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Cross-Selling-Potenziale mit KI zu identifizieren, ist eine spannende Möglichkeit, um Umsätze zu steigern. Die KI kann hier mehrfach helfen, kommt u.a. bei der Optimierung von Angeboten und Rabatten, bei Sentiment-Analysen zum Einsatz oder auch bei automatisierten Kundenempfehlungssystemen. Wir alle kennen "Wer xy gekauft hat, hat auch yx gekauft."
Empfehlungssysteme, die auf KI basieren, können vielfältig und branchenübergreifend eingesetzt werden und personalisierte Empfehlungen für Benutzer generieren. Hier eine Skizze, wie ein Empfehlungssystem arbeiten kann und wie immer bei der Arbeit mit KI, sind Daten die Grundlage:
➡️ Daten analysieren und verstehen
Daten: Das Empfehlungssystem sammelt Daten über Benutzerpräferenzen, Kaufhistorien, Interaktionen auf der Plattform, demografische Informationen und andere relevante Variablen. Diese Daten werden dann in einem Datenbanksystem gespeichert und für die Analyse vorbereitet.
Benutzerprofile: Basierend auf den gesammelten Daten werden Benutzerprofile erstellt, die ihre Interessen, Vorlieben und Verhaltensmuster widerspiegeln. Dies kann durch Clustering-Algorithmen oder durch die Analyse von Nutzerverhalten geschehen.
Artikelprofile: Ähnlich wie bei den Benutzerprofilen werden auch Profile für die Artikel erstellt, die auf der Plattform verfügbar sind. Diese Profile enthalten Informationen über die Eigenschaften der Artikel, wie z.B. Kategorien, Eigenschaften, Merkmale, Bewertungen und ähnliche Artikel.
➡️ Artikelempfehlung
Empfehlungsalgorithmen: Es gibt verschiedene Algorithmen, die für die Generierung von Empfehlungen verwendet werden können, z.B. Collaborative Filtering, Content-based Filtering, Hybrid Approach...
Echtzeit-Update und Anpassung: Das Empfehlungssystem sollte sich kontinuierlich verbessern, indem es neue Daten aufnimmt und seine Empfehlungen entsprechend anpasst. Dies kann durch Online-Lernalgorithmen erreicht werden, die das System in Echtzeit aktualisieren.
➡️ Empfehlungen
Empfehlungen: Die Empfehlungen werden dem Benutzer über verschiedene Kanäle präsentiert, wie z.B. auf der Website, in Apps, per E-Mail oder via Social Media.
Das Empfehlungssystem lässt sich erfolgreich in verschiedensten Branchen und Märkten einsetzen und Cross Selling Potenziale lassen sich "einfach" identifizieren.
💡 Die Voraussetzung: Aus Daten Informationen machen, diese verstehen und nutzen!
❗️Nächstes KI TO GO-Webinar: 07.06.2024 08:00-08:15 Uhr ❗️
