AI Commerce Pulse

Seit Jahren reden wir über Personalisierung – aber geschafft haben wir es nicht. Ulisse Sarmiento (Tealium) erklärt, wie echte Individualisierung mit Real-Time Data funktioniert. Mit Cases von Vodafone & TwinSet, Privacy-First Ansätzen und praktischen Schritten.

Roman Burdick hat schon vieles miterlebt: Von Overture/Yahoo über Friendscout24 bis Payback und Windeln.de, Keller Sports und heute als CMO bei Rebike. In diesem Gespräch teilt er ehrlich, womit E-Commerce Teams gerade wirklich kämpfen. Was du lernst: Warum Tracking zwischen Mobile und Desktop zum Alptraum wird Wie sich AI Search auf dein Business auswirkt (und wer dabei gewinnt) Was passiert, wenn Kunden zu viele Produkte zur Auswahl haben Praktische Landing Page Strategien für verschiedene Keywords Warum Newsletter nach 20 Jahren immer noch funktioniert Die Realität hinter den Kulissen: Roman erklärt, warum bei Rebike eine mehrstufige Customer Journey nötig ist, wie sie mit KI Produktdaten optimieren und weshalb sie von Shopware auf Headless gewechselt sind. Plus: Konkrete Zahlen, welche Tools sie nutzen und was beim Refurbishment-Business anders läuft. Timestamps: 00:00 Intro - Von Pferden zu E-Bikes 02:24 Was macht Rebike? 05:43 Romans E-Commerce Journey seit 2003 09:00 Mobile vs Desktop Tracking Problem 14:49 Customer Journey bei 5000 Produkten 21:36 Refurbishment Herausforderungen 25:06 Tracking & Attribution Tools 29:08 Interne Suche vs AI Chatbots 32:13 KI im Marketing & Produktdatenmanagement 36:13 AI Search Impact & Brand Building 42:38 Zukunft des Online-Shops 46:41 Warum der Product Finder essentiell ist Erwähnte Tools & Themen: Neocom (Shop Agent und digitaler Produktberater) Algolia (Suchfunktion) Klar (Alternative zu Google Analytics) Shopware React Frontend Migration ChatGPT, Perplexity & Co für Business Meta & Google AI Kampagnen Bilderkennung für Produktkatalog Über Roman Burdick: CMO bei Rebike | Ex-Keller Sports, Windeln.de, United Internet, ... LinkedIn: linkedin.com/in/roman-burdick-6abb412 Über Rebike: Europas größter Anbieter für refurbished E-Bikes aus Leasing-Rückläufern Website: rebike.com/de #ecommerce #onlinemarketing #aimarketing #tracking #rebike #startup

E-Commerce Experience Optimierung 2025: Die ultimative Session für Online-Shop Erfolg In diesem 60-minuten Deep-Dive erfährst du vom E-Commerce Experten Christoph Rottler-Lavoie (Country Manager Kameleoon), was 2025 wirklich für erfolgreiche Online-Shops zählt. Was du lernst: Warum 2025 endlich Profitabilität vor Skalierung steht Die 3 kritischen Probleme, die JEDER E-Commerce Manager lösen muss Holistische User Experience: Von der Ad bis zum Unboxing Must-Have Features vs. überflüssige Elemente auf Produktseiten Datengestützte Entscheidungen: North Star Metrics richtig definieren Black Friday & Weihnachtsgeschäft: Learnings und Strategien 2024 LIVE DEMO: KI-gestützte Website-Optimierung mit Prompts (PBX) Highlights: Jobs-to-be-done Framework für E-Commerce Warum Sticky Add-to-Cart Buttons oft nichs bringen Konsistente Kommunikation zwischen Ads und Website CPM-Preise zu Black Friday (+80%) vs. deine Conversion Rate Large Language Model Optimization (GEO) für E-Commerce Für wen ist das: E-Commerce Manager Marketing Manager UX/UI Designer Product Owner Online-Shop Betreiber CRO Spezialisten Tools erwähnt: Kameleoon (A/B Testing & Personalisierung) Neocom (KI-gestützte Shopping Experience) Bonus: Praxisbeispiele von OBI, Zalando, Trigema, Arm'd Angels und mehr!

Du willst KI sinnvoll für deine Online-Shop Kunden einsetzen? Dann musst du deine Produktdaten richtig aufbereiten. In diesem Webinar zeigen dir Martin Ender (Feed Marketing Professional) und Simon Hoveling (AI Implementation Engineer) den kompletten Weg vom ersten Schritt der Datenaufbereitung über die Optimierung bis hin zum Einsatz von KI, die am Ende deinen Kunden wirklich hilft. Das lernst du: Produktdaten Schritt-für-Schritt KI-tauglich machen Wie KI dir bei der Datenaufbereitung hilft Feed-Optimierung für bessere Kundenberatung Titel und Bilder richtig optimieren KI Shopping Assistants erfolgreich einsetzen Aus Produktdaten wird kundenfreundliche KI Praxis-Beispiele: - Web Scraping: Fehlende Produktattribute automatisch ergänzen - Titel-Optimierung: "Jeans 501" wird zu "Levi's 501 Herren Jeans Blau Größe 32" - 5+ Produktbilder für bessere Kundenerfahrung - Marge-basierte Feed-Steuerung Unsere Experten: Martin Ender Martin macht seit mehr als acht Jahren Feed-Optimierung bei DataFeedWatch. Dort betreut er Kunden wir Decathlon, adidas oder Wella. Simon Hoveling Simon integriert bei Neocom tagtäglich KI in die Online-Shops von Marken, wie Miele, Mömax oder AMORELIE und weiß welche Herausforderungen diese Brand haben und vor allem: wie man sie löst. Kontaktieren kannst du uns jederzeit hier: https://de.neocom.ai/