KI-gestützte Gesichtsanalyse kann die Conversion im Kosmetik-E-Commerce unterstützen, indem sie Hürden zwischen den sichtbaren Hautbedürfnissen einer Kundin oder eines Kunden und relevanten Produkten reduziert. Statt sich allein durch ein umfangreiches Hautpflegesortiment navigieren zu müssen, erhalten Kundinnen und Kunden durch die Gesichtsanalyse einen personalisierten Ausgangspunkt. Unterstützte kosmetische Erkenntnisse können anschließend mit passenden Produkten aus dem Sortiment des Händlers verknüpft werden.
Der wirtschaftliche Nutzen entsteht dabei nicht durch den Scan selbst. Entscheidend ist, was danach passiert: Wird die Analyse abgeschlossen? Werden die Ergebnisse verstanden? Werden relevante Produkte entdeckt? Und führt die Customer Journey weiter in Richtung Kauf?
Wie stark sich die Conversion tatsächlich verändert, hängt von der konkreten Umsetzung ab und sollte gemessen statt vorausgesetzt werden.
Das Wichtigste auf einen Blick
- Eine KI-gestützte Gesichtsanalyse kann Unsicherheit bei der Suche nach passenden Hautpflegeprodukten reduzieren.
- Die Conversion sollte entlang des gesamten Funnels betrachtet werden – vom Einstieg in den Face Scanner bis zum anschließenden Einkaufsverhalten.
- Eine hohe Anzahl an Scans bedeutet nicht automatisch, dass die Funktion zu mehr Verkäufen beiträgt.
- Eine gut optimierte Customer Journey reduziert Reibungsverluste zwischen Analyse, Produktempfehlungen und Produktseiten.
- Die Platzierung des Face Scanners sollte dort getestet werden, wo Kundinnen und Kunden tatsächlich Unterstützung bei der Produktauswahl benötigen.
- Skinive stellt im Dashboard Statistiken zu Scans, Nutzern, Produktklicks und Verkaufskonversionen bereit.
- Zusätzliche E-Commerce-Kennzahlen wie „In den Warenkorb“ hängen von der eigenen Analyseumgebung des Händlers ab.
- Eine Steigerung der Conversion sollte anhand eigener Daten und – sofern sinnvoll – durch kontrollierte Tests nachgewiesen werden.
Warum ist Conversion im Kosmetik-E-Commerce eine Herausforderung?
Kosmetik-E-Commerce verbindet große Produktsortimente mit sehr persönlichen Kaufentscheidungen.
Kundinnen und Kunden sehen möglicherweise Dutzende oder sogar Hunderte von Reinigungsprodukten, Seren, Feuchtigkeitscremes und Produkten für bestimmte Hautbedürfnisse – und wissen trotzdem nicht, wo sie anfangen sollen.
Die Suche funktioniert gut, wenn bereits klar ist, welches Produkt gesucht wird.
Filter helfen dabei, Produkte beispielsweise nach Kategorie, Marke oder Preis einzugrenzen.
Bestseller zeigen, was andere Kundinnen und Kunden kaufen.
Doch keine dieser Funktionen beantwortet zwangsläufig die wesentlich persönlichere Frage:
Welcher Teil dieses Sortiments ist für meine Haut relevant?
Eine KI-gestützte Gesichtsanalyse eröffnet einen weiteren Zugang zum Produktkatalog.
Statt mit dem Sortiment zu beginnen, kann die Customer Journey bei unterstützten sichtbaren Hautmerkmalen beginnen und von dort zu relevanten Produkten führen.
Genau an diesem veränderten Ausgangspunkt kann der Face Scanner zur Conversion beitragen.
Wie kann ein KI Face Scanner die Conversion im E-Commerce beeinflussen?
Ein Face Scanner führt nicht automatisch zu einer höheren Conversion.
Er kann jedoch verschiedene Hürden reduzieren, die vor einer Kaufentscheidung auftreten.
| Conversion-Hürde | Rolle des Face Scanners | Was sollte gemessen werden? |
|---|---|---|
| Kundinnen und Kunden wissen nicht, wo sie anfangen sollen | Schafft einen personalisierten Einstieg in die Produktsuche | Einstiegs- und Startverhalten |
| Ein großes Sortiment führt zu einer Überforderung bei der Auswahl | Grenzt die Produktsuche ein | Interaktion mit Empfehlungen |
| Unsicherheit über sichtbare Hautmerkmale | Ergänzt die Customer Journey um KI-gestützte visuelle Erkenntnisse | Interaktion mit den Ergebnissen |
| Empfehlungen wirken allgemein | Verknüpft unterstützte Erkenntnisse mit relevanten Produkten | Produktklicks |
| Die Analyse endet ohne nächsten Schritt | Führt gezielt zur Produktsuche weiter | Wechsel auf Produktseiten |
| Der wirtschaftliche Nutzen ist unklar | Verknüpft die Face-Scanner-Nutzung mit messbaren Folgeaktionen | Verkaufskonversionen und Händleranalysen |
Entscheidend ist, dass Conversion über eine Abfolge von Schritten entsteht.
Wird ein einzelner Schritt verbessert, während an anderer Stelle neue Hürden entstehen, kann dies die Gesamtwirkung begrenzen.
Der Conversion-Funnel des Face Scanners
Am sinnvollsten lässt sich ein Face Scanner im E-Commerce als Funnel betrachten:
Einstieg → Start → Bildaufnahme → Ergebnisse → Empfehlungen → Produktsuche → Kaufrelevante Aktion
Einstieg
Zunächst müssen Kundinnen und Kunden den Face Scanner wahrnehmen und verstehen, welchen Nutzen er ihnen bietet.
Ein unklarer oder ungünstig platzierter Einstieg kann verhindern, dass die personalisierte Customer Journey überhaupt beginnt.
Start
Die Kundin oder der Kunde entscheidet sich, die Analyse zu starten.
Bereits an diesem Punkt sollte der Nutzen klar genug sein, um die zusätzliche Interaktion zu rechtfertigen.
Bildaufnahme
Mit Skinive Face Scanner werden Aufnahmen des Gesichts von vorne sowie von der linken und rechten Seite erstellt.
Hürden bei der Aufnahme sind relevant, denn wer den Vorgang hier abbricht, erreicht die personalisierte Produktsuche nicht.
Ergebnisse
Unterstützte sichtbare Hautmerkmale sollten in verständlicher, kosmetischer Sprache dargestellt werden.
Das Ziel besteht nicht darin, Kundinnen und Kunden mit Analyseergebnissen zu überfordern. Die Ergebnisse sollen vielmehr einen hilfreichen Kontext für die nächste Entscheidung schaffen.
Empfehlungen
Die relevanten Erkenntnisse aus der Gesichtsanalyse werden mit Produkten aus dem Sortiment des Händlers verknüpft.
Produktsuche
Kundinnen und Kunden gelangen zu weiterführenden Produktinformationen und können ihren Einkauf fortsetzen.
Kaufrelevante Aktion
Der Händler analysiert anschließend mithilfe der Skinive-Statistiken und gegebenenfalls der eigenen E-Commerce-Analysen, was nach der personalisierten Customer Journey passiert.
Dieser Funnel bietet einen aussagekräftigeren Ansatz zur Conversion-Optimierung als die reine Frage, wie viele Personen einen Scan abgeschlossen haben.
Auswahlüberforderung reduzieren, bevor die Conversion optimiert wird
Eine der wichtigsten Möglichkeiten der Personalisierung mit einem Face Scanner besteht darin, die Zahl der infrage kommenden Produkte sinnvoll einzugrenzen.
Große Hautpflegesortimente bieten zwar mehr Auswahl, führen aber gleichzeitig zu mehr Entscheidungen.
Kundinnen und Kunden müssen möglicherweise selbst herausfinden:
- Welches sichtbare Hautmerkmal für sie relevant ist
- Welche Produktkategorie dazu passt
- Welche Produkte innerhalb dieser Kategorie infrage kommen
- Welche Produktseite sie als Nächstes öffnen sollten
Skinive Face Scanner kann unterstützte sichtbare kosmetische Merkmale analysieren, darunter feine Linien und Falten, Poren, Mitesser, geschlossene Komedonen, aknebedingte Unreinheiten, dunkle Flecken, Pigmentierung, Rötungen und ungleichmäßig wirkende Hautstruktur.
Diese Erkenntnisse können als Ausgangspunkt dienen, um die Produktsuche einzugrenzen.
Das Ziel besteht nicht darin, das übrige Sortiment auszublenden.
Vielmehr soll die Kundin oder der Kunde von:
„Ich weiß nicht, wo ich anfangen soll.“
zu:
„Diese Produkte sind für mich als Nächstes besonders relevant.“
geführt werden.
Weitere Informationen zur Integration eines Face Scanners in Onlineshops finden Sie unter KI Face Scanner für E-Commerce: So personalisieren Sie den Einkauf von Hautpflegeprodukten.
Produktempfehlungen nachvollziehbar machen
Personalisierung verliert an Wert, wenn Kundinnen und Kunden nicht verstehen, warum ihnen ein bestimmtes Produkt empfohlen wird.
Eine allgemeine Kennzeichnung wie „Für Sie empfohlen“ liefert allein nur wenig Kontext.
Eine überzeugendere Customer Journey stellt einen nachvollziehbaren Zusammenhang her:
Sichtbares Hautmerkmal → Relevantes Produkt → Klarer nächster Schritt
Die Empfehlung sollte verständlich machen, wie das Analyseergebnis mit dem gezeigten Produkt zusammenhängt.
Dafür ist keine lange Erklärung notwendig.
Wichtig ist vielmehr, dass die Empfehlung nicht willkürlich wirkt.
Eine auf Conversion ausgerichtete Ergebnisdarstellung sollte:
- verständliche kosmetische Sprache verwenden
- die Produktauswahl übersichtlich halten
- deutlich machen, warum ein Produkt relevant ist
- einen klaren Weg zur weiteren Produktsuche bieten
- unnötige Schritte zwischen Empfehlung und Produktseite vermeiden
Den Weg von der Personalisierung zum Produkt verkürzen
Ein personalisiertes Ergebnis verliert an wirtschaftlichem Nutzen, wenn Kundinnen und Kunden danach erneut von vorne mit der Produktsuche beginnen müssen.
Sobald relevante Produkte identifiziert wurden, sollte der nächste Schritt unmittelbar verständlich sein.
Skinive Face Scanner kann mit dem bestehenden Hautpflegekatalog einer Kosmetikmarke oder eines Händlers verbunden werden.
Zu den erforderlichen Produktinformationen gehören:
- Produktname
- Produktbeschreibung
- Inhaltsstoffe
- Preis
- URL der Produktseite
Die Produktdaten können über CSV oder XML bereitgestellt werden. Die Synchronisierung des Produktkatalogs ist unbegrenzt möglich.
Für die Conversion ist insbesondere die Verknüpfung mit der Produktseite relevant.
Dadurch kann die personalisierte Customer Journey direkt in der bestehenden E-Commerce-Umgebung des Händlers fortgesetzt werden, anstatt mit der Analyse zu enden.
Die detaillierte Logik hinter Produktkatalog und Produktempfehlungen wird in KI-Hautpflege-Empfehlungen: Von der Gesichtsanalyse zu relevanten Produkten und KI-Produktempfehlungssystem für Kosmetik- und Hautpflegemarken ausführlicher behandelt.
Wo sollte der Face Scanner in einem Onlineshop platziert werden?
Die Platzierung sollte sich an der Kaufabsicht der Kundinnen und Kunden orientieren.
Der sichtbarste Platz ist nicht automatisch der wirkungsvollste.
Besonders relevant kann ein Face Scanner dort sein, wo Kundinnen und Kunden bereits entscheiden, welche Produkte sie kaufen möchten.
| E-Commerce-Bereich | Warum sollte er getestet werden? | Zentrale Frage |
|---|---|---|
| Startseite | Führt frühzeitig in die personalisierte Produktsuche ein | Nutzen Besucher den Einstieg? |
| Hautpflege-Kategorie | Unterstützt bei großen Sortimenten | Reduziert die Personalisierung Hürden bei der Produktsuche? |
| Eigene Face-Scanner-Seite | Bietet ausreichend Raum, um die Funktion zu erklären | Starten und beenden informierte Besucher die Analyse? |
| Produktdetailseite | Bietet zusätzliche Orientierung während der Produktbewertung | Wechseln Käufer in die personalisierte Produktsuche? |
| Personalisierte Empfehlungsstrecke | Hält Analyse und Produkte eng miteinander verbunden | Interagieren Nutzer mit den empfohlenen Produkten? |
Händler sollten testen, welche Platzierung tatsächlich am besten funktioniert.
Eine Kategorieseite kann beispielsweise weniger Besucher als die Startseite haben, gleichzeitig aber eine deutlich stärkere Kauf- und Personalisierungsabsicht aufweisen.
Entscheidend ist daher nicht allein die Sichtbarkeit. Relevant ist, ob die Platzierung geeignete Kundinnen und Kunden in die nächste Funnel-Stufe führt.
Den Einstieg in den Face Scanner optimieren
Conversion-Optimierung beginnt, bevor sich die Kamera öffnet.
Kundinnen und Kunden müssen verstehen, welchen Nutzen sie erhalten, wenn sie die Analyse durchführen.
Ein wirkungsvoller Einstieg sollte drei Fragen schnell beantworten:
Was ist das?
Warum sollte ich es nutzen?
Was passiert danach?
Der CTA sollte den konkreten Kundennutzen vermitteln und sich nicht allein auf den Neuigkeitswert von KI stützen.
Statt lediglich „Unsere KI ausprobieren“ zu kommunizieren, kann beispielsweise die personalisierte Suche nach passenden Hautpflegeprodukten in den Mittelpunkt gestellt werden.
Welche Formulierung am besten funktioniert, sollte anschließend mit der eigenen Zielgruppe getestet werden.
Hürden bei der Bildaufnahme reduzieren
Brechen Kundinnen und Kunden bereits bei der Bildaufnahme ab, spielt die Qualität der späteren Produktempfehlungen keine Rolle mehr.
Bei Skinive Face Scanner werden Aufnahmen von vorne sowie von der linken und rechten Gesichtshälfte erstellt.
Dieser Ablauf sollte klar und einfach verständlich sein.
Hilfreich sind unter anderem folgende Grundsätze:
- Zweck der Aufnahme vor Beginn erklären
- Anweisungen kurz und verständlich halten
- deutlich zeigen, welche Ansicht benötigt wird
- bei Bildausschnitt und Bildqualität unterstützen
- Fortschritt während der Aufnahme anzeigen
- verständlich erklären, wann eine Aufnahme wiederholt werden muss
- nach Abschluss direkt zu hilfreichen Ergebnissen weiterführen
Das Ziel besteht nicht darin, notwendige Schritte zu entfernen.
Unnötige Unsicherheit innerhalb dieser Schritte sollte jedoch vermieden werden.
Die Ergebnisseite als Übergang statt als Endpunkt gestalten
Ein häufiger Fehler bei personalisierten Einkaufserlebnissen besteht darin, die Analyse selbst als Endprodukt zu betrachten.
Im Kosmetik-E-Commerce ist die Ergebnisseite in der Regel wertvoller, wenn sie als Brücke zur Produktsuche dient.
Kundinnen und Kunden haben bereits Zeit in die Durchführung der Gesichtsanalyse investiert.
Die nächste Frage lautet daher:
Was kann ich jetzt mit diesen Ergebnissen anfangen?
Eine auf Conversion ausgerichtete Customer Journey sollte die unterstützten kosmetischen Erkenntnisse deshalb mit einem klaren nächsten Schritt verbinden.
Das kann beispielsweise eine gezielte Produktauswahl oder die direkte Weiterleitung zu relevanten Produktseiten sein.
Die Ergebnisse sollten genügend Kontext bieten, um die Relevanz verständlich zu machen, ohne zwischen Analyse und Onlineshop zu einer Sackgasse zu werden.
Empfehlungen auf Entscheidungen ausrichten
Mehr Produktempfehlungen bedeuten nicht automatisch mehr Conversion-Potenzial.
Eine lange personalisierte Produktliste kann genau die Auswahlüberforderung wiederherstellen, die durch den Face Scanner eigentlich reduziert werden sollte.
Die Empfehlungen sollten Kundinnen und Kunden stattdessen bei ihrer nächsten Entscheidung unterstützen.
Dabei sind folgende Fragen hilfreich:
- Ist die Anzahl der empfohlenen Produkte überschaubar?
- Ist verständlich, warum diese Produkte relevant sind?
- Können die Optionen sinnvoll miteinander verglichen werden?
- Ist der nächste Schritt eindeutig?
- Können Kundinnen und Kunden bei Bedarf zur normalen Produktsuche zurückkehren?
An diesem Punkt treffen Conversion-Optimierung und Empfehlungsdesign unmittelbar aufeinander.
Zusätzliche Kundensignale nur nutzen, wenn sie einen Mehrwert bieten
Die Gesichtsanalyse ist nicht die einzige mögliche Grundlage für Personalisierung.
Angegebene Präferenzen oder Verhaltensdaten können im Rahmen einer umfassenderen Personalisierungsstrategie zusätzlichen Kontext liefern.
Jede zusätzliche Information erfordert jedoch auch eine weitere Interaktion.
Aus Conversion-Sicht sollte daher jede zusätzliche Frage einen klaren Zweck erfüllen.
Ein sinnvoller Grundsatz lautet:
Zusätzlichen Kontext nur dann erfassen, wenn er die Produktauswahl tatsächlich verbessert.
Wenn eine Frage keinen Einfluss darauf hat, was Kundinnen und Kunden anschließend sehen, erzeugt sie möglicherweise lediglich zusätzliche Reibung.
Das Ziel der Conversion-Optimierung besteht daher nicht darin, möglichst viele Kundendaten zu erfassen.
Wie sollten Kosmetikhändler den Face-Scanner-Funnel messen?
Bei der Erfolgsmessung sollte zwischen den Skinive-Statistiken und den umfassenderen E-Commerce-Daten des Händlers unterschieden werden.
Das Skinive-Dashboard stellt Statistiken zu folgenden Kennzahlen bereit:
- Scans
- Nutzer
- Produktklicks
- Verkaufskonversionen
Diese Daten geben Einblick in wichtige Abschnitte der Face-Scanner-Customer-Journey.
Für zusätzliche Kennzahlen können Händler ihre eigene Analyseumgebung verwenden.
| Funnel-Stufe | Beispiel für eine Messgröße |
|---|---|
| Einstieg | Interaktion mit dem Face-Scanner-Einstieg |
| Start | Startverhalten |
| Aufnahme | Abschluss- und Abbruchrate |
| Ergebnisse | Interaktion mit den Ergebnissen |
| Empfehlungen | Interaktion mit Produktempfehlungen |
| Produktsuche | Verhalten auf Produktseiten |
| Kaufprozess | In den Warenkorb, Checkout und Kauf |
| Wiederkehr | Wiederholte Nutzung, sofern messbar |
Nicht alle in dieser Tabelle genannten Kennzahlen werden von Skinive bereitgestellt.
Kennzahlen außerhalb von Scans, Nutzern, Produktklicks und Verkaufskonversionen hängen von der eigenen Analyseimplementierung des Händlers ab.
Diese Unterscheidung verhindert, dass Skinive Analysefunktionen zugeschrieben werden, die tatsächlich aus dem E-Commerce-System des Händlers stammen.
Welche Conversion-Kennzahlen sind besonders wichtig?
Das hängt davon ab, an welcher Stelle des Funnels die größten Probleme auftreten.
Eine niedrige Startrate kann auf eine ungünstige Platzierung oder eine unklare Kommunikation des Nutzens hinweisen.
Eine hohe Startrate bei gleichzeitig niedriger Abschlussrate kann auf Schwierigkeiten bei der Bildaufnahme hindeuten.
Eine hohe Abschlussrate bei wenigen Produktinteraktionen kann darauf hinweisen, dass Ergebnisse oder Empfehlungen keinen ausreichend klaren nächsten Schritt bieten.
Viele Produktklicks ohne anschließende Kaufaktionen können wiederum auf ein Problem in einem späteren Abschnitt der Customer Journey hindeuten.
Conversion-Optimierung sollte deshalb vor allem die Übergänge zwischen den einzelnen Funnel-Stufen untersuchen und nicht nur absolute Zahlen betrachten.
Eine zentrale Frage lautet:
An welcher Stelle verlassen Kundinnen und Kunden die personalisierte Customer Journey – und welche Hürden könnten dafür verantwortlich sein?
Wie lässt sich testen, ob eine Gesichtsanalyse die Conversion verbessert?
Der Einfluss auf die Conversion sollte anhand der eigenen Daten des Händlers ermittelt werden.
Conversion-Ziel definieren
Vor Beginn eines Tests sollte festgelegt werden, was als Erfolg gilt.
Bei einer Implementierung kann dies die Interaktion mit Produkten sein, bei einer anderen der abgeschlossene Kauf.
Funnel festlegen
Die relevanten Schritte vom Einstieg in den Face Scanner bis zum anschließenden Verhalten sollten erfasst werden.
Geeignete Vergleichsgruppe schaffen
Wo dies praktikabel ist, sollte die personalisierte Customer Journey mit einer geeigneten Alternative oder Kontrollgruppe verglichen werden.
Einzelne Änderungen testen
Statt Platzierung, Texte, Aufnahmeprozess und Empfehlungsdesign gleichzeitig zu verändern, sollten – sofern das Besucheraufkommen dies zulässt – einzelne relevante Variablen getestet werden.
Sinnvoll segmentieren
Gerät, Markt, Traffic-Quelle und Kundentyp können zu unterschiedlichen Ergebnissen führen.
Ausreichend Zeit einplanen
Kurze Tests können durch Schwankungen beim Traffic, Werbeaktionen oder saisonale Effekte verzerrt werden.
Korrelation vorsichtig interpretieren
Kundinnen und Kunden, die freiwillig einen Face Scanner verwenden, können sich bereits grundsätzlich von Personen unterscheiden, die ihn nicht nutzen.
Eine höhere Conversion unter Face-Scanner-Nutzern allein beweist daher nicht, dass der Face Scanner die Verbesserung verursacht hat.
Kontrollierte Tests können – sofern praktikabel – belastbarere Erkenntnisse liefern.
Was sollten Kosmetikhändler per A/B-Test prüfen?
Nicht alle Elemente müssen gleichzeitig getestet werden.
Sinnvolle Experimente können folgende Bereiche umfassen:
Platzierung des Einstiegs
Vergleichen Sie verschiedene Stellen, an denen die personalisierte Customer Journey angeboten wird.
Nutzenversprechen
Testen Sie, wie klar der konkrete Kundennutzen kommuniziert wird.
CTA-Text
Vergleichen Sie unterschiedliche Formulierungen für den nächsten Schritt.
Anzahl der Empfehlungen
Prüfen Sie, ob eine kleinere oder größere Produktauswahl Kundinnen und Kunden besser weiterführt.
Übergang vom Ergebnis zum Produkt
Testen Sie, wie direkt die Analyse in die Produktsuche übergeht.
Darstellung auf Mobilgeräten und Desktop
Nutzerverhalten und verfügbarer Bildschirmplatz können sich je nach Gerät deutlich unterscheiden.
Ein A/B-Test sollte eine konkrete Frage beantworten und nicht lediglich zusätzliche Daten für das Dashboard erzeugen.
Unbelegte Conversion-Versprechen vermeiden
Aussagen zur Conversion benötigen Kontext.
Eine Implementierung, die bei einem Händler gute Ergebnisse erzielt, belegt keine allgemeingültige Steigerung für andere Unternehmen.
Qualität des Traffics, Sortiment, Markenbekanntheit, Preise, Merchandising, Nutzererlebnis, Geräteverteilung und Werbeaktionen können die Ergebnisse beeinflussen.
Skinive sollte daher erklären, wie eine Personalisierung mit dem Face Scanner zur Conversion beitragen kann, und messbare Daten bereitstellen, anstatt eine feste prozentuale Steigerung zu versprechen.
Eine aussagekräftige zukünftige Fallstudie sollte beispielsweise folgende Informationen enthalten:
- Was wurde getestet?
- Welche Kundengruppe wurde einbezogen?
- Wie lange lief der Test?
- Welche Vergleichsmethode wurde verwendet?
- Wie wurde die Conversion definiert?
- Welche relevanten Unterschiede bestanden zwischen den getesteten Varianten?
Ohne diesen Kontext kann selbst eine beeindruckende Prozentangabe irreführend sein.
Wie Skinive Face Scanner eine messbare E-Commerce-Customer-Journey unterstützt
Skinive Face Scanner bietet die notwendigen Komponenten, um kosmetische Gesichtsanalyse mit relevanter Produktsuche zu verbinden.
| Funktion | Skinive Face Scanner |
|---|---|
| Gesichtsaufnahmen | Vorderansicht sowie linke und rechte Seitenansicht |
| Kosmetische Analyse | Mehrere unterstützte sichtbare kosmetische Merkmale |
| Produktkatalog | CSV oder XML |
| Erforderliche Produktdaten | Name, Beschreibung, Inhaltsstoffe, Preis, URL der Produktseite |
| Katalogsynchronisierung | Unbegrenzt |
| Web-Widget | Verfügbar; Einrichtung in etwa fünf Minuten möglich |
| Web-SDK | Verfügbar |
| API | Verfügbar |
| Native iOS-/Android-SDKs | Geplant |
| Dashboard-Statistiken | Scans, Nutzer, Produktklicks, Verkaufskonversionen |
Das einsatzbereite Web-Widget ermöglicht eine schnelle Integration auf Websites. Web-SDK und API bieten zusätzliche Möglichkeiten für individuellere Implementierungen.
Ein praktischer Ansatz zur Conversion-Optimierung mit dem Face Scanner
Ein Kosmetikhändler muss nicht die gesamte Customer Journey auf einmal optimieren.
Ein sinnvoller Ablauf ist:
Mit einer kaufnahen Platzierung beginnen
Wählen Sie einen Bereich der Website, in dem Kundinnen und Kunden tatsächlich Unterstützung bei der Produktauswahl benötigen.
Nutzen klar kommunizieren
Erklären Sie, warum die Gesichtsanalyse bei der Suche nach passenden Produkten hilft.
Hürden bei der Aufnahme reduzieren
Gestalten Sie die Aufnahmen von vorne, links und rechts möglichst einfach und verständlich.
Ergebnisse fokussieren
Zeigen Sie hilfreiche kosmetische Erkenntnisse ohne unnötige Komplexität.
Ergebnisse direkt mit Produkten verbinden
Vermeiden Sie, dass Kundinnen und Kunden nach der Analyse erneut von vorne mit der Produktsuche beginnen müssen.
Abbrüche im Funnel messen
Ermitteln Sie, an welcher Stelle Nutzer die Customer Journey verlassen.
Eine relevante Änderung testen
Optimieren Sie zunächst die größte Hürde, statt die gesamte Customer Journey gleichzeitig neu zu gestalten.
Auf Grundlage der Ergebnisse erweitern
Nutzen Sie das tatsächliche Kundenverhalten, um zu entscheiden, ob und an welchen Stellen die Funktion weiter ausgebaut werden sollte.
Das Grundprinzip lautet:
Face Scanner → Weniger Unsicherheit → Relevantere Produktsuche → Einfachere Kaufentscheidung
Ob daraus tatsächlich eine messbare Steigerung der Conversion entsteht, sollte anschließend anhand der eigenen Daten des Händlers ermittelt werden.
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Machen Sie aus der Gesichtsanalyse eine messbare Customer Journey
Verbinden Sie unterstützte Erkenntnisse über sichtbare Hautmerkmale mit Produkten aus Ihrem eigenen Hautpflegesortiment und messen Sie die Customer Journey vom Scan über die Produktinteraktion bis zur Verkaufskonversion.