E-Commerce verzeichnet weltweit ein immer stärkeres Wachstum mit der Folge, dass Webshop-Betreiber und Call Center zukünftig noch stärker in Richtung Kundenbindung agieren müssen. E-Commerce-Lösungen sind gefragt, die der Kundenbindung dienen und einen höheren Kundenservice bieten.
Ein wichtiges Instrument zur Kundenbindung in online-Shops sind sogenannte Recommendation Engines. Hierbei handelt es sich um Empfehlungsmaschinen, die dem Kunden Produktempfehlungen generieren, z. B. in der Form „Kunden, die dieses Produkt gekauft haben, kauften auch folgendes Produkt“ verbunden mit einer Liste passender Produktempfehlungen (Amazon-Prinzip).
Recommendation Engines verlängern die Verweildauer der Kunden im Shop und erhöhen die Anzahl der Spontankäufe.
Bislang arbeiteten herkömmliche Recommendation Engines zumeist im reinen offline Modus, wobei die Empfehlungen aus den Verkäufen der Vergangenheit generiert werden. Andere Empfehlungsmaschinen nutzen den reinen online-Modus (z.B. Collaborative Filtering), leiden aber unter der Kaltstartproblematik.
Die prudsys AG entwickelte nun erstmals eine Empfehlungsmaschine, welche - basierend auf Reinforcement Learning - den offline-Modus mit dem online-Modus kombiniert und hierbei selbstlernend Produktempfehlungen über verschiedene Kanäle dem Kunden liefert. Die prudsys RE SL unterbreitet dem Kunden Angebote in Echtzeit, analysiert dessen Reaktionen, modifiziert ggf. diese Angebote und lernt somit spielerisch das Kaufverhalten der Kunden kennen und passt sich dem an. Die prudsys Recommendation Engine SL (kurz: prudsys RE SL) ist das erste multichannelfähige Interaktionssystem auf selbstlernender Basis und garantiert eine Umsatzsteigerung zwischen 10%-15%. Die prudsys RE SL sichert höchste Qualität der Empfehlungen, langfristige Kundenbindung und bietet diverse Simulations-, Prognosen- und Optimierungsmöglichkeiten.
Zahlreiche online-Shops und Call-Center, wie z. B. HSE 24 (Home Shopping Europe), JPC Schallplattenversand, wom.de (World of Musik), Buch24.de u. a. setzen die prudsys Recommendation Engine bereits erfolgreich ein.
Ein wichtiges Instrument zur Kundenbindung in online-Shops sind sogenannte Recommendation Engines. Hierbei handelt es sich um Empfehlungsmaschinen, die dem Kunden Produktempfehlungen generieren, z. B. in der Form „Kunden, die dieses Produkt gekauft haben, kauften auch folgendes Produkt“ verbunden mit einer Liste passender Produktempfehlungen (Amazon-Prinzip).
Recommendation Engines verlängern die Verweildauer der Kunden im Shop und erhöhen die Anzahl der Spontankäufe.
Bislang arbeiteten herkömmliche Recommendation Engines zumeist im reinen offline Modus, wobei die Empfehlungen aus den Verkäufen der Vergangenheit generiert werden. Andere Empfehlungsmaschinen nutzen den reinen online-Modus (z.B. Collaborative Filtering), leiden aber unter der Kaltstartproblematik.
Die prudsys AG entwickelte nun erstmals eine Empfehlungsmaschine, welche - basierend auf Reinforcement Learning - den offline-Modus mit dem online-Modus kombiniert und hierbei selbstlernend Produktempfehlungen über verschiedene Kanäle dem Kunden liefert. Die prudsys RE SL unterbreitet dem Kunden Angebote in Echtzeit, analysiert dessen Reaktionen, modifiziert ggf. diese Angebote und lernt somit spielerisch das Kaufverhalten der Kunden kennen und passt sich dem an. Die prudsys Recommendation Engine SL (kurz: prudsys RE SL) ist das erste multichannelfähige Interaktionssystem auf selbstlernender Basis und garantiert eine Umsatzsteigerung zwischen 10%-15%. Die prudsys RE SL sichert höchste Qualität der Empfehlungen, langfristige Kundenbindung und bietet diverse Simulations-, Prognosen- und Optimierungsmöglichkeiten.
Zahlreiche online-Shops und Call-Center, wie z. B. HSE 24 (Home Shopping Europe), JPC Schallplattenversand, wom.de (World of Musik), Buch24.de u. a. setzen die prudsys Recommendation Engine bereits erfolgreich ein.
