Beim Cross- und Upselling gibt es nur eine Grundregel: Ihre Produkt- und Serviceempfehlungen muss für Ihren Kunden relevant sein. Sind sie es nicht, kann das Ihrer Kundenbeziehung erheblich schaden. Aber die richtigen Empfehlungen zu geben, die für den richtigen Kunden und zur richtigen Zeit relevant sind, ist keine leichte Aufgabe. Künstliche Intelligenz kann Ihnen hier jedoch helfen!
Was sind Empfehlungsalgorithmen?
Ein Empfehlungsalgorithmus ist eine Technik oder ein Modell zur Erstellung personalisierter Empfehlungen für Produkte, Dienstleistungen oder Inhalte. Er kann sich auf das Verhalten, die Vorlieben oder Eigenschaften der Nutzer stützen.
Sie setzen solche Empfehlungsalgorithmen ein, um das Benutzererlebnis zu verbessern, das Engagement der Benutzer zu erhöhen und Ihren Umsatz zu steigern. Auf diese Weise ermutigen Sie Ihre Kunden, relevante Artikel zu kaufen.
Sie verwenden Datenanalyse und maschinelle Lerntechniken, um vorherzusagen, welche Artikel am relevantesten sein werden.
KI und maschinelles Lernen bei Produkt- und Serviceempfehlungen
Die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) in Empfehlungsalgorithmen hat einen erheblichen Einfluss auf die Genauigkeit und Personalisierung von Empfehlungen gehabt. Es gibt mehrere Möglichkeiten, wie KI und ML bei der Empfehlung von Produkten und Dienstleistungen helfen können:
Datenverarbeitung und -analyse
Effektive Produkt- und Serviceempfehlungen beginnen mit der Sammlung und Verarbeitung großer Datenmengen. KI und ML können dabei helfen, eine solche große Menge an Benutzerdaten zu verarbeiten, wie z.B. Kaufhistorie, Klickverhalten, Suchanfragen... KI und ML ermöglichen es Ihnen, Muster und Trends zu erkennen, die sonst nur schwer zu entdecken sind, was wiederum hilft, das Kundenverhalten und die Vorlieben zu verstehen.
Kollaborative Filterung mit KI
Collaborative Filtering ist eine der am weitesten verbreiteten Techniken zur Erstellung von Empfehlungen. Mit Hilfe von KI-Algorithmen können Sie Muster und verborgene Beziehungen zwischen Nutzern und Artikeln erkennen, was zu genaueren Empfehlungen führen kann. Mithilfe der kollaborativen Filterung können Sie vorhersagen, welche Produkte den Kunden aufgrund des ähnlichen Verhaltens anderer Nutzer wahrscheinlich gefallen werden.
Inhaltsbasierte Filterung und Verarbeitung natürlicher Sprache
Die inhaltsbasierte Filterung verwendet Eigenschaften und Merkmale von Produkten, um Empfehlungen auszusprechen. Maschinelles Lernen in Kombination mit der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ermöglicht es Systemen, den Inhalt von Produkten und Dienstleistungen, wie Beschreibungen, Bewertungen und Empfehlungen, zu verstehen und zu analysieren. Auf diese Weise kann ein Empfehlungssystem genaue Vorschläge auf der Grundlage von Inhalten machen, die den Kundeninteressen entsprechen.
Personalisierung und kontextbezogene Einblicke
KI und ML bieten die Möglichkeit, Produkt- und Serviceempfehlungen auf der Grundlage individueller Nutzerprofile zu personalisieren. Durch die Nutzung kontextbezogener Erkenntnisse wie Tageszeit, Standort des Nutzers, letzte Suchanfragen und historische Interaktionen können sie die Empfehlungen noch genauer machen.
Empfehlungen in Echtzeit
ML-Modelle können in Echtzeit eingesetzt werden, um Benutzerinteraktionen direkt zu analysieren und sofort relevante Empfehlungen zu geben. Diese Systeme können kontinuierlich neue Daten verarbeiten und sofortige Empfehlungen aussprechen, während Kunden auf einer Website surfen oder eine App nutzen.
Es ist klar, dass KI und ML die Art und Weise, wie Unternehmen Produkt- und Serviceempfehlungen geben, revolutioniert haben. Sie können das Kundenverhalten noch besser verstehen, Ihre Empfehlungen können personalisierter und relevanter sein, und Sie können Ihr gesamtes Kundenerlebnis verbessern.
