Besucher*innen werden gefragt, ob sie eine Email mit der Liste der gerade angesehenen Waren bekommen möchten. So kommen wir in Kontakt mit den Besucher*innen und initiieren mit der E-Mail die erste Bestellung.

Dieser Block ist in die Website integriert und bietet an, die Newsletter zu abonnieren: Je mehr Email-Adressen wir haben, um so besser können wir Käufer anlocken.

Bietet an, eine Benachrichtigung zu senden, wenn Preise sinken oder es besondere Angebote gibt. Wer bereits in Versuchung war, aber die Ware etwas zu teuer fand, wird jetzt wahrscheinlich kaufen: ein effektiver Weg zur Marktsegmentierung.

Wie die anderen Newsletter- und Benachrichtigungs-Widgets ist auch dieses ein integrierter Block. Wenn jemand eine bestimmte Ware erfolglos gesucht hat, ist der Kauf bei einer Benachrichtigung sehr wahrscheinlich.

Ein kleines Fenster informiert darüber, wie oft ein bestimmtes Produkt bereits gekauft oder angesehen wurde. Der Herdeninstinkt ist nicht zu unterschätzen: Wenn so viele dieses Ding haben, brauche ich es auch!

Diese E-Mail geht an bereits bekannte Besucher*innen, wenn sie die Seite verlassen haben, den Einkauf abgeschloßen  aber Produkte im Warenkorb gelassen haben. 

Das Ziel ist sie  zurück zum Warenkorb und zum Kaufen zu leiten.

Bekannte Besucher*innen bekommen diese E-Mail, wenn sie auf der Website unterwegs gewesen sind, ohne etwas zu kaufen. 

Die E-Mail soll erreichen, dass Besucher*innen mit einer Kaufentscheidung auf die Website zurückkehren.

Eine Dankesemail nach dem Kauf, vielleicht mit einem Rabattcode für den nächsten Einkauf – so kann Loyalität erhöht werden.

Wird an Kund*innen versandt, die seit über einem Monat die Website nicht besucht haben und enthält persönlich abgestimmte Angebote – so bleibt man in Erinnerung.

Ein Beispiel wäre: „Vor drei Wochen haben Sie bei uns Kaffee gekauft. Hat er geschmeckt? Wird die Dose langsam leer? Jetzt wieder bestellen!“ Nach und nach kann es so zur Routine werden, regelmäßig die gleiche Ware bei Ihnen zu kaufen.

Ein Glückwunschschreiben macht immer Freude, vor allem wenn ein Rabattcode oder ein kleines Geschenk dabei ist. So wird Loyalität erhöht und zum Kauf stimuliert.

Diese Empfehlung basiert auf der Verhaltensgeschichte aller Website-Benutzer*innen: Was wurde angesehen? Was wurde dem Warenkorb hinzugefügt? Welche Waren werden zusammen gekauft?

Dieser Algorithmus zeigt zusätzliche Kaufempfehlungen auf der Produktseite an.

Hier wird der aktuelle Warenkorb Inhalt analysiert, damit ähnliche Produkte angeboten werden können. 

Empfehlungen werden auf der Warenkorb-Seite angezeigt und inspirieren zum spontanen Hinzufügen kurz vor dem Kaufabschluss.

Hier wird die thematische Umgebung der gerade angezeigten Waren analysiert. 

Ähnlich wie bei Warenkorb-Angeboten werden Empfehlungen erstellt – die in diesem Fall auf der Produktseite erscheinen.

Die Suchempfehlung wird unter Berücksichtigung der letzten Suchanfrage des Benutzers gebildet. Zum Beispiel: Es wurde nach „T-Shirt“ gesucht, und es werden T-Shirts angezeigt. Der Algorithmus berücksichtigt auch einfache Rechtschreibfehler: Wer „t-hirt“ eintippt, bekommt auch relevante Empfehlungen. 

Die Empfehlung  befindet sich auf der Suchseite.

Dieser Algorithmus zeigt Produkte an, die vor kurzem von anderen gekauft oder dem Warenkorb hinzugefügt wurden. 

Diese Empfehlungen werden am häufigsten auf der Produktseite angewandt.

Es werden Waren aus der aktuellen Kategorie mit einem Preisunterschied von +/-20% anzeigt. 

Diese Form von Querverkauf kann sich auf der Produktseite befinden.

Wenn ein Besucher auf einer Seite landet, die nicht existiert, lässt sich das ausnutzen: Statt die 404-Seite blank zu gestalten, kann man auch hier gezielt Produktempfehlungen platzieren.