Produktempfehlungssysteme im Vergleich

“Product Recommendation Engines“

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Retargeting
Retargeting ist eine Produktempfehlungsmaschine, die dir hilft, deine Kunden zu binden, indem du ihnen personalisierte Empfehlungen für Produkte gibst, die sie interessieren könnten. Es nutzt Daten aus deinem Laden, um jedem Kunden auf der Grundlage...
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Die Produktempfehlungs-Engines basieren auf dem Algorithmus des kollaborativen Filterns. Dabei handelt es sich um eine Technik des maschinellen Lernens, die historische Daten nutzt, um das zukünftige Verhalten der Nutzer/innen vorherzusagen und dementsprechend Produkte zu empfehlen. Diese Technologie wird von Amazon, Netflix, Spotify usw. seit Jahren mit großem Erfolg eingesetzt.

Es gibt zwei Arten von Produktempfehlungssystemen. Der erste Typ ist ein inhaltsbasiertes System, das den Inhalt deines Produktkatalogs nutzt, um Empfehlungen auszusprechen. Das heißt, wenn du Produkte mit ähnlichen Eigenschaften hast (z. B. Farbe oder Größe), empfehlen diese Suchmaschinen andere Produkte in deinem Katalog, die dieselben Eigenschaften haben. Wenn du z.B. blaue Hemden und rote Hosen verkaufst, würde diese Engine den Kunden, die Hemd und Hose zusammen gekauft haben, eine weitere blaue Jeans vorschlagen, weil sie wahrscheinlich auch mehr Artikel aus ihrem Einkaufswagen auf einmal kaufen wollen, anstatt mehrere Transaktionen an verschiedenen Tagen/Wochen/Monaten später, wenn sie sich endlich entscheiden, was noch zu ihrem/ihren neuen Kauf/en passt.Der zweite Typ ist eine Item-to-Item Engine, die einen Artikel aufgrund seiner Ähnlichkeit mit einem anderen Artikel empfiehlt, den ein Kunde bereits gekauft hat - unabhängig davon, ob er in derselben Kategorie verkauft wurde oder nicht. Diese Engines können für eine beliebige Anzahl von Kategorien verwendet werden, solange genügend Daten über jede einzelne Transaktion zwischen den beiden Artikeln, die miteinander verglichen werden sollen, vorhanden sind; da die meisten E-Commerce-Websites jedoch nur Informationen über Käufe innerhalb bestimmter Kategorien anbieten (z. B. "Hemden

Produktempfehlungssysteme sind eine großartige Möglichkeit, den Umsatz zu steigern und die Kundenbindung zu erhöhen. Sie können auf viele verschiedene Arten eingesetzt werden, z. B. indem sie Produkte auf der Grundlage früherer Käufe oder des Browserverlaufs empfehlen, Kunden, die bereits bestimmte Produkte gekauft haben, ergänzende Artikel vorschlagen usw. Die Möglichkeiten sind endlos.

Der größte Nachteil einer Produktempfehlungsmaschine ist, dass die Nutzer/innen ein Konto auf deiner Website haben müssen. Das bedeutet, dass du für alle Nutzer/innen, die diese Funktion nutzen wollen, Konten anlegen und pflegen musst, was zeitaufwändig sein kann. Das kann zeitaufwändig sein. Außerdem wird es anonymen Besuchern oder Personen ohne Konto (z. B. Suchmaschinen-Crawlern) erschwert, den Dienst zu nutzen.

Jedes Unternehmen, das Produkte oder Dienstleistungen online verkauft, kann von einer Produktempfehlungsmaschine profitieren. Am häufigsten wird sie auf E-Commerce-Seiten eingesetzt, aber auch in der Reisebranche und in anderen Branchen, in denen Kunden etwas Neues kaufen wollen, wird sie genutzt.

Die wichtigsten Kriterien, die du beim Kauf einer Produktempfehlungsmaschine berücksichtigen solltest, sind Preis und Funktionen. Es ist aber auch wichtig, die Zuverlässigkeit und die Servicequalität des Anbieters sowie den Kundensupport zu berücksichtigen.

Es gibt zwei Möglichkeiten, eine Produktempfehlungsmaschine zu implementieren. Zum einen kannst du die Produktempfehlungsmaschine als Zusatzfunktion für deine E-Commerce-Website nutzen, zum anderen kannst du sie in dein bestehendes System integrieren. Bei der ersten Option musst du zusätzliche Software auf deiner aktuellen Plattform installieren, während die zweite Möglichkeit die Integration in andere Systeme wie ERP- oder CRM-Lösungen beinhaltet. Beide Optionen haben ihre eigenen Vor- und Nachteile, aber im Allgemeinen empfehlen wir dir, diese Technologie zu nutzen, wenn es möglich ist, denn sie wird dir mit Sicherheit helfen, deinen Umsatz zu steigern.

Wenn du über eine große Menge an Daten verfügst und Produkte auf der Grundlage des bisherigen Verhaltens des Nutzers empfehlen möchtest. Das ist besonders nützlich für E-Commerce-Seiten, kann aber auch in anderen Branchen wie der Reise- oder Finanzbranche eingesetzt werden.

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