Product Recommendation Engine

In einer digitalen Wettbewerbslandschaft ist es wichtiger denn je, Nutzern eine personalisierte Erfahrung zu bieten, die auf ihre Vorlieben und Bedürfnisse zugeschnitten ist.

Deshalb nutzen E-Commerce-Websites oft spezielle Algorithmen, um Nutzern ergänzende oder ähnliche Artikel anzuzeigen und sie zu weiteren Käufen zu ermutigen. Du hast das wahrscheinlich schon gesehen: „Das könnte dir auch gefallen“ und „Wird oft zusammen gekauft“ sind zwei Algorithmen, die bei E-Commerce-Marken sehr beliebt sind. Dies kann auch in Form von E-Mails geschehen, die Kunden ähnliche Artikel vorschlagen, um ihr Interesse zu wecken und sie dazu zu bringen, erneut auf der Website einzukaufen.

Sie bieten auch Möglichkeiten für Upselling und Cross Selling, sodass bei der Ansicht eines Produkts automatisch Vorschläge für andere ähnliche Artikel gemacht werden. Wenn Kunden Artikel im Kontext eines kompletten Sets sehen, können sie dazu verleitet werden, mehr Artikel in ihren Warenkorb zu legen, was den Umsatz des Unternehmens steigert.

Das ist die Idee hinter einem Produktempfehlungssystem, einer Product Recommendation Engine.

Was ist eine Product Recommendation Engine? 

Eine Product Recommendation Engine ist ein Filtersystem, das darauf abzielt, zusätzliche Produkte vorherzusagen und anzuzeigen, die für Nutzer von Interesse sein könnten.

Eine Product Recommendation Engine verfolgt das Verhalten deiner Nutzer auf einer Website und generiert dann durch eine Kombination aus Machine Learning und künstlicher Intelligenz (KI) eine Liste von Produktempfehlungen und anderen relevanten Angeboten oder Rabatten, die für sie am relevantesten sind, basierend auf ihrem Surf- und Kaufverlauf.

Es ist eine Kombination aus Informationsfilterung und Matching-Algorithmen, um die richtige Übereinstimmung zwischen Nutzer und Inhalt zu finden.

Die Engine sammelt also große Mengen an Nutzerdaten wie Nutzerverhalten, um Muster hinter dem Verhalten und den Aktionen eines Nutzers zu finden und wertvolle Einblicke zu gewinnen. Mit diesen Insights können jedem Nutzer die relevantesten Inhalte angezeigt werden.

Die Idee hinter einer Product Recommendation Engine ist nicht neu. Alle großen Marken von Netflix über LinkedIn bis Amazon und Spotify setzen diese Strategie ein, um Vorschläge basierend auf den in ihrem System verfolgten und gespeicherten Daten zu liefern.

Mit Millionen von Produkten im Angebot verlässt sich Amazon auf eine Reihe von Empfehlungsstrategien auf seinen Produktseiten, um es Kunden zu erleichtern, schnell das zu finden, was sie benötigen, und um Käufe zu fördern, wie in diesem Bild zu sehen:

Basierend auf dem, was ein Kunde ansieht und seinem Browser-Verlauf, empfiehlt Amazon ähnliche Artikel, um ihn zu ermutigen, einen weiteren Kauf als „Paketangebot“ zu tätigen, durch Cross und Upselling, um letztendlich den durchschnittlichen Bestellwert zu steigern.

Arten von Empfehlungsalgorithmus-Engines

Product Recommendation Engines stützen sich typischerweise auf bestimmte fortschrittliche Algorithmen, die aus Kundendaten wie Kaufverlauf, Vorlieben und Such- und Surfverhalten gewonnen werden. 

Mit diesen Informationen generiert die Empfehlungsengine automatisch eine Reihe von personalisierten Empfehlungen für jeden Kunden basierend auf diesen Daten. Das System wird kontinuierlich aktualisiert, sobald neue Informationen über den Kunden eingehen, um neue, frische Empfehlungen zu bieten.

Je nach deinen Geschäftszielen kannst du eine Vielzahl von Algorithmen nutzen, um Website-Besucher mit verschiedenen Vorschlägen zu beeinflussen. Schauen wir uns einige verschiedene Algorithmen an, die basierend auf den von der Engine gesammelten Informationen verwendet werden können.

Content-basiertes Filtering

In einem Content-basierten Empfehlungssystem wird ein Benutzerprofil basierend auf den Artikeln erstellt, die der Nutzer zuvor mochte, gekauft, gesucht oder angeklickt hat. Die während des Suchvorgangs verwendeten Keywords bilden die Grundlage für die Produktempfehlungen.

Durch Machine Learning stellt die Empfehlungsengine Ähnlichkeiten zwischen Produkten fest und empfiehlt dann ähnliche Produkte, die in ihrem Verlauf aufgezeichnet wurden. Dieser Filter basiert auf der Annahme, dass, wenn der Benutzer einen bestimmten Artikel in der Vergangenheit mochte, er wahrscheinlich eine ähnliche Reaktion auf einen ähnlichen Artikel haben wird.

Kollaboratives Filtern

Kollaboratives Filtern beinhaltet das Sammeln großer Datenmengen von mehreren Nutzern über ihre Vorlieben und ihr Verhalten und dann die Vorhersage, was ein einzelner Nutzer mögen wird, basierend auf Ähnlichkeiten.

Ein großer Vorteil dieses Filters ist, dass er keine Informationen über den tatsächlichen Nutzer oder Artikel benötigt; er benötigt nur Daten über vergangenes Nutzerverhalten.

Insbesondere verlässt sich Amazon, wie im obigen Bild zu sehen, auf artikelbasierte kollaborative Filterung, um den Umsatz zu steigern. Der Artikel-zu-Artikel-Algorithmus folgt der Logik „wenn dir dieses Produkt gefallen hat, dann gefällt dir sicher auch …“. Mit anderen Worten, Artikel werden einem Nutzer basierend auf seinen zuvor angesehenen Artikeln empfohlen, indem ein ähnlicher Artikel gefunden wird.

Der Ansatz der benutzerbasierten kollaborativen Filterung hingegen sucht nach Nutzern, die ähnlich erscheinen und schlägt einem Nutzer Produkte vor, basierend auf dem, was ähnliche Nutzer gewählt haben.

Hybride Recommendation Systems

Wie der Name schon sagt, kombiniert dieser Empfehlungssystemtyp sowohl Content-basierte als auch kollaborative Filtering-Ansätze. Dieses System ist hochwirksam, da es eine komplexe Mischung aus mehreren Algorithmen vereint und gleichzeitig die Nachteile jedes einzelnen Filtermodells überwindet.

Netflix ist ein großartiges Beispiel für die Implementierung des Hybridmodells, da es seine Empfehlungen sowohl darauf basiert, wie ein Nutzer mit der Plattform interagiert (d. h. sein Wiedergabeverlauf und hoch bewertete Titel), also Content-basiertes Filtern, und was ähnliche Nutzer in der Vergangenheit gemocht oder angesehen haben, also kollaborative Filterung.

Transformiere deine E-Commerce-Website mit einer AI Product Recommendation Engine

Eine Product Recommendation Engine ist ein hochwirksames Tool, um hochpersonalisierte Benutzererfahrungen zu liefern, indem Kunden relevante Inhalte gezeigt werden, die auf ihre individuellen Bedürfnisse und Interessen zugeschnitten sind.

Wenn ein solches System richtig eingerichtet ist, kann es einen großen Schub für Conversions und Transaktionen sowie andere wichtige Metriken bieten. Ein Empfehlungssystem kann auch einen großen positiven Einfluss auf die Benutzererfahrung haben, da jedem Besucher ein einzigartiges Set von Artikeln basierend auf seiner Historie gezeigt wird.

Mit anderen Worten, die Produktempfehlungen eines Besuchers werden sich von der Liste der Empfehlungen eines anderen Besuchers unterscheiden. So kann ein solches System die Kundenzufriedenheit und -bindung erheblich steigern. Empfehlungssysteme sind eine großartige Möglichkeit, dein Geschäft zu fördern und das E-Commerce-Erlebnis mit modernsten KI-Produktempfehlungen zu steigern.

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