Recommendation Engine - Personalisierung | prudsys

prudsys RDE | Recommendations

Die weltweit leistungsfähigste Recommendation Engine

Das Modul prudsys RDE | Recommendations  personalisiert Verkaufsprozesse an allen Customer Touchpoints ohne manuellen Aufwand. Das Lösungsspektrum umfasst optimale Produktempfehlungen und die Personalisierung von Content im Onlineshop, Newsletter, Mobile und Store.

Ihr Vorteil

Die Mehrzahl der Recommendation Engines generieren Produktempfehlungen, die ein Nutzer gemäß seinem Profil ohnehin mit höchster Wahrscheinlichkeit gekauft hätte. Die Berechnung von Empfehlungen wird hier auf eine statistische Prognose reduziert. Obwohl dieser Ansatz zweifellos funktioniert, stellt sich die Frage, warum einem Nutzer etwas empfohlen wird, was er wahrscheinlich ohnehin gekauft hätte. Im Gegensatz dazu lernt die prudsys RDE direkt aus den Empfehlungen, die Berechnung erfolgt über die Theorie des Reinforcement Learning. Resultat ist eine neue Qualität der Empfehlungsberechnung, welche weltweit den leistungsfähigsten Ansatz in diesem Bereich darstellt.

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. Es bietet zahlreiche verschiedene Empfehlungstypen und deckt nahezu jeden Anwendungsbereich von Personalisierung ab. Zudem ist es möglich, bei Bedarf und nach den datenschutzrechtlichen Richtlinien, Facebook-Daten (Posts, Likes, Check-Ins) in die Berechnung einfließen zu lassen.

Ergebnis

Höchste Akzeptanz von Empfehlungen, Erhöhung der langfristigen Kundenbindung und bestmögliche Ausnutzung des Umsatzpotentials. 

Einsatzgebiete

Online
Newsletter/Print
Mobile
Retail Store

Key features

Vorteile:

  • Maximaler Mehrumsatz
  • Optimales Kundenerlebnis
  • 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)
  • Einbeziehung von Facebook Daten (z.B. Likes, Posts, Check-ins) möglich

Technologie:

Erfolgsmessung (integriert):

  • A/B- und multivariate Tests
  • Zahlreiche Kennzahlen (z.B. Klicks, Konversionsrate, Gesamtumsatz, Umsatz durch Empfehlungen) einschließlich Konfidenzintervallen zur Abschätzung ihrer Stabilität

Funktionen dieses Moduls

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