Agent für Warenkorb-Erinnerungen

🤖 Erklären mit KI

Der Agent für Warenkorb-Erinnerungen ist ein hochwirksames Tool zur Rückgewinnung, das darauf ausgelegt ist, verlorene Umsätze aus unvollständigen Checkout-Prozessen zurückzugewinnen. Er automatisiert die Zustellung zeitnaher, personalisierter Nachrichten per SMS oder WhatsApp an Kunden, die Artikel zurückgelassen haben, und animiert sie mit direkten Links oder exklusiven Anreizen zum Abschluss ihres Kaufs.

Fähigkeiten & Funktionen¶

Der Agent für Warenkorb-Erinnerungen ist für die folgenden Rückgewinnungsaufgaben optimiert:

• Multi-Channel-Zustellung: Kann Erinnerungen per SMS (für hohe Öffnungsraten) oder WhatsApp (für reichhaltigere Interaktion) senden, je nach Kundenpräferenz oder Region.
• Dynamische Personalisierung: Fügt spezifische Produktnamen, Bilder (nur WhatsApp) und „Zurück zum Warenkorb“-Links direkt in den Nachrichtentext ein.
• Strategisches Timing: Löst Nachrichten in optimalen Intervallen aus (z. B. 1 Stunde, 24 Stunden), um die Konversion zu maximieren, ohne zu nerven.
• Anreizlogik: Kann optional zeitlich begrenzte Rabattcodes anbieten, wenn der Kunde nach der ersten Erinnerung nicht konvertiert.

Integrationsleitfaden¶

Im Gegensatz zu Standard-API-integrierten Tools wird der Agent für Warenkorb-Erinnerungen direkt über die Support- und Engineering-Teams von 4Geeks bereitgestellt und verwaltet.

1. Zugriff anfordern: Kontaktieren Sie Ihren zugewiesenen 4Geeks-Account-Manager, um den Agenten für Warenkorb-Erinnerungen anzufordern.
2. Konfiguration: Ein 4Geeks-Mitarbeiter wird mit Ihnen zusammenarbeiten, um Timing-Trigger, Nachrichtenvorlagen und Compliance-Regeln (z. B. GDPR/TCPA-Opt-ins) festzulegen.
3. Bereitstellung: Der Agent wird von 4Geeks-Technikern mit Ihrer E-Commerce-Plattform (z. B. Shopify, WooCommerce) und Ihrem Messaging-Gateway (z. B. Twilio) verbunden.

Workflow-Szenarien & Token-Verbrauch¶

Die folgenden Szenarien veranschaulichen, wie der Agent mit Benutzern interagiert, und schätzen die damit verbundenen Kosten basierend auf dem 4Geeks-Token-Modell.

Szenario 1: Standard-SMS-Ansto߶

Ein Kunde legt ein Paar Sneaker in seinen Warenkorb, verlässt aber die Seite. Eine Stunde später sendet der Agent eine prägnante Textnachricht mit einem direkten Link zum Checkout.

sequenceDiagram
  autonumber
  actor Customer as Online-Käufer
  participant Store as E-Commerce-Shop
  participant Agent as Warenkorb-Agent
  participant Gateway as SMS-Gateway

  Customer->>Store: Legt Artikel in Warenkorb -> Verlässt Seite
  Store->>Agent: Trigger "Warenkorb abgebrochen"
  Note right of Store: Input: ~50 Wörter (Warenkorb-Daten)

  Agent->>Agent: Warte 1 Stunde (Verzögerung)
  Agent->>Agent: Erstelle personalisierte SMS

  Agent-->>Gateway: Sende Nachricht
  Note left of Agent: Output: ~25 Wörter

  Gateway->>Customer: "Hallo [Name], deine Sneaker warten auf dich..."

Kostenschätzung¶

• Eingabedaten: Kundenname, Telefonnummer und Details zum Warenkorbartikel (~50 Wörter).
• Ausgabedaten: Kurzer SMS-Text mit URL (~25 Wörter).
• Gesamtvolumen: ~75 Wörter.
• Token-Berechnung: 75 Wörter ÷ 0,75 Wörter/Token = ~100 Token.
• Geschätzte Kosten: ~100 - 110 Token

Szenario 2: Interaktive Rückgewinnung per WhatsApp¶

Ein Kunde bricht einen Warenkorb mit hochwertiger Elektronik ab. Der Agent sendet eine WhatsApp-Nachricht. Der Kunde antwortet mit einer Frage zum Versand, und der Agent antwortet, um den Verkauf abzuschließen.

sequenceDiagram
  autonumber
  actor Customer as Käufer
  participant Agent as Warenkorb-Agent

  Agent->>Customer: Sende WhatsApp-Erinnerung
  Note right of Agent: Output 1: ~40 Wörter

  Customer->>Agent: "Ist der Versand kostenlos?"
  Note right of Customer: Input: ~10 Wörter

  Agent->>Agent: Versandrichtlinien prüfen

  Agent-->>Customer: "Ja! Kostenloser Versand für diese Bestellung."
  Note left of Agent: Output 2: ~20 Wörter

Kostenschätzung¶

• Eingabedaten: Anfängliche Warenkorbdaten + Kundenfrage (~60 Wörter).
• Ausgabedaten: Anfängliche Erinnerung + Antwort zur Richtlinie (~60 Wörter).
• Gesamtvolumen: ~120 Wörter.
• Token-Berechnung: 120 Wörter ÷ 0,75 Wörter/Token = ~160 Token.
• Geschätzte Kosten: ~150 - 170 Token

• Noch Fragen? Get support.
• Check out the changelog.