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# Cross-Selling & Bundles
> Finde die Produkte, die Kunden zusammen kaufen. Nutze Affinitätsanalyse, um die stärksten Bundle- und Cross-Selling-Möglichkeiten zu erkennen, und mach daraus größere Bestellungen.
Der Bericht Cross-Sell & Bundles findet Produkte, die deine Kunden zusammen kaufen. Darauf zu reagieren lässt dich Bundles und Cross-Sell-Angebote aufbauen, die auf echtem Kaufverhalten basieren, den durchschnittlichen Bestellwert steigern ohne neue Kunden zu akquirieren, und die Ankerprodukten identifizieren, die die Warenkorbgröße deines gesamten Katalogs steigern, wenn sie in „Wird oft gekauft mit"-Widgets erscheinen.
Dieser Bericht benötigt Bestellungen, die mehr als ein Produkt enthalten. Wenn die meisten deiner Bestellungen nur einen Artikel enthalten, ist der Datensatz für die Affinitätsanalyse klein.
## Kennzahlen
Vier Zahlen oben im Bericht geben dir einen sofortigen Eindruck von der Chance:
| Kennzahl | Was sie dir sagt |
| ------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
| **Gefundene Paare** | Die Gesamtzahl der Produktpaare, die zusammen in deinen Bestellungen erscheinen, mit der Gesamtzahl der Co-Occurrences als Kontext. |
| **Multi-Artikel-Bestellungen** | Die Anzahl der Bestellungen mit mehr als einem Produkt und der Anteil aller Bestellungen, den diese Zahl repräsentiert. Das ist deine Baseline für die Warenkorbgrößen-Verbesserung. |
| **Durchschnittliche Konfidenz** | Über alle Paare hinweg die durchschnittliche Wahrscheinlichkeit, dass der Kauf eines Produkts zum Kauf des anderen führt. |
| **Durchschnittlicher Lift** | Der durchschnittliche Lift über alle Paare. Ein Lift über 1,0 bedeutet, dass Produkte mehr als zufällig gemeinsam auftreten; über 2,0 signalisiert eine wirklich starke Verbindung. |
### Was gut aussieht
| Kennzahl | Bedenklich | Typisch | Stark |
| ------------------------------------- | ---------- | ------- | ----- |
| **Anteil Multi-Artikel-Bestellungen** | \<10 % | 15–30 % | >30 % |
| **Durchschnittlicher Lift** | \<1,2 | 1,5–2,0 | >2,0 |
| **High-Lift-Paare (Lift > 2,0)** | 0–2 | 3–10 | 10+ |
| **Konfidenz beim besten Paar** | \<20 % | 20–40 % | >40 % |
Ein niedriger Anteil an Multi-Artikel-Bestellungen ist nicht immer schlecht – deine Produkte sind möglicherweise einfach Einzelkäufe. Aber er zeigt klar Spielraum, den Warenkorbwert mit gezielten Bundles und Cross-Sell-Angeboten zu steigern.
### Schnellübersicht
Unterhalb der vier KPIs verstärken drei Zusammenfassungsstatistiken die Chance:
* **High-Lift-Paare** – Anzahl der Paare mit einem Lift über 1,5, die deine stärksten Bundle-Kandidaten darstellen.
* **Cross-Sell-Rate** – der Anteil der Bestellungen, der ein Produkt aus einer bekannten High-Lift-Paarung enthält.
* **Geschätzter Bundle-Umsatz** – eine Richtungsumsatzschätzung für die Top-Paare. Nutze sie, um die Chance zu bemessen, nicht als genaue Prognose.
## Bundle-Opportunity-Karten
Unterhalb der Schnellübersicht werden die Top-Bundle-Möglichkeiten als Empfehlungskarten angezeigt. Jede Karte hebt ein Produktpaar hervor und kennzeichnet es mit einem Opportunity-Badge:
* **Hohe Chance** – starker Lift und hohe Co-Occurrence; eine bewährte Paarung, die es wert ist, prominent platziert zu werden.
* **Quick Win** – hohe Konfidenz in einer Richtung mit bescheidenem Lift; leicht auf einer Produktseite umzusetzen.
* **Wachsend** – eine neuere Paarung, deren Co-Occurrence im ausgewählten Zeitraum ansteigt.
Jede Karte zeigt Lift, Konfidenz, Co-Occurrence und den bereits durch Bestellungen mit diesem Paar generierten Umsatz.
## Affinitäts-Diagramme
Zwei Balkendiagramme befinden sich oberhalb der vollständigen Tabelle und geben dir einen schnellen visuellen Überblick:
* **Am häufigsten zusammen gekauft** – die Top-Paare gereiht nach Co-Occurrence-Anzahl. Hohes Volumen hier bedeutet ein häufiges reales Muster.
* **Stärkste Assoziationen** – die Top-Paare gereiht nach Lift-Score. Ein High-Lift-Paar mit bescheidener Co-Occurrence ist ein echtes Verhaltenssignal, das noch nicht viele Chancen hatte; ein Low-Lift-Paar mit hohem Volumen erklärt sich meist dadurch, dass beide Produkte populär sind.
## Affinitäts-Tabelle
Die Produktpaar-Affinitäts-Tabelle listet alle Paare, die in deinen Bestelldaten erscheinen, mit einer Zeile pro Paar.
| Spalte | Was sie bedeutet |
| ------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **Produkt A + Produkt B** | Die beiden Produkte im Paar. Klicke einen Produktnamen, um den Produktfokus-Filter zu aktivieren – die Tabelle zeigt sofort nur Paare, die dieses Produkt enthalten. Klicke den Chip, um ihn aufzuheben. |
| **Co-Occurrence** | Wie oft das Paar zusammen gekauft wurde. |
| **Konfidenz** | Wenn ein Kunde Produkt A kauft, wie wahrscheinlich er auch Produkt B kauft, als Prozentsatz. Hinweis: Konfidenz ist gerichtet – sie misst A→B, nicht B→A. |
| **Lift** | Wie viel öfter das Paar zusammen verkauft wird, als der Zufall vorhersagen würde. Lift über 1,0 bedeutet eine echte Verbindung; je höher, desto stärker. |
| **Umsatz** | Kombinierter Umsatz aus Bestellungen, die beide Produkte enthalten. |
| **Opportunity-Score** | Ein zusammengesetzter Score, der Lift, Konfidenz und Umsatz gemeinsam gewichtet. Nutze ihn, um Paare zu ranken, wenn du nur bei einigen handeln kannst. |
So sehen diese Zahlen im Klartext aus:
* **Co-Occurrence = 45**: das Paar erschien 45-mal in derselben Bestellung.
* **Konfidenz = 32 %**: 32 % der Kunden, die Produkt A kauften, kauften auch Produkt B.
* **Lift = 3,2**: das Paar verkauft sich 3,2-mal öfter zusammen als der Zufall vorhersagen würde.
**Tabelle lesen:** nach Lift sortieren, um die stärksten Verhaltensverbindungen zu finden. Nach Umsatz sortieren, um zu sehen, wo Bundle-Wert bereits konzentriert ist. Ein Paar mit sowohl hohem Lift als auch hohem Umsatz ist dein bester Bundle-Kandidat – zuerst handeln.
### Filter-Chips
Vier Chips oberhalb der Tabelle ermöglichen es dir, die Liste einzuschränken, ohne das Suchfeld zu benutzen:
* **Alle** – jedes Paar im Datensatz.
* **Hoher Lift** – Paare mit einem Lift-Score über 2,0.
* **Hohe Konfidenz** – Paare, bei denen die Konfidenz 40 % übersteigt.
* **Quick Wins** – Paare mit hoher Konfidenz, aber bescheidenem Lift; am leichtesten umzusetzen.
### Produktfokus-Filter
Klicke einen Produktnamen in der Tabelle, um den Produktfokus-Filter zu aktivieren. Die Tabelle zeigt sofort nur die Paare, die dieses Produkt enthalten. Das ist der schnellste Weg, um die Frage zu beantworten: „Was sollte ich neben diesem bestimmten Artikel cross-sellen?" Klicke den aktiven Produkt-Chip, um den Filter aufzuheben und zur vollständigen Tabelle zurückzukehren.
## Kategorie-Affinitäten
Unterhalb der Paartabelle fasst der Abschnitt Kategorie-Affinitäten dasselbe Signal auf einer höheren Ebene zusammen. Er zeigt, welche Kategorie-Paare am häufigsten zusammen in Multi-Artikel-Bestellungen erscheinen. Nutze ihn, um kategorieübergreifende Bundle-Ideen zu finden – zum Beispiel: Wenn „Kabel" und „Adapter" immer zusammen mit „Laptops" auftreten, deutet das auf ein natürliches Zubehör-Bundle hin.
## Top-Produkte-Ranking
Das Panel oben rechts rankt einzelne Produkte danach, wie oft sie in High-Lift-Paaren erscheinen. Ein Produkt, das in vielen starken Paaren vorkommt, ist ein natürlicher Anker für Cross-Sell-Empfehlungen – es in einem „Wird oft gekauft mit"-Widget auf anderen Produktseiten zu zeigen, kann den Warenkorbwert über deinen gesamten Katalog steigern.
## Handeln
Das ist eine bewährte Paarung, die prominent platziert werden sollte. Öffne den Produkteditor für Produkt A (direkt vom Bundle-Opportunity-Card verlinkt) und füge Produkt B als Cross-Sell-Empfehlung im Beziehungen-Tab hinzu. Falls deine Plattform Bundles unterstützt, erstelle ein formales Bundle-Angebot. **Ergebnis:** Kunden, die Produkt A entdecken, werden aufgefordert, den natürlichen Begleiter hinzuzufügen, was direkt den durchschnittlichen Bestellwert steigert.
Die Verbindung läuft in eine Richtung: Kunden, die Produkt A kaufen, kaufen häufig auch Produkt B, aber nicht umgekehrt. Zeige Produkt B nur auf der Seite von Produkt A – eine umgekehrte Empfehlung würde die Seite von Produkt B mit einem irrelevanten Vorschlag überladen. **Ergebnis:** ein gerichteter Cross-Sell, der am richtigen Punkt in der Kaufentscheidung des Kunden platziert ist, erfasst den Begleiteinkauf ohne Shopper zu verwirren, die mit Produkt B beginnen.
Dieses Produkt ist ein natürlicher Bundle-Anker. Zeige seine Top-Begleiter in einem „Wird oft gekauft mit"-Widget auf der Seite dieses Produkts, und erwäge, dieses Produkt auch in Widgets auf den Seiten seiner Begleiter zu zeigen. Nutze [Produktfamilien](/de/products/product-families), um die Beziehung zu formalisieren und pflegbar zu machen. **Ergebnis:** ein Cross-Sell-Anker steigert die Warenkorbgröße auf mehreren Produktseiten gleichzeitig.
Untersuche, warum Kunden diese Artikel zusammen kaufen. Möglicherweise hast du einen Anwendungsfall entdeckt, den du nicht vermarktet hast, was neue Bundle-Ideen, Kategoriestrukturen oder sogar neue Produktzugaben anregen kann. **Ergebnis:** auf einen unerwarteten Insight zu reagieren, bevor Wettbewerber ihn bemerken, ist eine dauerhafte Differenzierung.
Die meisten Bestellungen sind Einzelartikel, was bedeutet, dass es erheblichen Spielraum gibt, die Warenkorbgröße zu steigern. Überprüfe, ob die Produktseiten und der Warenkorb deiner Plattform überhaupt Cross-Sell-Empfehlungen anzeigen. Selbst ein grundlegendes „Wird oft gekauft mit"-Abschnitt auf deinen Top-20-Produkten kann diese Zahl bewegen. **Ergebnis:** jeder Prozentpunkt Zunahme beim Anteil Multi-Artikel-Bestellungen schlägt direkt auf den Umsatz pro Bestellung durch.
Kunden kaufen zwar mehrere Artikel, aber nicht in besonders bedeutungsvollen Kombinationen. Das kann bedeuten, dass dein Katalog wenige natürliche Begleiter hat oder dass bestehende Cross-Sell-Empfehlungen nicht gut ausgerichtet sind. Nutze den Lift-Filter, um Paare mit echten statistischen Verbindungen zu finden, und ersetze generische Empfehlungen durch spezifische. **Ergebnis:** Low-Lift- durch High-Lift-Empfehlungen zu ersetzen erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass ein gezeigter Vorschlag tatsächlich konvertiert.
## Verwandte Themen
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Erkunde kategorieübergreifende Affinitäten, um Bundles über Produktlinien hinweg zu finden.