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Schlagwort: Machine Learning

Kundenbindung im eCommerce: Wie Sie durch Künstliche Intelligenz alle Käufertypen begeistern

Kunden sind heutzutage always on – rund um die Uhr und an jedem Ort der Welt ist es möglich, zu kommunizieren, Informationen abzurufen und Käufe zu tätigen. Und schon längst sind Online-Shopper wahre Experten darin, aus einer Vielzahl von Anbietern den für sie besten Deal zu fischen.

„From social media to mobile devices, technologies have given consumers unprecedented power to compare prices, complain loudly, and find the best deals.“

schreibt David Edelman von McKinsey. Statt – wie noch vor einigen Jahren – bei einem Kaufwunsch erst den Anbieter auszuwählen und dann das geeignete Produkt, gehen viele Kunden heute umgekehrt vor: Zunächst wählen sie das Produkt aus und erst dann den Anbieter – zum Beispiel mit Hilfe von Vergleichsportalen oder Bewertungsplattformen.

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Machine Learning: Warum Shop-Tracking für Anwender von FACT-Finder so wichtig ist

Ob Klick, Suchanfrage oder Kauf – mit jeder Interaktion im Shop hinterlassen Ihre Kunden Spuren in Form von Daten. Mit unserer Tracking-Schnittstelle werden diese Daten von Ihrem FACT-Finder erfasst und zur Shop-Optimierung eingesetzt. Doch wofür genau nutzt FACT-Finder die Tracking-Daten eigentlich? Und was bringt Shop-Tracking Ihren Kunden und Ihnen als Anwender? In diesem Beitrag finden Sie die Antworten.  Einen Kommentar hinterlassen

Webinar mit Carsten Kraus: „Online-Supermarkt – wie Machine Learning das Einkaufen einfacher macht“

Im Online-Supermarkt zählt Geschwindigkeit. Heutige Online-Shop-Systeme sind darauf ausgelegt, bei der Kaufentscheidung zu unterstützen. Doch im Online-Supermarkt wollen Kunden keine Entscheidungen treffen. Denn sie wissen meist schon im Voraus, welche Produkte sie von welcher Marke in welcher Menge kaufen werden: Sie möchten einfach „ihre“ Butter und „ihre“ Nudeln in den Warenkorb legen – zusammen mit anderen Artikeln, die sie in regelmäßigen Abständen brauchen. Und das so schnell wie möglich.  Einen Kommentar hinterlassen