Empfehlungs-Engine mit Graphdatenbank

Personalisierte Empfehlungen für Ihre Benutzer

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des Amazon-Umsatzes stammen aus Produktempfehlungen

wurden dank Spotifys Empfehlungsalgorithmus gehört

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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!

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    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.

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    Filtern

    Empfehlungen anpassen, indem irrelevante oder überflüssige Vorschläge herausgefiltert und so sichergestellt werden, dass Benutzer die relevantesten Inhalte erhalten.