Recommender Systeme
Kundenspezifische Produktempfehlungen sind echte Umsatztreiber. KI-basierte Recommender Systeme helfen Unternehmen dabei, ihren Kund:innen die richtigen Angebote vorzuschlagen und somit Umsatz und Kundenzufriedenheit zu steigern.
Mit Recommender Systemen empfehlen Sie Ihrer Kundschaft die richtigen Produkte
Herausforderung
Für erfolgreiche Marketing- und Vertriebsstrategien sind kundenspezifische Inhalte und Angebote von größter Bedeutung. Dabei ist die Entscheidung welche Inhalte oder Angebote wo platziert werden höchst relevant für die Kaufentscheidung und die Kundenzufriedenheit. Häufig werden hierfür noch manuell Angebote selektiert, die dann für alle Kund:innen oder einzelne Kundensegmente ausgespielt werden.
Ansatz
Durch die Nutzung Ihrer Daten und den Einsatz von KI können Sie Ihren Kund:innen genau die Produkte, Produktkonfigurationen oder Inhalte vorschlagen, die zu Ihren Bedürfnissen passen. Diese Empfehlungen werden durch die Anwendung eines KI-basierten Recommender Systems erzeugt, das Muster entlang der Kaufhistorie, dem Kaufverhalten und der Eigenschaften der Kund:innen erkennt und diese in personalisierte Vorschläge übersetzen kann. Zum Erstellen eines solchen Recommender Systems werden in der Regel Warenkörbe, Transaktionsdaten aus der Vergangenheit sowie Stammdaten der Kund:innen verwendet. Dabei können Empfehlungen sowohl in Echtzeit (z. B. für Onlineshops) als auch in Chargen (z. B. für statische Kundendaten) erzeugt werden.
Ergebnis
Durch die Anwendung von Recommender Systemen lassen sich deutlich präzisere und individuellere Inhalte und Angebote erzeugen. Dies spiegelt sich in einer deutlichen Erhöhung der Kaufwahrscheinlichkeit und dementsprechend auch des Absatzes wieder. Weiterhin können Recommender Systeme dazu verwendet werden, Insights über das Kaufverhalten Ihrer Kund:innen zu generieren.
Unsere Stärke
Unser Ökosystem ermöglicht eine ganzheitliche Betrachtung von Daten & KI.
Jahre Erfahrung in Data Science, ML und KI
Kunden aus 10 Industrien und weiter wachsend
Expert:innen aus mehr als 17 Studienrichtungen
Daten- und KI-Projekte erfolgreich umgesetzt
Funktionsweise von Recommender Systemen
Recommender Systeme lernen auf Basis historischer Verhalten und Eigenschaften die Produktpräferenzen Ihrer Kund:innen. Die gelernten Muster werden dann genutzt, um die Produkte oder Produktkonfigurationen mit der größten Kaufwahrscheinlichkeit vorzuschlagen.
Vorteile von KI-basierten Recommender Systemen
Mit Data Science und künstlicher Intelligenz können Unternehmen Ihren Kund:innen individuell personalisierte Produkte empfehlen.
Recommender System verkürzen oft aufwendige Suchen nach dem richtigen Produkt und zeigen zudem interessante Alternativen auf.
Durch personalisierte Produktempfehlungen steigen Absatz, Umsatz und Gewinn von Unternehmen.
Zuverlässige Empfehlungssysteme haben das Potenzial die Angebotsplanung größtenteils zu automatisieren.
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