Empfehlungs­systeme

Wir entwickeln auf KI-basierte Empfehlungssysteme für Organisationen. Dabei unterstützen unsere AI Consultants Sie von der ersten Idee bis zur Inbetriebnahme des finalen Empfehlungssystems.

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Your Experts for Recommender Systems

Wir entwickeln KI-basierte Empfehlungssysteme für Unternehmen

Vor allem im digitalen Raum stehen wir Menschen zunehmend vor einem riesigen Berg an potentiell interessanten Inhalten wie Produkten, Nachrichten, Artikeln, Fotos, Filmen und vielem mehr. Es fällt schwer, genau die Inhalte zu finden, die für uns die größte Relevanz haben.

Empfehlungssysteme werden von Unternehmen eingesetzt, um dieses Problem zu lösen. Auf Basis von gesammelten Daten und Informationen versuchen sie die Interessen und Bedürfnisse ihrer Kund:innen abzuschätzen. Dieses Wissen dient dann als Grundlage, um ausgewählten Kund:innen, zu einem spezifischen Zeitpunkt genau die richtigen Inhalte vorzuschlagen. Vor allem zur Produktplatzierung wird diese Technologie bereits vieler Orts eingesetzt. Unternehmen profitieren durch eine Steigerung von Conversion, Umsatz und Kundenzufriedenheit. Die Kund:innen profitieren durch einen reduzierten Suchaufwand und einem personalisierten Kundenerlebnis.

Am Kern der Empfehlungssysteme stehen statistische Verfahren oder komplexe Algorithmen, die Muster entlang der Kaufhistorie und der Eigenschaften der Kund:innen erkennen und diese in personalisierte Vorschläge umsetzen. Vor allem der digitale Raum eignet sich perfekt zur Implementation von Recommender Systemen. Dort können relevante Daten gesammelt und personalisierte Vorschläge problemlos angezeigt werden. Schon heute begegnen uns sehr komplexe Empfehlungslogiken an verschiedensten Stellen im alltäglichen Leben. Facebook, Netflix, Amazon, Twitter, LinkedIn, Instagram, TikTok – überall steht ein Empfehlungssystem im Hintergrund, das versucht aus einer Vielzahl an potenziellen Inhalten genau das auszuwählen, was wir interessant finden. Vor allem dort, wo sehr viele Inhalte abrufbar sind oder große Mengen an Produkten angeboten werden, entfalten Recommender Systeme ihre Wirkung. Diese Technologie hat große Relevanz für sehr viele Unternehmen und aus unserer Sicht ist es nur eine Frage der Zeit, bis sie überall auf die ein oder andere Weise angekommen ist.

Die Entwicklung von Empfehlungssystemen ist eine zentrale Kompetenz unserer KI-Berater:innen, die wir bereits in vielen Projekten erfolgreich bewiesen haben. Mit unserer Unterstützung können auch Sie Recommender Systeme nutzen, um Ihren Umsatz zu steigern und Ihre Kund:innen zu begeistern.

Einsatzmöglichkeiten von Empfehlungssystemen

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 Empfehlungsysteme um ihren Kund:innen die richtigen Angebote vorzuschlagen.

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Unsere Stärke

statworx ist eines der führenden Beratungs- und Entwicklungs-unternehmen für Daten & KI im deutschsprachigen Raum.

Wir beschäftigen uns intensiv mit den Schnittstellen zwischen Menschen, Wirtschaft, Gesellschaft, Umwelt und KI-Technologie.

Sebastian Heinz
Gründer & CEO von statworx

Unsere Spotlight-Themen auf einen Blick:

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Tools, Partnerschaften & Technologien
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Jahre Erfahrung in Data Science, ML und KI

100+

Kunden aus 10 Industrien und weiter wachsend

85+

Expert:innen aus mehr als 17 Studienrichtungen

1.000+

Daten- und KI-Projekte erfolgreich umgesetzt

Erfolgreich implementierte Empfehlungssysteme

  • Retail & Consumer
  • Recommendation Systems

Recommender-System im E-Commerce

Um die User Experience im Onlineshop justDrink zu verbessern, haben wir für die Feldschlösschen AG, die größte Brauerei und Getränkehändlerin der Schweiz, ein Recommender-System entwickelt, das den Kund:innen auf Basis des Warenkorbs relevante Produkte empfiehlt.

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Recommender-System im E-Commerce
Case study
  • Automotive
  • Recommendation Systems

Supplier Recommendation Tool

In diesem Projekt haben wir durch die Anwendung von maschinellem Lernen und statistischen Modellen die erwarteten Ausfallzeitpunkte von Bauteilen und Motorkomponenten vorhergesagt.

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Supplier Recommendation Tool
Case study
  • Automotive
  • Data Engineering
  • Recommendation Systems

Steigerung der In-Car-Service-Verkäufe durch ein personalisiertes Empfehlungssystem

Wir entwickelten ein personalisiertes Empfehlungssystem für einen Automobilhersteller, das die In-Car-Service-Verkäufe steigert und die Kundenzufriedenheit erhöht.

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Steigerung der In-Car-Service-Verkäufe durch ein personalisiertes Empfehlungssystem
Case study

Vorteile von Empfehlungssystemen

Steigerung von Conversion und Umsatz

Personalisierte Empfehlungen können die Conversion erhöhen, da Kund:innen eher dazu bereit sind, Produkte zu kaufen, die ihren Bedürfnissen entsprechen.

Personalisierte Kundenerlebnisse

Empfehlungssysteme helfen Unternehmen, personalisierte Erlebnisse zu schaffen, die auf ihren Vorlieben und Verhaltensmustern basieren.

Kund:innen finden, wonach sie Suchen

Ihre Kund:innen finden innerhalb kürzester Zeit das passende Produkt. So sparen Sie Zeit und haben das Gefühl verstanden zu werden.

Automatisierung von manueller Beratung

Das manuelle Beraten und Empfehlen spezifischer Produkte oder Produktkonfiguration wird zukünftig an vielen Stellen automatisiert werden.

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Besprechen Sie Ihre Herausforderungen und Ziele im Bereich Data & AI mit uns.

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Maßgeschneidertes Angebot

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03
Präsentation & Auftragserteilung

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04
Onboarding mit Projektteam

Unser maßgeschneidertes Projektteam kümmert sich um Ihre Anliegen.

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Marcel Plaschke
Marcel Plaschke
Head of Strategy, Sales & Marketing
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