Empfehlungen und Inspiration als Feature

(Sorry, der Beitrag ist leider mal wieder ziemlich lang geworden und am Ende wirds etwas wirr und chaotisch aber auch spannender. 😉 )

Immer wenn ich gefragt werde, was mir an Social Commerce (als Nutzer) am besten gefällt, dann sage ich: Die Inspiration und die Empfehlung die ich kriege, wenn ich sehe, welche Shops und Produkte andere Leute gut finden.

Wie findet der Nutzer nun die passendste Inspiration? Wie entdeckt er neue Produkte und neue Shops, die ihm gefallen werden? Was bieten die Portale an Inspirationsquelle?

Denn eine Empfehlung, die ein User auf einem Empfehlungsportal einstellt hat ja noch nicht automatisch eine Relevanz für andere Nutzer. Man muss also wühlen, um das zu finden, was einem gefällt. Wie kann man in den ganzen Empfehlungen wühlen? Über Kategorien, über Tagclouds, oder über Filterfunktionen etcpp. Was gibts noch?

Collaborative Filtering
Eigentlich schon uralt, die Personalisierungen via Collaborative Filtering, wie die persönlichen Empfehlungen bei Amazon.

Amazon-Empfehlung

Wobei Amazon das Prinzip in Extremform bietet, indem sie genau erklären, warum man was empfohlen bekommt und wie man die Basis für die Empfehlungen anpassen kann, damit diese treffender und nicht durch Querkäufe verwässert werden. Zu wissen, warum man etwas vom Portal/Anbieter empfohlen bekommt, wertet diese Empfehlungen nochmal auf.
Nachteil dieser Präzisierung ist natürlich, dass man mit seinen Empfehlungen ewig in ein und der selbsen Suppe schwimmt … bei mir sind es die historischen Romane, die mir Amazon bis zum Abwinken empfiehlt. 😉
Ausdruck findet das auch in den Empfehlungen via „Kunden die dieses Produkt kauften, kauften auch“.

Lieblingslisten (oder Listmania, wie es Amazon.com so schön nennt)
Schon weitaus persönlicher wirds mit den Listen.
User erstellen Listen mit Produkten zu selbst bestimmten Themen. Diese Listen werden auf der Startseite gefeatured, sind über die Nutzerprofile aufrufbar oder auch von Produktseiten, wenn dieses Produkt in dieser Liste enthalten ist. Find ich total klasse – sehen zu können, was andere Leute auch noch gut finden und diesem Produkt zuordnen. Meine absolute Lieblingsliste ist dabei immer noch: How to become a superhero.

Twinsumer
Trendwatching nennt einen User, der die gleichen Interessen hat, Twinsumer. Mein Bekannter F. hat einen solchen Twinsumer gefunden, zumindest was den Musikgeschmack angeht. 😉

Bei Last.fm heißen diese Twinsumer „Nachbarn“. Man findet sie über einen Teaser in der rechten Spalte vom Profil. Besucht man das Profil eines anderen Users, wird mit dem Taste-o-meter die Übereinstimmung des Musikgeschmacks angezeigt. Sehr clever! Ein solcher Nachbar hat mir letzt einen netten Kommentar in die Shoutbox geschrieben! 😉

lastfm

Kommentar meines Kollegen N.: „Über die Nachbarn hab ich in letzter Zeit so viel tolle Musik gefunden, ich komm gar nicht mehr dazu, das alles zu hören.“

Shopreflex aus Frankreich nennt solche User „Affinités“ (also Verwandte) und zeigt sie auf einer extra Seite, sortiert nach dem Grad der Übereinstimmung, ausgedrückt in Prozentzahlen. Sehr detailliert, sieht aber irgendwie anstrengend und unpersönlich aus.

affinites bei shopreflex

Noch nicht so ganz verstanden habe ich das Prinzip von Askfirst.de. Dort kann man im Profil Stichworte zu sich selbst angeben („Ich bin / ich mag“). Klickt man links in der Navigation auf „Ich bin / ich mag“ erscheinen einige Stichworte mit Zahlen dahinter. Das scheint die Anzahl an Produkten zu sein, die Leute mit diesen Interessen empfehlen. Dabei kommen leicht seltsame Dinge zum Vorschein … z.B. werden unter dem Stichwort „steinzeit“ folgende Produkte angezeigt (Man beachte die Passage „Nutzer, die steinzeit sind“) 😉 :

askfirst und die steinzeit

Im Profil von Saurierflügel sieht man, dass er wohl die Steinzeit mag. Was das nun mit einer Wii und einem Lichtschwert zu tun hat, hat sich mir noch nicht eröffnet. Ich habe dann mal ebenfalls das Stichwort Steinzeit in meinem Profil angegeben, er wird mir aber nicht als Nutzer mit ähnlichen Interessen angezeigt. Auch wird das Stichwort leider nicht gehighlightet, um die Übereinstimmung anzuzeigen. Sowas hab ich mal bei irgendeiner *flüster* Singlebörse gesehen, fand ich ganz praktisch. Klickt man bei Askfirst in einem Profil auf ein solches Stichwort, erhält man Produkte, die dieser User empfiehlt. Hm??? Das Ganze ist wohl noch nicht so ganz ausgereift.

Activity-Timeline (oder Lifestream oder wie man das nennt)
Für mein aktuelles Projekt (Website eines Markenherstellers) habe ich mich von Twitter inspirieren lassen.Die Nutzer werden sich auf dieser Website zwar registrieren und ein Profil anlegen können, ein direkter Kontakt über private Nachrichten wird aber nicht möglich sein. (Klar, Markenhersteller 😉 aber hey, auf Amazon kann man Andere auch nicht anschreiben 😉 ) Was hab ich also gemacht? Mein Pseudo-Twitter soll Meldungen enthalten, was der Andere (Buddy, oder gemerkte Person oder wie man sie nennen mag) als letztes gemacht hat. Z.B. „Buddy XY hat Produkt YZ auf seine Wunschliste gesetzt.“ Fand ich super klasse, weil die User so immer mitkriegen, für welche neuen Produkte sich die Buddies gerade interessieren.
Dann … kam die ganze Facebook-Geschichte und ich hab dann auch endlich mal mitgekriegt, dass es in den Facebook-Profilen eine Timeline gibt, die die Aktivitäten der Buddies anzeigt.

Dadurch verbreitet sich die Nutzung neuer Features in Windeseile. Der Facebook-Gründer nennt es Social Graph. Siehe Facebooks Keynote (via hackr.de). Der Spiegel beschreibt das auch recht anschaulich. Habe daraufhin mal wieder mein Facebook-Profil reaktiviert, ein paar Freunde auf die Buddylist gesetzt und mir das ganze mal angeschaut:

facebook activities

Himmel, kann man sich denn in diesem dämlichen Internet gar nix mehr ausdenken, was nicht ein anderer schon längst einsetzt? 😉 Naja, mit dieser genialen Idee will ich mich gar nicht messen, ich glaube, dieser extreme Netzwerk-Effekt war mir gar nicht klar.

Dieses Prinzip ist aber auf alle Fälle ziemlich genial, wenns drum geht, mitzukriegen, was die Buddies (also Menschen mit ähnlichen Interessen) gerade gemacht haben. Wer klickt schon ständig die Profile seine Buddies durch? Auf alle möglichen Webaktivitäten ausgedehnt nennt man das Lifestream und wurde auch gerade von Jeremy Keith auf der Reboot in einem Vortrag behandelt.
Im Social Commerce ginge es dann darum, was die Buddies gerade empfohlen oder gar gekauft haben. Tadaa … und hier kommt Shopalize.com! 😉 Shopalize ist sozusagen ein Twitter für alles, was man gerade gekauft hat.

shopalize

PS zum Thema Lifestream: Beispiele gibt’s bei Adactio, Olivier D., iStalkr und eigentlich auch Jaiku.com.

Nachtrag: Hier noch ein super Artikel, der beschreibt, wie sich das Nutzungsverhalten ändert: TechCrunch zum Thema How do users find the information they need? The New Portals: It’s the Bread, Not the Peanut Butter via Basicthinking
Das Netzwerk spült die interessanten Informationen nach oben. Das ist auch mein Hauptnutzen, den ich aus Twitter ziehe – das worüber die Leute reden, schau ich mir an. Wobei mein Netzwerk dort hauptsächlich aus Bloggern besteht, was die Thematik schon mal fokussiert.

6 Antworten auf „Empfehlungen und Inspiration als Feature“

  1. Die Idee hinter den Profilstichworten ist ganz einfach: jeder user unserer Seite kann sich mit diesen Tags näher beschreiben. Über die Navigation Ich bin / ich mag… haben alle anderen User die Möglichkeit, Produkte zu finden, die von Leuten empfohlen wurden, die die gleichen Interessen wie sie selbst haben (oder die sich selbst mit Stichworten beschreiben, die ein anderer user interessant findet). Der User Saurierflügel, der die Steinzeit mag, kann natürlich jedes beliebige Produkt empfehlen, also auch Produkte, die nichts mit der Steinzeit zu tun haben. Deswegen tauchen da Produktempfehlungen wie die Wii auf.
    Es geht also bei diesen Profilstichworten nicht um Tags, die die empfohlenen Produkte näher beschreiben, sondern ums Social Browsing, also darum, neue Produkte zu entdecken, die von „Gleichgesinnten“ empfohlen wurden.
    Die Auswahl der Stichworte ist ja innerhalb der Navigation eindeutig getrennt nach produktrelevanten und personenrelevanten Stichworten. Wir haben bei askfirst allerdings als Innovation eingeführt, dass man diese unterschiedlichen Stichworte kombinieren kann, um dadurch die Suchergebnisse immer weiter einzuschränken.

    Gruß,
    Jan

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