• prudsys RDE | Recommendation Engine für Produktempfehlungen und Contentempfehlungen in Echtzeit

Recommen­­dations

Maximieren Sie Kundenbindung und Ertrag durch personalisierte Produkt- und Content-Empfehlungen mit unserer Recommendation Engine.

Personalisierte Empfehlungen gehören zu den wichtigsten verkaufsfördernden Maßnahmen im Handel. Durch den Einsatz einer intelligenten Recommendation Engine lassen sich nicht selten Mehrumsätze von bis zu zehn Prozent erzielen.

Produktpreise sind für potentielle Kunden dank des Internets überall und jederzeit vergleichbar. Das Einkaufserlebnis stellt das zentrale Differenzierungskriterium für Händler dar. Eine personalisierte Kundenansprache über alle Verkaufskanäle hinweg ist ein elementarer Baustein einer positiven Customer Experience.

Im Zeitalter des vernetzten Kunden ist Personalisierung längst kein reines E-Commerce Thema mehr. Die Ansprüche der Kunden sind gewachsen. Sie erwarten an jedem Touchpoint Angebote von hoher persönlicher Relevanz, die optimal auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind – im Webshop, mobil und am Point of Sale.

Das Ziel einer zeitgemäßen Personalisierung muss daher die kundenindividuelle Ansprache über alle Kanäle sein – das sogenannte 1:1-Marketing.

Höchste Empfehlungsqualität wird dabei durch selbstlernende Echtzeit-Lösungen gewährleistet, die das Kundenverhalten in jeder Sekunde analysieren und unmittelbar auf Änderungen reagieren.

Eine innovative Recommendation Engine geht zudem deutlich über die automatisierte Ausspielung von Produktempfehlungen hinaus. Sie eignet sich auch zur Empfehlung von Inhalten jeder Art – vom Banner über redaktionellen Content bis hin zu Fotos und Videos. Dadurch steigern Sie nicht nur Kundenbindung und Benutzerfreundlichkeit sondern auch den Ertrag, beispielsweise durch die Erhöhung der Klickrate von personalisierten Werbebannern.

Produkt-Empfehlungen im Handel

Optimierung von Umsatz, Ertrag und Kundenbindung

Methodik

Vollautomatisierte 1:1-Personalisierung von Produktangeboten in Echtzeit auf der Basis von Verhaltensdaten und historischen Daten der Kunden unter Einbeziehung von Umweltfaktoren (z.B. Kanal, Uhrzeit oder Wetter). Personalisierung ist auch ohne personenbezogene Daten ab dem ersten Klick möglich. Intelligente Echtzeit-Algorithmen garantieren höchstmögliche Relevanz der Produktempfehlungen durch selbständiges Reinforcement Learning.

Eignung

Für alle Warengruppen und Produkte geeignet. Hochwertige Empfehlungen auch bei kleinen Warenkörben, im Longtail und für neue Produkte.

Anwendung

Automatische Ausspielung kundenindividueller Produktempfehlungen im E-Commerce sowie am POS, z.B. über innovative Kassen- oder Clienteling-Systeme.  Personalisierte Produktempfehlungen können in Echtzeit an allen Stationen der Customer Journey ausgespielt werden: offline, online, per E-Mail im Call Center, auf gedruckten Paketbeilegern und über mobile Endgeräte.

Content-Empfehlungen auf Portalen

Steigerung von Umsatz, Ertrag, Kunden­bindung und Interaktionsrate

Methodik

Kundenindividuelle und vollautomatisierte Ausspielung von Content jeglicher Art auf der Basis von Verhaltensdaten und historischen Daten der User unter Berücksichtigung von Umweltfaktoren (z.B. Kanal, Uhrzeit, Wetter oder gesellschaftliche Ereignisse). Personalisierung auch ohne personenbezogene Daten ab dem ersten Klick möglich. Intelligente Echtzeit-Algorithmen garantieren höchstmögliche Relevanz der Content-Empfehlungen durch selbständiges Reinforcement Learning.

Eignung

Für alle redaktionellen Inhalte, Banner, Fotos, Videos, Links usw. geeignet.

Anwendung

Automatische Ausspielung von personalisierten Werbebannern auf Portal-Seiten zur Optimierung von Ertrag und Durchklickrate (CTR), beispielsweise bei Abrechnungsverfahren wie Cost-per-Click (CPC) oder Cost-per-Lead (CPL). User-individuelle Empfehlung von redaktionellen Inhalten, z.B. Artikeln, Fotos oder Videos zur Maximierung von Usability, Customer Experience und Sitzungsdauer. Personalisierte Content-Empfehlungen können in Echtzeit ideal auf Online-Portalen und in Newslettern ausgespielt werden.

Erfolgsgeschichten

Unsere Kunden setzen auf vielfältige Anwendungsszenarien der Echtzeit-Personalisierung für ein optimales Kundenerlebnis. Personalisierte Produkt- und Content-Empfehlungen im Handel sind heute die Basis für eine erfolgreiche Kundenansprache. Mit zielgerichteten Recommendations auf Echtzeitbasis steigern Sie nachhaltig Umsatz und Kundenbindung. Wie und an welchen Touchpoints unsere Kunden unsere Recommendation Engine in der Praxis einsetzen, lesen Sie in den Erfolgsgeschichten.

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Expertenwissen

Das Fundament für erfolgreiche Omnichannel-Personalisierung sind innovative Verfahren und Algorithmen. Das prudsys Forschungs- und Entwicklungsteam arbeitet täglich an den Echtzeit-Lösungen von morgen. Sie möchten mehr darüber erfahren, welche Technologie unserer Recommendation Engine zugrunde liegt und wie wir Omnichannel-Personalisierung realisieren? Unter der Rubrik „Wissen“ finden Sie unsere aktuellen Webinare, Expertenwissen zu mathematischen Verfahren sowie unsere Mediathek mit zahlreichen Beiträgen und Videos zum Thema Echtzeit-Personalisierung.

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Blog-Artikel – Recommendations

Auf unserem Blog „Touchpoint“ widmen wir uns intensiv dem Thema Recommendations im Omnichannel-Handel. Unsere Autoren beleuchten in ihren Artikeln regelmäßig die technischen Voraussetzungen für ein personalisiertes Einkaufserlebnis. Gleichzeit geben sie Ihnen viele praktische Tipps für eine noch gezieltere Kundenansprache an die Hand. Dabei profitieren Sie von der langjährigen Erfahrung unserer Mitarbeiter, in der erfolgreichen Umsetzung von Produkt- und Content-Empfehlungen bei unseren namhaften Kunden.

Ihr Ansprechpartner

Jan Lippert - Director Sales & Authorized Officer - Vertriebsleiter, prudsys RDE, Recommendations, Omnichannel, Handel, E-Commerce

Jan Lippert

Director Sales & Authorized Officer
Telefon: +49 371 27093-44
E-Mail: ed.sysdurp@treppil