalten damit die Möglichkeit, Konsumenten in jedem Bereich des Ladengeschäfts die passenden Produktinformationen auf das Smartphone zu übermitteln – und das vom Eingang bis zur Kasse.
„Online Commerce ist auf dem Vormarsch“, sagt David Selinger, CEO von RichRelevance. „Das Tauziehen um Kunden entscheidet sich in Zukunft im Shop. Mit Relevance in Store bieten wir eine Lösung, mit der das Ladengeschäft personalisiert werden kann. Das ermöglicht völlig neue Möglichkeiten für die Kundenkommunikation. Käufer werden außerhalb des Online Shops angesprochen, bestehende Kundenbindungen ausgebaut.“
„RichRelevance verfügt über den besten Mix aus Technologien, Lösungen und Expertenteam, um Retailer im Wettbewerb mit Amazon zu unterstützen“, sagt Sandhya Venkatachalam, Gründungspartnerin von Centerview Capital. „Das Unternehmen versteht die Herausforderungen von Ladebesitzern und hat sich so zur Nummer Eins bei der datenbasierten E-Commerce-Personalisierung entwickelt. Relevance in Store ist ein weiterer Meilenstein, weil die Lösung ein personalisiertes Einkaufserlebnis am POS garantiert, das Online Shops ähnelt.“
Relevance in Store: Anwendungsbeispiele
Mit Relevance in Store liefern Retailer ihren Kunden interessante Angebote, Gutscheine oder Produktempfehlungen während des Ladenbesuchs in Echtzeit auf das Smartphone. Jede Empfehlung wird dem individuellen Kaufverhalten oder dem einer bestimmten Zielgruppe angepasst.
Durch den Einsatz der Cloud-basierten Plattform von RichRelevance, die auf einer serviceorientierten Architektur (SOA) basiert, und den von RichRelevance entwickelten Personalisierungsstrategien werden diese Kundendaten mit den Geschäftszielen des Retailers in Einklang gebracht. Folgende Szenarien sind dabei möglich:
- Beim Betreten des Geschäfts: Hier wird der Kunde mit spannenden Angeboten, Gutscheinaktionen und Produktankündigungen begrüßt. So erhält er die gleiche Aufmerksamkeit wie bei einer individuellen Betreuung durch einen Verkäufer.
- Rundgang: Um das Einkaufsverhalten eines Kunden analysieren zu können, müssen Online- und Offline-Daten in Echtzeit ausgewertet werden. Retailer können dem Käufer so ein personalisiertes „Regal“ an Produkten direkt für sein Smartphone oder Tablet zusammenstellen.
- Kiosk: Über eine Kioskfunktion werden dem Kunden ähnliche Vorschläge sowie nähere Informationen zu seinen eingekauften Produkte vorgeschlagen.
- Personal: Verkäufer sind für mögliche Upsell- und Cross-Sell-Optionen verantwortlich. Da sie über Relevance in Store Zugriff auf Produktinformationen und -vorschläge erhalten, werden sie schnell zu Experten für ein Segment – und das ohne großen Trainingsaufwand. So können sie Kunden bestens beraten und bedienen und sofort reagieren, falls Käufer unentschlossen im Laden verharren.
- Nach Verlassen des Geschäfts: Empfängt der Kunde personalisierte Empfehlungen über seinen Einkaufszettel oder einen Dank, steigert das die Bindung zwischen Retailer und Kunde. Das gilt insbesondere dann, wenn Käufern interessante Empfehlungen für Rabatte oder Kundenbindungsprogramme vorgeschlagen werden.
Quelle: RichRelevance, Inc.
