Eines der Dinge, über die wir auf Sensible Knowledge Collective ausführlich geschrieben haben, ist, wie Datenanalysen die Artwork und Weise verändern, wie Menschen im Alltag Kaufentscheidungen treffen. Es hilft ihnen unter anderem beim Lebensmitteleinkauf.
Das ergab eine aktuelle Umfrage von BusinessWire 42 % der Käufer nutzen Huge Knowledge zum EinkaufenViele Lebensmittelkunden verlassen sich inzwischen auf Apps, digitale Coupons, Einkaufshistorien und Empfehlungssysteme, um Preise zu vergleichen und Mahlzeiten zu planen, bevor sie überhaupt ein Geschäft betreten.
„Wir erleben die frühen Stadien einer branchenweiten grundlegenden Verlagerung von der Suche zur Entscheidung“, sagte Liz Buchanan, Präsidentin für Nordamerika bei NIQ, gegenüber BusinessWire. „KI ersetzt nicht den Verbraucher, aber sie verändert die Artwork und Weise, wie Entscheidungen getroffen werden, dramatisch. Die Unternehmen, die in dieser nächsten Ära gewinnen, werden diejenigen sein, die es verstehen, in diesen Momenten aufzutreten und sowohl Wert als auch Vertrauen zu bieten.“
Etwas, das viele Verbraucher schätzen Datengesteuerter Lebensmitteleinkauf ist die Möglichkeit, Angebote zu finden, die ihren persönlichen Gewohnheiten und Ernährungsvorlieben entsprechen. Eine weitere Sache, die sich in den letzten Jahren geändert hat, ist, dass Lebensmittelgeschäfte und On-line-Händler jetzt Kundenverhaltensmuster untersuchen können, um Produkte zu empfehlen, die die Leute mit größerer Wahrscheinlichkeit wieder kaufen. Lesen Sie weiter, um mehr zu erfahren.
Das schreibt Esat Artug, Senior Product Advertising and marketing Supervisor bei Contentful 89 % der Marketingentscheider halten Personalisierung für den Geschäftserfolg in den nächsten drei Jahren für unerlässlich. Etwas, das Lebensmitteleinkäufern immer häufiger auffällt, ist, dass Laden-Apps und On-line-Marktplätze Produkte auf der Grundlage früherer Einkäufe, saisonaler Gewohnheiten und sogar Gesundheitszielen empfehlen. Es gibt auch viele Einzelhändler, die Kundendaten nutzen, um gezielte Rabatte zu versenden, die zu Wiederholungskäufen und größeren Lebensmittelbestellungen anregen.
„Personalisierung ist zu einem unverzichtbaren Instrument geworden, das Marketingfachleuten dabei hilft, aus dem Trubel herauszustechen, und ihre Wirksamkeit lässt sich nicht leugnen – laut einer Statista-Umfrage unter erfahrenen Marketingfachleuten halten 95 % der Befragten ihre Personalisierungsstrategien für erfolgreich. Auch wenn klar ist, dass Personalisierung im Jahr 2025 ein zentraler Bestandteil jeder erfolgreichen Marketingstrategie ist, fragen Sie sich vielleicht immer noch, wie die Leute sie nutzen, was Kunden erwarten und was Sie tun sollten, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein“, schreibt Artug.
Gesundes Essen klingt oft einfach, bis eine arbeitsreiche Woche dazwischenkommt. Aufgrund von Arbeit, Familie, Price range, Essensvorlieben und der täglichen Frage, was sie kochen sollen, greifen viele Käufer auf die gleichen wenigen Mahlzeiten zurück oder greifen zu dem, was am schnellsten geht.
Dieser Artikel stützt sich auf aktuelle Ernährungsempfehlungen, Lebensmitteleinkaufstrends und Ressourcen zur Lebensmittelkennzeichnung, um zu erklären, wie intelligentere Lebensmittelempfehlungen gesunde Ernährung für alltägliche Haushalte praktischer machen können.
Das eigentliche Downside ist nicht mangelndes Interesse. Viele Menschen wünschen sich ausgewogene, erschwingliche und einfach zuzubereitende Mahlzeiten. Der schwierige Teil besteht darin, dieses Ziel in einen Einkaufswagen zu verwandeln, der zu ihrem Leben passt. Hier können datengesteuerte Lebensmittelempfehlungen helfen.
Beim Lebensmitteleinkauf ging es früher hauptsächlich darum, sich eine Liste zu merken. Heute ist es viel persönlicher. Ein Käufer möchte möglicherweise ein proteinreiches Frühstück, natriumarme Abendessen, glutenfreie Snacks, schnelle Mittagessen, familienfreundliche Rezepte oder Mahlzeiten, die Lebensmittelverschwendung reduzieren.
Das ist eine Menge, die während einer Fahrt durch einen Retailer oder eine App gelöst werden muss.
Datengesteuerte Lebensmitteltools können diese Entscheidungen erleichtern, indem sie aus Signalen wie früheren Bestellungen, Lebensmittelpräferenzen, Ernährungszielen, Budgetrahmen, Haushaltsgröße und Kochgewohnheiten lernen. Für Käufer, die es verwenden Lieferung gesunder Lebensmittelkann dies dazu führen, dass ein allgemeines Ziel wie „Diese Woche besser essen“ zu einem nützlicheren Warenkorb mit Mahlzeiten, Zutaten und Snacks wird, die zu ihrem Tagesablauf passen.
Bei Ernährungslücken geht es oft weniger um Motivation als vielmehr um Reibung. Viele Käufer wünschen sich ausgewogene Mahlzeiten, aber gesunde Entscheidungen können schwierig zu planen, zu kaufen und zu wiederholen sein, wenn das Leben hektisch ist.
Ein intelligentes Empfehlungssystem kann diesen Aufwand reduzieren. Anstatt Käufer zu bitten, jedes Etikett, jedes Rezept und jede Zutat von Grund auf zu vergleichen, können schneller bessere Optionen auftauchen. Ein Elternteil, der jede Woche Nudeln kauft, sieht möglicherweise eine Nudeln mit höherem Ballaststoffgehalt, eine Soße mit viel Gemüse und ein kochfertiges Protein. Jemand, der oft das Frühstück auslässt, sieht möglicherweise griechischen Joghurt, Obst, Haferflocken oder Eierhäppchen, die seinem Geschmack und Zeitplan entsprechen.
Die besten Systeme fördern nicht nur Produkte. Sie lösen ein echtes Planungsproblem.
Wie Personalisierung gesunde Entscheidungen einfacher macht
Personalisierung funktioniert am besten, wenn sie die Artwork und Weise respektiert, wie Menschen tatsächlich essen. Ein Käufer, der Grünkohl hasst, wird sich nicht an einen Plan voller Grünkohlsalate halten. Wer nur zweimal professional Woche kocht, braucht keine fünf komplexen Abendessenrezepte. Ein Haushalt, der auf die Lebensmittelkosten achtet, braucht Empfehlungen, die Ernährung und Preis in Einklang bringen.
Daten helfen dabei, diese Kompromisse sichtbar zu machen.
Eine Lebensmittelplattform kann Muster erkennen, die ein Käufer möglicherweise übersieht. Es fällt auf, dass ein Kunde oft Snacks, aber selten Proteine zum Mittagessen kauft. Es können Gerichte vorgeschlagen werden, bei denen sich die Zutaten überschneiden, was dazu beiträgt, Abfall zu reduzieren. Es kann Gemüse empfehlen, das zu den bereits im Einkaufswagen befindlichen Mahlzeiten passt, anstatt die Käufer zu bitten, von Grund auf eine neue Gewohnheit aufzubauen.
Diese Artwork der Anleitung kann auch die Verwendung von Nährwertangaben erleichtern. Die meisten Käufer haben bei der Essensplanung keine Zeit, jedes Paket zu vergleichen. Empfehlungstools können hilfreiche Vergleiche in den Einkaufsfluss integrieren und es so einfacher machen, Optionen zu erkennen, die besser zu den Zielen eines Käufers passen.
Beispielsweise könnte ein Käufer, der nach einem schnellen Frühstücksriegel sucht, Optionen mit weniger zugesetztem Zucker oder mehr Ballaststoffen sehen. Einer Individual, die Tiefkühlkost kauft, könnten Optionen mit niedrigerem Natriumgehalt angezeigt werden. Ein Käufer, der versucht, mehr zu Hause zu kochen, erhält möglicherweise einfache Rezepte, die frische Produkte verwenden, ohne dass fortgeschrittene Kochkenntnisse erforderlich sind.
Hier werden Daten auf sehr menschliche Weise nützlich. Dadurch wird gesunde Ernährung von einem Forschungsprojekt zu einer Reihe kleiner, einfacherer Entscheidungen.
Eine gute Personalisierung vermeidet auch ein häufiges Downside bei Gesundheitsratschlägen: zu streng zu sein. Die meisten Menschen brauchen keinen perfekten Einkaufswagen. Sie brauchen einen besseren Einkaufswagen, der immer noch die Lebensmittel enthält, die sie genießen. Eine nützliche Empfehlungsmaschine kann Bequemlichkeit, Geschmack und Nährwert kombinieren, sodass sich der Käufer eher unterstützt als beurteilt fühlt.
Was bessere Empfehlungen für Käufer und Lebensmittelmarken bedeuten
Für Käufer besteht der Hauptvorteil in einer geringeren Entscheidungsmüdigkeit. Wenn die richtigen Lebensmittel, Mahlzeiten und Wechselprodukte früher auf den Markt kommen, erfordern gesunde Entscheidungen weniger mentale Energie. Das kann es einfacher machen, wiederholbare Gewohnheiten aufzubauen.
Die Vorteile können sich auf verschiedene praktische Arten zeigen:
Käufer können Zeit sparen, indem sie mit einem vorgeschlagenen Warenkorb statt mit einem leeren Bildschirm beginnen.
Sie können Gerichte entdecken, die ihren Vorlieben entsprechen, ohne Hunderte von Optionen durchsuchen zu müssen.
Sie können Abfall reduzieren, wenn Zutaten für mehrere Mahlzeiten empfohlen werden.
Sie können fundiertere Ernährungsentscheidungen treffen, wenn beim Kauf bessere Alternativen angeboten werden.
Für Lebensmittelmarken und Einzelhändler ist der Wert ebenfalls klar. Personalisierung kann das Vertrauen der Kunden stärken, wenn Empfehlungen related erscheinen. Es kann Marken auch dabei helfen, über generische Werbeaktionen hinauszugehen und sich einem nützlicheren Einkaufserlebnis zuzuwenden.
Allerdings müssen datenbasierte Lebensmittelempfehlungen sorgfältig gehandhabt werden. Käufer sollten verstehen, warum bestimmte Artikel empfohlen werden. Systeme sollten den Menschen die Kontrolle über Vorlieben, Allergien und Ausschlüsse geben. Eine Empfehlung, die eine Nahrungsmittelallergie, ein Budgetlimit oder eine Ernährungseinschränkung außer Acht lässt, kann schnell das Vertrauen verlieren.
Die stärksten Lebensmittelplattformen betrachten Daten als Servicetool und nicht nur als Verkaufstool. Sie nutzen es, um das Einkaufen einfacher, Mahlzeiten realistischer und Ernährungsziele besser erreichbar zu machen.
Dieser Ansatz passt in die Richtung, in die sich der Lebensmittelmarkt bewegt. FMI hat festgestellt, dass Käufer definieren Lebensmittelwert durch mehr als nur den Preis, einschließlich Relevanz, Bequemlichkeit und das gesamte Einkaufserlebnis. In diesem Zusammenhang sind bessere Empfehlungen nicht nur eine technische Funktion. Sie tragen dazu bei, dass Lebensmitteleinkäufe sinnvoller werden.
Intelligentere Einkaufswagen können zu besseren Gewohnheiten führen
Gesunde Ernährung entsteht durch kleine Entscheidungen im Laufe der Zeit. Datengesteuerte Lebensmittelempfehlungen erleichtern diese Auswahl, indem sie Käufern dabei helfen, Lebensmittel zu finden, die ihren Zielen und Budgets entsprechen. Bei verantwortungsvoller Nutzung können diese Daten die Planung reduzieren, Vertrauen schaffen und die Zubereitung gesünderer Mahlzeiten erleichtern.