de
                    array(1) {
  ["de"]=>
  array(13) {
    ["code"]=>
    string(2) "de"
    ["id"]=>
    string(1) "3"
    ["native_name"]=>
    string(7) "Deutsch"
    ["major"]=>
    string(1) "1"
    ["active"]=>
    string(1) "1"
    ["default_locale"]=>
    string(5) "de_DE"
    ["encode_url"]=>
    string(1) "0"
    ["tag"]=>
    string(2) "de"
    ["missing"]=>
    int(0)
    ["translated_name"]=>
    string(7) "Deutsch"
    ["url"]=>
    string(66) "https://www.statworx.com/ki-anwendungsgebiete/recommender-systeme/"
    ["country_flag_url"]=>
    string(87) "https://www.statworx.com/wp-content/plugins/sitepress-multilingual-cms/res/flags/de.png"
    ["language_code"]=>
    string(2) "de"
  }
}
                    
Kontakt

Recommender Systeme

Kundenspezifische Produktempfehlungen sind echte Umsatztreiber, KI-basierte Recommender-Systeme helfen Ihnen dabei, Ihren Kund:innen die passendsten Angebote zu vorzuschlagen und Ihre Umsätze weiter zu steigern.

Über uns Gratis Beratung!

Mit Recommender Systemen empfehlen Sie Ihrer Kund­schaft passende Produkte

Recommendation Systems im Überblick

Herausforderung

Für erfolgreiche Marketing- und Vertriebsaktionen sind kundenspezifische Inhalte und Angebote von größter Bedeutung. Dabei ist die Entscheidung welche Inhalte und Angebote platziert werden kritisch, um den Kaufimpuls der Kundschaft zu steigern. Häufig werden hierfür noch manuell Angebote selektiert, die dann für alle Kund:innen oder einzelne Segmente ausgespielt werden.

Ansatz

Durch die Nutzung Ihrer Daten und den Einsatz von KI können Sie Ihren Kund:innen genau die Produkte oder Produktkonfigurationen 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 umsetzen kann. Zum Erstellen des Recommender-Systems werden i.d.R. Warenkörbe bzw. 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, was Sie in der Optimierung Ihrer Marketingstrategien unterstützt.

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 Potential die Angebotsplanung größtenteils zu automatisieren.

Unser Vorteil.

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 & Friends

Interessiert? Lassen Sie uns sprechen.

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

Mail senden
marcel plaschke
Marcel Plaschke
Head of Strategy, Sales & Marketing