Recommender Systeme

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.