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Recommendations - Empfehlungssysteme mit KI

KI-basierte Empfehlungen

Empfehlungen sind ein wichtiger Bestandteil zahlreicher erfolgreicher Online-Services. Nutzern von Plattformen, die Bücher, Musik, Hotel- und Restaurantreservationen oder andere Produkte anbieten, werden solche Angebote bereits aufgefallen sein, und wahrscheinlich wurden sie auch in Anspruch genommen. Dass diese Empfehlungen überaus zuverlässig sind, liegt an der Anwendung von Künstlicher Intelligenz zu deren Optimierung. Dieses, sofern richtig angewendete Marketinginstrument, hat sich als äusserst effizient erwiesen und kann inzwischen von Unternehmen nahezu jeder Grössenordnung angewendet werden.

Empfehlungen – das Erfolgsgeheimnis im E-Commerce

KI-basierte Empfehlungen sind im Internet überall anzutreffen: Nutzer, die beispielsweise auf Amazon einkaufen, erhalten unter dem Produkt, das gerade angezeigt wird, Empfehlungen: „Kunden, die xxx kauften, kauften auch xxx“. Oder etwa beim Video-Streaming, wenn sie einen Film auswählen, der ihnen empfohlen wird.

Der Grund, weshalb viele Internet-Dienstleister und E-Commerce-Riesen diese Empfehlungen anzeigen, ist der enorme Mehrwert, der sich hierbei ergibt. Denn mit der richtigen Empfehlung zur richtigen Zeit, kann man beispielsweise viele Kunden dazu bringen, ergänzende Angebote zu entdecken und letztlich mehr Geld auszugeben als ursprünglich geplant war. Oder die User verbringen durch diese Empfehlungen mehr Zeit auf den Plattformen. Diese Entwicklung geht sogar soweit, dass viele User angeben, sich grundsätzlich eher auf die Empfehlungen zu verlassen, anstatt eigenhändig nach neuen Inhalten zu suchen.

Diese Beispiele zeigen, wie sinnvoll der Einsatz von Empfehlungen ist. Und zur wahren Killer-Applikation werden diese, wenn sie durch Künstliche Intelligenz auf die Kunden abgestimmt werden. Denn so kann man die Treffsicherheit dieser Empfehlungen entscheidend verbessern. Die gute Nachricht ist, dass Künstliche Intelligenz inzwischen nicht nur den IT-Riesen zugänglich ist. Durch die enormen Fortschritte in den letzten Jahren werden immer mehr von diesen Anwendungen auch kleinen und mittleren Unternehmen zugänglich. Mithilfe der Expertise von Unternehmen wie wir es sind, können auch Sie KI-basierte Anwendungen zu Ihrem Vorteil im hart umkämpften Wettbewerb einsetzen.

Recommendations – wie Künstliche Intelligenz Ihren Geschmack erkennt

Die Basis für Empfehlungen, die auf den User beziehungsweise zugeschnitten sind, sind Daten. Je mehr man über seine User weiss, je genauer kann eine Künstliche Intelligenz deren Neigungen und Bedürfnisse antizipieren. Künstliche Intelligenz ist dabei weitaus effizienter, als manuell bereitgestellte Empfehlungen: Dank Machine Learning kann die Anwendung innerhalb kurzer Zeit riesige Datenmengen verarbeiten und so besonders genaue Nutzerprofile erstellen. Dabei vergleicht die KI das Nutzerverhalten des gesamten Kundenstamms miteinander. So werden entsprechende Muster gefunden, welche sich auf bestimmte Nutzergruppen anwenden lassen – bis hin zu eben individuellen Empfehlungen. Die Treffsicherheit ist dabei erstaunlich, und erzielt bessere Ergebnisse, als dies eine ganze Armada von Analysten auf manuelle Weise tun könnte. So macht Künstliche Intelligenz massgeschneiderte Empfehlungen leistbar – dank effizienter Algorithmen, kostengünstiger Rechenleistung und der Verfügbarkeit von gut strukturierten Daten.

KI-gestützte Anwendungen nutzen unterschiedliche Methoden, um zu möglichst genauen Empfehlungen zu kommen. Drei von ihnen werden derzeit am häufigsten angewendet, wobei man berücksichtigen muss, dass im Normalfall Mischformen zum Einsatz kommen, um bestmögliche Ergebnisse zu erzielen.

Content-basierte Empfehlungen

Content-basierte KI-Algorithmen finden Empfehlungen, indem sie die Produkte der Nutzer auswerten, welche diese erwerben. Dabei werden die Informationen, wie etwa Tags und Metadaten jener Produkte analysiert. Insbesondere dann, wenn über den Kunden sonst nicht viel Information verfügbar ist, kann man mit dieser Methode gute Ergebnisse erzielen. Zum Beispiel könnten etwa in einem Online-Shop einem Kunden dann entsprechend spezielle Kücheninstrumente angeboten werden, wenn dieser soeben ein bestimmtes Kochbuch in den Warenkorb verschoben hat.

Empfehlungen nach Popularität

Häufig angewendet werden Empfehlungen nach Popularität. Hierbei werden basierend auf den Nutzer jene Produkte angezeigt, welche insgesamt die beliebtesten sind. Empfehlungen, die auf Popularität basieren, sind vor allem dann geeignet, wenn nur wenige Informationen sowohl über den Nutzer, als auch über die Produkte vorhanden sind.

Kollaborative Algorithmen

Dieser Begriff beschreibt jene KI-Algorithmen für Empfehlungen, welche durch den Vergleich zwischen unterschiedlichen Nutzerprofilen Ergebnisse erzielen. Hierbei wird die Nutzer-History des Kunden analysiert und mit jener aller anderen User vergleichen. Die KI lernt bei entsprechender Verfügbarkeit von brauchbaren Daten durch Machine Learning immer besser, welche Nutzer ähnliche Produkte kaufen oder etwa welche Filme diese präferiert konsumieren.

Hybride Algorithmen

Grundsätzlich muss je nach Business-Modell und verfügbaren Daten entschieden werden, welche Algorithmen sich am besten eignen, um die Empfehlungen für Ihre Kunden zu optimieren. In den allermeisten Fällen wenden wir allerdings Mischformen an. So werden etwa Kollaborative Algorithmen häufig auch anhand der Popularität der jeweiligen Produkte angezeigt. Es erfordert eine gründliche Analyse der jeweiligen Situation, sowie eine ausgiebige Testphase, um zu ermitteln, welche Methoden sich am effektivsten gerade für Ihr Business anwenden lassen.

Empfehlungen basierend auf Künstlicher Intelligenz – eine vielversprechende Investition

Insgesamt erscheint es klar, dass KI-basierte Empfehlungen manuellen Methoden bei weitem überlegen sind - sowohl was die individuellen Ergebnisse betrifft, als auch die Kosten. Unsere Experten stehen Ihnen gerne beratend zur Seite, wenn Sie den Einsatz von KI-basierten Empfehlungen auch für Ihr Unternehmen in Betracht ziehen.


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