Empfehlungssysteme
Analysieren Sie die Präferenzen Ihrer Kunden, antizipieren Sie ihre Bedürfnisse und empfehlen Sie ihnen die am best passenden Produkte und Dienstleistungen.
Was sind Empfehlungssysteme?
Empfehlungssysteme (“recommender systems” oder “recommendation systems”) sind so gestaltet, um die Präferenzen der User, basierend auf solchen Kriterien wie ihr vorheriges Verhalten, was sie mögen, anschauen, durchsuchen, und den Bewertungen, die sie den Produkten in ihrer App geben, vorherzusagen. Sie werden in einer Vielzahl an Branchen angewendet, primär für die Verkaufsförderung, aber auch um Engagement zu steigern, indem sie Inhalte vorschlagen, die den User-Präferenzen entsprechen. Zu realen Beispielen dafür zählen Filme (Netflix), Musik (Spotify), Bücher (Amazon, Goodreads), Bildung (edX), Social-Media-Feeds, Inhalte und Anzeigen (Facebook, YouTube, Instagram) und die meisten der großen E-Commerce-Plattformen (Amazon, eBay).
Komponenten von Empfehlungssystemen
Die Hauptzwecke von Empfehlungssystemen sind es relevante Informationen zu liefern, Kaufentscheidungen zu fördern und den Verkauf anzukurbeln – indem man Konsumenten vorschlägt, was ihnen möglicherweise gefallen würde.
Empfehlungsmaschinen
Eine Empfehlungsmaschine ist eine Art von Tool, welches Artikel mithilfe von Machine-Learning-Algorithmen filtert. Das Ziel ist es die relevantesten Produkte, Services oder Informationen einem bestimmten Kunden oder User zu empfehlen. Die Maschine basiert ihre Empfehlungen auf der Feststellung von Verhaltensmustern und datengetriebenen Schlussfolgerungen. Die Daten können indirekt gesammelt werden (z.B. durch die Analyse des Broswerverlaufes und der Zeit, die auf bestimmten Produkten verbracht wird) oder direkt (wenn man Kunden darum bittet, Artikel zu bewerten).
Kundenorientierung
Mit der Kundenorientierung will man ein besseres Verständnis der zugrunde liegenden Bedürfnisse der User und Kunden erzielen, um dann entsprechend handeln zu können. Dies kann in verschiedenen Formen erfolgen, indem man ihre Sprache benutzt und Features darstellt, die für sie am wichtigsten sind, was im Endeffekt zu einem durchgängigen Markenerlebnis führt. Ein Weg um dies zu erreichen ist mithilfe von Empfehlungssystemen, die den ganzen Kaufprozess personalisieren können. Somit können Sie Kundenbindung und -engagement erhöhen und Ihre Umsätze steigern.
Kundensegmentierung
Um wachsen zu können müssen sich Firmen auf bestimmte Kundengruppen fokussieren, anstatt sie alle als ein Ganzes zu betrachten. Der beste Weg um dies zu erreichen ist die Kundensegmentierung. Kundensegmentierung bedeutet den Vorgang der Einteilung von Usern in Gruppen aufgrund von ähnlichen Eigenschaften, besonders in Bezug auf Alter, Geschlecht, Interessen, Geschmack, Bedürfnissen und Kaufgewohnheiten. Sobald das erreicht ist, kann man die Segmente mit zielgerichteten Inhalten und passenden Angeboten ansprechen.
Personalisierte Inhalte
Die Vorteile der modernsten Technik erlauben es uns die richtige Message an die richtigen User zu senden. Ohne diese Entwicklung wäre es unmöglich relevante Informationen oder Produkte unter Milliarden von ähnlichen Dingen zu finden. Der Schlüssel liegt in der Personalisierung von Inhalten, basierend auf schmalen Kundensegmenten und Informationen über das bestimmte Verhalten jedes Einzelnen von ihnen. Personalisierte Inhalte helfen es Kunden das zu finden, was sie brauchen und Firmen ihre Investitionsrendite zu steigern. All das kann verschiedene Gestalten annehmen, Listen von empfohlenen Produkten in E-Commerce, personalisierte Feeds in Social Media, personalisierte Playlisten und so weiter – sie alle helfen dabei eine einzigartige Erfahrung zu gestalten und Bindung zu fördern.
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Vorteile von Empfehlungssystemen
Finden Sie heraus was Ihr Business dank einem gut gebauten Empfehlungssystem erreichen kann.
Umsatzsprung
Mit Empfehlungsplattformen können Sie Ihren Umsatz signifikant steigern. Laut Forbes kaufen 44% von Amazon-Kunden Produktempfehlungen, die sie auf der Plattform sehen. Gut abgestimmte Empfehlungen und relevante Inhalte engagieren Kunden, steigern den durchschnittlichen Bestellwert, steigern die Anzahl der bestellten Produkte oder – wenn man sich nach Netflix oder Spotify richtet – verlängern die Zeit, die man auf der Seite verbringt.
Kostenreduzierung
Mit Empfehlungssystemen können Sie eine Vielzahl von Prozessen, verbunden mit Kommunikation, manueller Kundensegmentierung und Datenverarbeitung automatisieren. Sie können auch Geld für Werbungen sparen, dank relevanteren Nachrichten. Dadurch werden Sie wissen, das Ihr Geld weise ausgegeben wird und eine höhere Investitionsrendite erbringt. Wann immer neue Trends unter Ihren Kunden hervorkommen können Sie diese früher erkennen und schneller auf sie antworten.
Kundenzufriedenheit
Heutzutage schätzen es Kunden individuell behandelt zu werden. Mit Empfehlungssystemen können Sie angenehme und ansprechende Erfahrungen auf Ihrer Seite gewährleisten. Ihre Kunden können entweder schneller finden, wonach sie suchen oder mehr Qualitätszeit auf Ihrer Plattform verbringen, z.B. indem sie Filme schauen, die sie wirklich mögen – was sie sowohl zufrieden, als auch glücklich stimmt. Und wenn sie mit ihrer Erfahrung zufrieden sind, kommen sie zurück.
Detailliertes Reporting
Mit Empfehlungssystemen können Sie die Präzision ihrer Handlungen verbessern. Dank präzisen Berichten, mit mehreren Filteroptionen, können Sie direkt objektive Schlüsse ziehen – und datengesteuerte Entscheidungen treffen. Solch eine Präzision wäre ohne Lösungen mit künstlicher Intelligenz unmöglich.
Unser Entwicklungsprozess
Unser Entwicklungsprozess besteht aus vier Etappen, welche es unseren Kunden erlauben Risiken und die Kosten ihres Empfehlungssystem-Projekts zu minimieren.
1
Problemanalyse
wir definieren Ihre Herausforderung, führen einen Workshop durch und bieten eine erste Lösung an.
2
Datenanalyse
wir analysieren Ihr System und die Daten, die es sammeln kann (Art von Inhalt, Anzahl von Besuchern, ihr Verhalten, Möglichkeiten für Kundensegmentierung, usw.)
3
Strategie
wir schlagen eine komplette, langjährige Lösung für die Nutzung eines Empfehlungssystems und einen Einführungsplan vor.
4
Unterprojekte
wir teilen die Funktionalitäten Ihres Empfehlungssystems in kleinere Teile, die in 1-2 Sprints abgeschlossen werden können – und wir entwickeln den ersten um so schnell wie möglich Ergebnisse zu liefern.
Wir erklären mehr über unseren Ansatz in einem anderen Blogpost in dem es darum geht
Bei NeuroSYS sind wir Experten in benutzerdefinierter Softwareentwicklung.
Unsere R&D-Abteilung spezialisiert sich auf die Anwendungen von Machine-Learning-Algorithmen in IT-Projekten, inklusive der Gestaltung und Entwicklung von Empfehlungssystemen. Unsere IT-Teams, die Seite an Seite mit unseren Machine-Learning-Experten arbeiten, können eine Empfehlungsmaschinen-Strategie für Ihre Anwendungen analysieren, gestalten und einführen, egal ob es sich um einen E-Commerce-Store oder ein Content-orientiertes System handelt.
