prudsys RDE | Recommendations

prudsys RDE Module

Business Cases

Dieses Modul in der Praxis:

Produktempfehlungen
Contentempfehlungen
Shop Personalisierung

Lizenz

RDE | Recommendations
verfügbar als:

Inhouse Server
Hosted Server
SaaS
OEM

Überblick Lizenzmodelle

Das Modul prudsys RDE | Recommendations ermöglicht eine optimale Nutzung der Cross- and Up-Selling-Potenziale im E-Commerce, Telemarketing sowie im stationären Handel. Es berechnet Empfehlungen für passende Produkte bzw. Content, die sich am aktuellen Nutzerverhalten orientieren und somit eine hohe persönliche Relevanz aufweisen.

Ihr Ergebnis: Hohe Akzeptanz von Empfehlungen, Verlängerung der Verweildauer im Shop und Steigerung des Umsatzes

Einsatzszenarien

Das Modul prudsys RDE | Recommendations optimiert und personalisiert Verkaufsprozesse an allen Customer Touchpoints ohne manuellen Aufwand. Das Lösungsspektrum umfasst Produktempfehlungen, die Personalisierung von Content im Online Shop und Newsletter, Social Search und personalisiertes Ranking von Produktlisten (z. B. Suchergebnisseiten). Es können Nachfrageketten berechnet werden, die zeigen, in welcher Reihenfolge Produkte üblicher Weise gekauft oder Inhalte angesehen wurden.
Dabei interagiert das Modul fortwährend mit dem Nutzer, lernt aus dessem Verhalten und optimiert darauf basierend in Echtzeit selbständig seine eigenen Empfehlungen (Echtzeit-Lernen).

Funktionsweise

Das Modul RDE | Recommendations berechnet Empfehlungen zum einen durch die Auswertung historischer Transaktionsdaten und zum anderen durch Echtzeit-Lernen aufgrund ständiger Interaktion mit den Nutzer bzw. Besucher. Historische Daten sind nicht zwangsläufig nötig, verbessern jedoch die Qualität der Empfehlungen.
Sind bereits Informationen zu vergangenen Transaktionen vorhanden, ermittelt das Modul nicht nur, welche Produkte gemeinsam gekauft oder angesehen wurden, es ermöglicht zudem die Berechnung weiterer kaufentscheidender Faktoren.

Vorteile

Berücksichtigung des Nutzerverhaltens durch Echtzeit-Lernen
Optimale Ausschöpfung des Cross- and Up-Selling Potenzials
Vermeidung von Down-Buying und Topseller-Problematik
Vollautomatische Arbeitsweise (Install-and-Forget)
Hochwertige Empfehlungen auch bei kleinen Warenkörben, im Long Tail und für neue Produkte bzw. Inhalte
Einbeziehung von Umweltfaktoren (z.B. Kanal, Uhrzeit, Wetter)

Key features prudsys RDE | Recommendations

Eingesetzte Algorithmen:
Algorithmenanzahl 34, z.B.

Warenkorbanalyse vgl. Amazon Item2Item Collaborative Filtering
Sequenzanalyse
Sequenzielle Warenkorbanalyse
Reinforcement Learning

Integrierte Erfolgsmessung:

Unterstützung von A/B-Tests und multivariater Tests
Beliebige Anzahl möglicher Kontrollgruppen
205 statistische Parameter (z.B. Klicks, Conversion Rate, Gesamtumsatz, Umsatz durch Empfehlungen)

Ausgabekanäle:

Internet (z.B. E-Commerce, Contentanbieter)
Call Center( z.B. Anzeige für Call Center Agents)
Stationärer Handel (z.B. Kasse, Verkaufsdisplay, Terminal oder Waage)

Einsatzgebiete:

Produktempfehlungen (z.B. auf KategorienSeiten, Produktdetailseiten, Warenkorbansichtsseiten, Bestellabschlussseiten, in personalisierten Shopbereichen)
Suchergebnisoptimierung (z.B. Sortierung von Suchergebnissen nach Relevanz, Anzeige von Empfehlungen auf Basis der Suchanfrage)
Contentempfehlungen (z.B. Bannersteuerung)