Tool-Fähigkeiten

verkauft, präsentiert und findet Artikel.
berät, begleitet und bindet Kunden.
unterstützt, führt und schult Mitarbeiter.

voll- oder teilautomatisiert.

Tool-Ziele

  • Mitarbeiter entlasten
  • Vorgänge automatisieren
  • Umsatz steigern
  • Kosten senken
  • Fehlerquote reduzieren
  • Wettbewerbsfähigkeit ausbauen
  • Datenqualität optimieren

Tool-Kern

  • Funktionen: +20
  • Konfigurationen: +70
  • Daten: Artikel, Kunden, Aufträge, Content, Tracking-Daten

Beispiel im Alltag

1. Beratung mit mobilen Assistenten 

Georg arbeitet im Verkauf einer Filiale eines Werkzeugherstellers. Heute berät er ausgiebig eine Kundin. Er klassifiziert sie mithilfe seines mobilen Assistenten. Dabei werden nicht nur Kundendaten erfasst, sondern auch welche Produkte von Interesse waren, wie diese miteinander kombiniert wurden und, welcher Wartungs-Service sie zu ihrem Kauf dazugebucht hat.

Beispiel im Alltag

2. Empfehlungs-Regeln

Die Verkaufsleiterin Susanne definiert im flextor Backend,  welche Aktionen nach dem Erst-Besuch, vor dem Auftragsabschluss und nach Auftragsvergabe stattfinden sollen.  Außerdem bestimmt sie nach welchen Regeln für den Kunden automatisch die richtigen Artikel und Inhalte zusammen gestellt werden.

Beispiel im Alltag

3. optimaler Kaufprozess

Nun wird die Kundin über sämtliche für sie interessante Inhalte per E-Mail informiert, alle Informationen werden dabei personalisiert angezeigt. Wenn die Kundin jetzt den Online shop des Unternehmens besucht, werden ihr sofort genau diese Inhalte angezeigt, damit sie den Einkaufsprozess weiter durchläuft. Sollte sie wieder ins Ladengeschäft kommen, werden nicht nur Georg, sondern auch allen anderen Verkäufern die relevanten Inhalte aufgezeigt.

Beispiel im Alltag

4. Prozess- und Arbeitsoptimierung

Nicht nur die Kunden sind sehr zufrieden mit dem individuellen Service. Auch die Geschäftsleitung ist zufrieden mit den positiven Auswirkungen: durch die Klassifizierung der Kunden in Zielgruppen werden Prozesse immer weiter optimiert und die Arbeitsweise der Verkäufer verbessert. Auch das Online-Frontend wie z.B. der Webshop oder der Newsletter profitieren von diesem Tool. 

Recommendation-Frontend: für Kunden

Die Recommendation-Engine hilft Ihren Kunden dabei, die richtigen Inhalte zu finden. Welche Inhalte richtig sind, werden vom Zeitpunkt, Kunden, Ort, Gerät und  Interface bestimmt. In Kombination mit allen gesammelten Informationen zum Kunden werden passende Inhalte angezeigt. Um die Qualität weiter zu erhöhen, werden die gesammelten Erkenntnisse über Kunden der gleichen Kundengruppe kombiniert. Ziel ist nicht ein "Was Kunden auch interessiert hat", sondern eine echte Empfehlung die zum individuellen Kaufverhalten des Kunden passt.
Templates
Web
Startseite, Kunden-Center, Artikel, Bestell-Prozess, Landingpages, ...

App

Assistenten


E-Mails
Registration, Bestelleingang, Erinnerungen, Wiederverfügbarkeit, Newsletter ...
 

Recommendation-Backend: für Mitarbeiter

Tool-Backend
Recommendation Regeln
Sie können im flextor Tool Recommendation, beliebig viele Regeln erstellen. Diese Regeln können Sie per CMS im Frontend an den entsprechenden Stellen anwenden. Eine Regel gilt immer nur für eine spezifische Zielgruppe und für bestimmte Inhalte. Die Regeln werden auf Basis von Daten zusammengestellt. So werden dem Kunden die relevanten Inhalte angezeigt.
Tool-Backend
Datengrundlage für die Regeln
Als Daten stehen alle Trackingdaten offline wie online zur Verfügung. Diese werden kombiniert mit allen Stammdaten und Bewegungsdaten aus dem ERP wie z.B. Aufträge, Angebote, usw.. Sämtliche digitalen Informationen wie Artikel, Content, etc. stehen dem Tool zur Verfügung.
Tool-Backend
Filterung & Priorisierung
Für die Zielgruppe- und Artikeleingrenzung stehen jeweils über 40 Standard-Filter aus allen möglichen Datenbereichen zur Verfügung. Zusätzlich zur Datenfilterung, werden pro Regel eigene Priorisierungen vorgenommen, um Ihren Kunden eine spezifische Auswahl bereit zu stellen.
Tool-Backend
Manuell oder Automatisiert
In vielen Branchen, werden exakte manuelle Zuordnungen benötigt, um optische oder technische Kombinationen zu gewährleisten. Automatische Empfehlungen sind zwar kein Ersatz für ein manuelles, menschliches, artikelbezogenes Cross-Selling. Allerdings werden diese manuellen Informationen in Automatismen wiederverwendet, um Ihre Kunden zum richtigen Zeiptunkt zu erreichen.
Tool-Backend
Recommendation Regeln
Sie können im flextor Tool Recommendation, beliebig viele Regeln erstellen. Diese Regeln können Sie per CMS im Frontend an den entsprechenden Stellen anwenden. Eine Regel gilt immer nur für eine spezifische Zielgruppe und für bestimmte Inhalte. Die Regeln werden auf Basis von Daten zusammengestellt. So werden dem Kunden die relevanten Inhalte angezeigt.
Tool-Backend
Datengrundlage für die Regeln
Als Daten stehen alle Trackingdaten offline wie online zur Verfügung. Diese werden kombiniert mit allen Stammdaten und Bewegungsdaten aus dem ERP wie z.B. Aufträge, Angebote, usw.. Sämtliche digitalen Informationen wie Artikel, Content, etc. stehen dem Tool zur Verfügung.
Tool-Backend
Filterung & Priorisierung
Für die Zielgruppe- und Artikeleingrenzung stehen jeweils über 40 Standard-Filter aus allen möglichen Datenbereichen zur Verfügung. Zusätzlich zur Datenfilterung, werden pro Regel eigene Priorisierungen vorgenommen, um Ihren Kunden eine spezifische Auswahl bereit zu stellen.
Tool-Backend
Manuell oder Automatisiert
In vielen Branchen, werden exakte manuelle Zuordnungen benötigt, um optische oder technische Kombinationen zu gewährleisten. Automatische Empfehlungen sind zwar kein Ersatz für ein manuelles, menschliches, artikelbezogenes Cross-Selling. Allerdings werden diese manuellen Informationen in Automatismen wiederverwendet, um Ihre Kunden zum richtigen Zeiptunkt zu erreichen.

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Tools

Für jedes Tool gibt es passende Optionen.

Branchen - Optionen:

Fachhandel, Großhandel, Fashion, Produktion,
Lebensmittel, digitale Produkte

Kombinierbar mit:

Tools, Individual, Module, Szenarien