Personalisierung auf Steroiden: AI-Empfehlungen in iPresso

Die meisten Personalisierungssysteme sind einfache Zeichenmaschinen mit einem angehängten AI-Tag.

Das Einfügen eines Namens in eine E-Mail ist keine Personalisierung. Auch die Anzeige eines kürzlich angesehenen Produkts ist keine Personalisierung. Es handelt sich lediglich um eine Speicherung von Informationen, die dem Kundenerlebnis nichts hinzufügt.

Echte Veränderungen entstehen, wenn Marketing-Automatisierungssysteme mit AI-Empfehlungsmaschinen wie Vertex von Google integriert werden.

Das ist nicht einfach nur ein weiteres Add-on, sondern ein kompletter Motorenwechsel. Ich erinnere mich, worauf du geklickt hast. zum Modus Ich weiß, was du gleich tun wirst.

DieWenn man verfolgt, was AI mit ihren Modellen macht und wie sich Suchmaschinen verändern, erkennt man einen gemeinsamen Nenner.

Genau dasselbe kann auch in Ihrem E-Commerce-Bereich passieren, wenn Sie AI-Modelle einsetzen.

Warum muss der E-Commerce so funktionieren wie Google Discover?

Überlegen Sie einmal, warum Menschen stundenlang im Discover-Feed oder auf TikTok verbringen.

Sie suchen dort nicht wirklich nach etwas – sie nehmen es einfach.

Das System weiß besser, was sie interessiert.

Jahrelang war der E-Commerce wie eine Bibliothek; der Nutzer musste wissen, wonach er suchte, um es zu finden.

Mit AI-gestützten Empfehlungen wird Ihr Shop zu einem Feed.

Signal-Reweighting: Das Ende der CTR-Only-Ära

Bei den alten Empfehlungssystemen zählte nur der Klick.

Wenn etwas gut ankam, zeigte das System es allen an.

Das Ergebnis? Die Vermarktung von Clickbait-Produkten, die entweder zu Rücksendungen oder Frustration führten.

In dem Modell, dasiPresso implementiert dank Vertex AIDie Gewichtung der Signale ist völlig anders verteilt.

Entscheidend ist die Zufriedenheit nach dem Klick.

Wenn ein Nutzer auf ein empfohlenes Produkt klickt, 3 Minuten auf der Website verbringt, die Spezifikationen liest und es in den Warenkorb legt, erhält das Modell ein Signal.Das war esDie

Wenn er eintritt und nach 2 Sekunden wieder geht, erhält das Modell Informationen.Ich habe mich geirrt, es war ein leerer Klick.

Der Algorithmus lernt nicht, wie man Aufmerksamkeit erregt, sondern wie man ein Bedürfnis befriedigt.

Thematische Stabilität – der Schlüssel zum Vertrauen

Google belohnt thematische Autorität stark. Wenn Ihre Website alles Mögliche behandelt, behandelt sie letztendlich nichts.

Das funktioniert genauso bei Produktempfehlungen.

AI lerntSpezialisierungBenutzer in einer bestimmten Sitzung.

Wenn jemand nach Wanderschuhen sucht, wird ihm das System nicht plötzlich einen Anzug vorschlagen – selbst wenn es dafür gerade eine Werbeaktion gibt.

Das System stellt sicher, dass der Kunde nicht aus dem Arbeitsablauf gerissen wird.

Statistiken

Bevor wir uns mit den technischen Details befassen, schauen wir uns an, was die Analysen der letzten Monate aussagen.

• 71 % der Verbraucher erwartet personalisierte Interaktion, aber noch wichtiger ist –75 % geben an, sofort zum Wettbewerb zu wechseln.wenn das Erlebnis nicht auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten ist (McAInsey – Wachstums-, Marketing- und Vertriebseinblicke 2026).
• AI-gestützte Personalisierung erzeugt 10 bis 15 % Umsatzwachstum(bei Marktführern sogar 25 %). Produktempfehlungen sind bereits verantwortlich für 31 % des Gesamtumsatzes in Sitzungen, in denen der Klient sie verwendet hat (Involve.me, Marketing-Personalisierungsstatistik 2026)

Empfehlungsmodelle

In iPresso haben Sie Zugriff auf spezifische Strategien, die Vertex AI in Echtzeit optimiert.

1. Empfohlen für Sie

Das ist das Äquivalent zum TikTok-Algorithmus.

Das Modell analysiert die gesamte Benutzerhistorie im CDP.

Da das System weiß, dass der Kunde vor drei Monaten eine Kamera gekauft hat, vor einem Monat nach einem Objektiv gesucht hat und gestern einen Ratgeber zur Nachtfotografie gelesen hat, wird es ein Stativ anzeigen.

Nicht etwa, weil Sie es im Angebot haben. Sondern weil es der logische nächste Schritt in seiner Leidenschaft ist.

2. Weitere Artikel, die Ihnen gefallen könnten

Dieses Modell konzentriert sich auf das „Hier und Jetzt“.

Wenn ein Benutzer die Seite aufruft und nach schmal geschnittenen weißen Hemden sucht, passt das System den Rahmen an.

Auch wenn dieser Nutzer normalerweise T-Shirts kauft.

Das Modell erkennt, dass die Absicht in dieser speziellen Sitzung eine andere ist. Es sagt den nächsten Schritt im aktuellen Kontext voraus.

3. Häufig zusammen gekauft

Die AI analysiert Millionen von Warenkörben und findet Korrelationen.

Es könnte sich herausstellen, dass Menschen, die ein bestimmtes Kopfhörermodell kaufen, fast immer auch ein bestimmtes Etui kaufen, das nicht zur selben Kategorie gehört.

Das System erkennt dies selbst und beginnt, dieses Set zu bewerben.

4. Zuletzt angesehen

Die bloße Anzeige der zuletzt angesehenen Produkte ist langweilig.

Vertex AI in iPresso sortiert diese Produkte nach ihrer Wahrscheinlichkeit einer Rückgabe.

Wenn ein Kunde sich 5 Paar Schuhe ansieht, aber 2 Minuten für ein Paar aufwendet und zweimal zur Größentabelle zurückkehrt, werden diese Schuhe ganz oben im Bild angezeigt.

Zusammenfassung

Die Ära des „Wassergießens“ im Marketing ist vorbei, denn AI (sowohl auf Seiten von Google als auch auf Seiten der Nutzer) erkennt fehlende Werte immer schneller.

Wenn Ihr Geschäft immer noch nach dem Prinzip „Zeigen wir ihm irgendetwas, vielleicht kauft er ja etwas“ arbeitet, verlieren Sie bei jedem Besuch Geld.

Die Implementierung von Vertex AI-Empfehlungen in iPresso ist kein Zweijahresprojekt.

Es geht um die Entscheidung, ob Sie den Datenverkehr weiterhin manuell steuern möchten oder ob Sie sich lieber auf eine Engine verlassen, die schneller lernt als jedes Marketingteam.

Die Technologie ist da. Die Daten sind bei Ihnen.

Verbinde sie einfach.

Wenn Sie darüber sprechen möchten, wie Sie Ihre Events konkret mit Vertex AI verbinden und welche Modelle Sie zu Beginn starten sollten – lass es mich wissen.

Häufig gestellte Fragen

Was ist die AI-gestützte Empfehlungs-Engine von Vertex?

Die AI-gestützte Empfehlungs-Engine von Vertex ist ein fortschrittliches System für maschinelles Lernen, das Nutzerverhaltensdaten und Produktmetadaten analysiert, um zukünftige Kaufabsichten vorherzusagen. Im Gegensatz zu einfachen regelbasierten Systemen nutzen diese Modelle neuronale Netze, um Produkte in Echtzeit zu bewerten und Angebote individuell auf Kundenprofile zuzuschneiden (1:1-Personalisierung).

Wie lässt sich iPresso in Google Cloud Vertex AI integrieren?

iPresso integriert sich mit Vertex AI durch die direkte Übertragung von Verhaltensdaten von der Customer Data Platform (CDP). Nutzerinteraktionsdaten werden an Google Cloud-Modelle gesendet und dort von RanAIng-Algorithmen verarbeitet. Die Ergebnisse (Empfehlungen) werden an iPresso zurückgesendet und den Nutzern als Empfehlungs-Frames auf Websites, in mobilen Apps oder in offenen E-Mails angezeigt.

Welche Vorteile bietet der Einsatz von AI bei der Personalisierung im E-Commerce?

Zu den wichtigsten Vorteilen zählen eine höhere Konversionsrate (CR), ein höherer durchschnittlicher Bestellwert (AOV) und eine verbesserte Kundenbindung (LTV). Dank höherer Produktrelevanz verbringen Nutzer mehr Zeit auf der Website (Verweildauer) und brechen ihren Einkauf seltener ab. AI ermöglicht zudem die Automatisierung von Prozessen, für die zuvor manuelle Regeleinstellungen durch Marketingfachleute erforderlich waren.

Was versteht man unter „Klickzufriedenheit“ in Empfehlungsmodellen?

Die Kundenzufriedenheit nach dem Klick ist eine qualitative Kennzahl, die von fortschrittlichen AI-Modellen genutzt wird, um den tatsächlichen Wert von Empfehlungen zu bewerten. Anstatt nur Klicks (CTR) zu messen, analysiert das System das Nutzerverhalten nach dem Aufrufen einer Produktseite – Sitzungsdauer, Interaktion mit der Beschreibung und Kaufabschluss. Dadurch können die Modelle Produkte empfehlen, die tatsächlich den Bedürfnissen der Nutzer entsprechen und nicht nur Aufmerksamkeit erregen.