Dr. Florian Krause
Head of Development
I LIKE!
Personalisierung und Facebook-Style
Likes & Dislikes für Online Shops
Das erste E-Commerce-Start-up,
das sich für die Ideen von Dritten
öffnet und konsequent auf
Personalisierung setzt.
Inspiration
durch Offenheit
Erfolg des App-Ansatzes:
Anteil der Apps am Gesamtumsatz
wächst überproportional
Personalisierung
made in Germany
Jeder Kunde kann seine eigenen
Fashion-Einstellungen vornehmen.
Offenheit über Nutzung de...
Was personalisieren wir?
Dein Feed
Für jeden User individuell
• Produktempfehlungen
• Content
• Outfits
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Recommendation Slider
Personal Filter
Kategorie und Markenseiten
können basierend auf den
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gefiltert werden
Kategorie- und Markensortierung
• Wir versuchen die Intention des Benutzer zu erkennen
• On Site Interaktion
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Mailings
• Individuelle Aussteuerung von Produkten
Herausforderungen
• bis zu 250.000 Besucher pro Tag
• ~700.000 Kunden
• Dein Feed: Mindestens 250 Posts
• Klassische Busin...
Let’s do it …
Zeit Genauigkeit
• Völlig individuell
• Style/Trend Zielgruppe
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Gemeinsame Datenbasis
zwischen Shop und BI
• Einstellungen des Kunden
• Manuell generierter Content
• Folgen, Likes und Di...
ArangoDB als Storage
für User Data
• Document Storage
• Benutzt Graphen um Beziehungen darzustellen
• Application Server u...
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Florian Lisa, Marie etc.
folgt folgen
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High Fashion Feeds
Streatwear
Unsere Arbeit Jackson Pollock
Tracking Events
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Erzeugen von Content
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• Verbesserte Akzeptanz von Email-Kontakten
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Wachstum
• Größere Warenkörbe
• Optimiert für 

schnelllebige Traffic-Arten
• Bessere Datenbasis für 

genauere Empfehlunge...
Der ABOUT YOU Growth Circle
Does it work?
Benutzer mit min. 1 Einstellung: 10%
Benutzer die Feeds folgen: 8,5%
Danke :-)
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Dr. Florian Krause - Der Kunde im Fokus: Personalisierte Aussteuerung von Inhalten als Erfolgsfaktor im E-Commerce - code.talks 2015

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Dr. Florian Krause - Der Kunde im Fokus: Personalisierte Aussteuerung von Inhalten als Erfolgsfaktor im E-Commerce - code.talks 2015

  1. 1. Dr. Florian Krause Head of Development I LIKE! Personalisierung und Facebook-Style Likes & Dislikes für Online Shops
  2. 2. Das erste E-Commerce-Start-up, das sich für die Ideen von Dritten öffnet und konsequent auf Personalisierung setzt.
  3. 3. Inspiration durch Offenheit Erfolg des App-Ansatzes: Anteil der Apps am Gesamtumsatz wächst überproportional
  4. 4. Personalisierung made in Germany Jeder Kunde kann seine eigenen Fashion-Einstellungen vornehmen. Offenheit über Nutzung der Daten
  5. 5. Was personalisieren wir?
  6. 6. Dein Feed Für jeden User individuell • Produktempfehlungen • Content • Outfits • App Content
  7. 7. Recommendation Slider
  8. 8. Personal Filter Kategorie und Markenseiten können basierend auf den Einstellungen der Nutzers gefiltert werden
  9. 9. Kategorie- und Markensortierung • Wir versuchen die Intention des Benutzer zu erkennen • On Site Interaktion • SEM / PLM Einstiege • Benutzer-Einstellungen
  10. 10. Mailings • Individuelle Aussteuerung von Produkten
  11. 11. Herausforderungen • bis zu 250.000 Besucher pro Tag • ~700.000 Kunden • Dein Feed: Mindestens 250 Posts • Klassische Business Intelligence ist offline • Transparenz für den Benutzer • Anbindung externe Apps • Shop hat keinen Zugriff auf viele Daten
  12. 12. Let’s do it …
  13. 13. Zeit Genauigkeit • Völlig individuell • Style/Trend Zielgruppe • Alter • Geschlecht • Echtzeit • Schnell • Offline
  14. 14. Gemeinsame Datenbasis zwischen Shop und BI • Einstellungen des Kunden • Manuell generierter Content • Folgen, Likes und Dislikes
  15. 15. ArangoDB als Storage für User Data • Document Storage • Benutzt Graphen um Beziehungen darzustellen • Application Server um Daten per API zugänglich zu machen • Flexibles Schema • Datenmenge bei ca. 100 GB bei 300 Mio. Edges • In-Memory
  16. 16. hasAttr Benutzer Produkte Farben Feeds likes dislikes follows
  17. 17. Florian Lisa, Marie etc. folgt folgen folgen auch High Fashion Feeds Streatwear
  18. 18. Unsere Arbeit Jackson Pollock
  19. 19. Tracking Events ArangoDB ShopBI Produktempfehlungen Benutzer Clustering Erzeugen von Content Mapping auf User Graph Queries Einstellungen Graph Relations Content
  20. 20. Warum?
  21. 21. Glückliche Kunden • Zu viele Produkte verwirren • Verbesserte Akzeptanz von Email-Kontakten • Längerer Aufenthalt auf der Seite • Höhere Returns • Top of Mind in der Zielgruppe durch individuelle Ansprache
  22. 22. Wachstum • Größere Warenkörbe • Optimiert für 
 schnelllebige Traffic-Arten • Bessere Datenbasis für 
 genauere Empfehlungen • Differenzierung vom Wettbewerb
  23. 23. Der ABOUT YOU Growth Circle
  24. 24. Does it work?
  25. 25. Benutzer mit min. 1 Einstellung: 10% Benutzer die Feeds folgen: 8,5%
  26. 26. Danke :-)

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