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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.

KOSTENLOSE ERSTBERATUNG

Mit Recommender Systemen empfehlen Sie Ihrer Kund­schaft die richtigen Produkte

Recommennder Systeme im Überblick

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.

Funktionsweise von Recommender Systemen

Wie funktionieren Recommender Systeme?

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

  • Personalisierte Produktempfehlungen

    Mit Data Science und künstlicher Intelligenz können Unternehmen Ihren Kund:innen individuell personalisierte Produkte empfehlen.

  • Zufriedene Kund:innen

    Recommender System verkürzen oft aufwendige Suchen nach dem richtigen Produkt und zeigen zudem interessante Alternativen auf.

  • Mehr Umsatz

    Durch personalisierte Produktempfehlungen steigen Absatz, Umsatz und Gewinn von Unternehmen.

  • Weniger manueller Aufwand

    Zuverlässige Empfehlungssysteme haben das Potenzial die Angebotsplanung größtenteils zu automatisieren.

Einsatzmöglichkeiten von Recommender Systemen

E-Commerce

Empfehlen Sie Ihren Kund:innen die Produkte oder Produktkonfiguration, die ihren Bedürfnissen entsprechen.

Werbung

Erhöhen Sie die Effektivität Ihrer Werbemaßnahmen durch das Schalten personalisierter Anzeigen.

Medien und Unterhaltung

Empfehlungssysteme können genutzt werden, um Usern Texte, Artikel, Apps, Filme, Serien oder Musik vorzuschlagen.

Finanzsektor

Versicherungen und Banken nutzen Empfehlungsyssteme um ihren Kund:innen die richtigen Angebote vorzuschlagen.
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Erfolgreich implementierte Recommender Systeme

Unsere Stärke

500 Daten- und KI-Projekte Erfolgreich umgesetzt
100 Kunden Aus 10 Industrien
85 Expert:innen Aus 17 Studienrichtungen
10 Jahre Erfahrung In Data Science, ML und KI

Partner, Tools & Technologien

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Sie würden sich gerne unverbindlich mit uns zum Thema Recommender Systeme austauschen? Oder Sie haben schon ein spezifisches Vorhaben im Sinn? Sprechen Sie uns an.

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marcel plaschke
Marcel Plaschke
Head of Strategy, Sales & Marketing