Empfehlungs-Engine mit Graphdatenbank
Personalisierte Empfehlungen für Ihre Benutzer%
des Amazon-Umsatzes stammen aus Produktempfehlungen
wurden dank Spotifys Empfehlungsalgorithmus gehört
%
des Netflix-Umsatzes stammen aus dem Empfehlungssystem
Quelle: https://www.mindtheproduct.com/the-power-of-data-how-recommendation-engines-are-driving-business-growth/
Vorteile für Ihr Unternehmen
Umsatzsteigerung
Empfehlungs-Engines steigern Verkäufe und Konversionen, indem sie Ihren Benutzern relevante Produkte oder Inhalte anbieten.
Benutzerwachstum
Gewinnen und binden Sie eine wachsende Nutzerbasis mit ansprechenden und personalisierten Empfehlungen.
Verbesserte Nutzereinbindung
Nutzer verbringen mehr Zeit auf Ihrer Plattform, interagieren häufiger und erkunden neue Angebote.
Konversion-Rate-Optimierung
Erhöhen Sie die Konversionsraten, indem Sie Benutzern maßgeschneiderte Vorschläge unterbreiten und so Gelegenheitsbesucher in treue Kunden verwandeln.
Datengesteuerte Erkenntnisse
Sammeln Sie wertvolle Benutzerdaten, um Marketingstrategien zu verfeinern und die Kundenzufriedenheit zu verbessern.
Wettbewerbsvorteil
Heben Sie sich in einem wettbewerbsintensiven Markt ab, indem Sie ein personalisiertes Erlebnis bieten, das Sie von der Konkurrenz abhebt.
Was ist eine Empfehlungs-Engine?
Eine Empfehlungs- Engine, auch Empfehlungssystem genannt, ist ein leistungsstarkes Tool, das individuelle Präferenzen auf der Grundlage verfügbarer Daten vorhersagt.
Empfehlungssysteme zielen darauf ab, die Benutzererfahrung zu verbessern, indem sie personalisierte Empfehlungen anbieten, die auf den individuellen Geschmack und die Vorlieben abgestimmt sind. Benutzereigenschaften können auf vielfältige Weise dargestellt werden, beispielsweise durch ihre Film- und Buchvorlieben oder ihr Einkaufsverhalten auf E-Commerce-Plattformen.
Nutzen Sie die Kraft der Personalisierung!
Lassen Sie uns Ihr Geschäft mit unserem Empfehlungssystem-Implementierungsservice steigern.
Lassen Sie sich das umsatzsteigernde Potenzial von Empfehlungssystemen nicht entgehen. Beginnen Sie noch heute!
Branchen, die von Empfehlungssystemen profitieren:
Jobsuche und Personalbeschaffung
Verbessern Sie die Übereinstimmung zwischen Bewerbern und Stellen mit personalisierten Stellenempfehlungen. Durch die Nutzung personalisierter Stellenempfehlungen werden arbeitssuchende Personen mit Stellen in Kontakt gebracht, die ihren individuellen Fähigkeiten, Qualifikationen und Karrierezielen entsprechen.
Tourismus
Das Reiseempfehlungssystem schlägt nicht nur Reiseziele und Reiserouten vor, sondern personalisiert Erlebnisse auch mit Aktivitäts- und Restaurantempfehlungen basierend auf individuellen Vorlieben.
Gesundheitspflege
Neben der Empfehlung von Behandlungsoptionen und Gesundheitsdienstleistern kann das Gesundheitsempfehlungssystem Patienten auch dabei helfen, auf relevante Gesundheitsressourcen und Wellnessprogramme zuzugreifen.
Einzelhandel
Einzelhandelsempfehlungssysteme bieten Produktempfehlungen und können auch die Bestandsverwaltung verbessern, indem sie die Nachfrage nach bestimmten Artikeln vorhersagen. Dies steigert nicht nur den Umsatz und die Kundenzufriedenheit, sondern optimiert auch die Lieferkettenabläufe für Einzelhändler.
Finanzdienstleistungen
Die Finanzempfehlungs-Engine unterstützt Kunden nicht nur bei Investitionen, sondern bietet auch maßgeschneiderte Finanzplanungsberatung, einschließlich Altersvorsorgestrategien, Steueroptimierung und Risikomanagement.
Medien und Unterhaltung
Ob es darum geht, Filme, Musik, Artikel oder Social-Media-Beiträge vorzuschlagen, diese Systeme berücksichtigen das Benutzerverhalten, die Vorlieben und den Anzeigeverlauf, um ansprechende Inhalte bereitzustellen, die das Publikum unterhalten.
…und mehr!
Workflow der Empfehlungs-Engine
Eine Empfehlungs- Engine folgt normalerweise diesen entscheidenden Schritten:
Sammeln
Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich Benutzerpräferenzen, Verhaltensweisen und Artikelattributen sammeln.
Speichern
Die gesammelten Daten effizient für zukünftige Analysen und Abrufe organisieren und speichern.
Analysieren
Fortschrittliche Algorithmen nutzen, um Erkenntnisse und Muster aus den Daten zu extrahieren und die Grundlage für Empfehlungen zu bilden.
Filtern
Empfehlungen anpassen, indem irrelevante oder überflüssige Vorschläge herausgefiltert und so sichergestellt werden, dass Benutzer die relevantesten Inhalte erhalten.