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Recommendation Engine

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Neu im Portfolio: Next Generation Blixt Recommendations

Next Generation Blixt gibt Ihnen die Möglichkeit, unser neues Recommendations-Modul zu aktivieren. Basierend auf dem revolutionären KI-Algorithmus von Loop54 – dem skandinavischen Marktführer für Echtzeit-Personalisierung im eCommerce – sind Ihre Empfehlungen nicht länger angewiesen auf Big Data zu häufig zusammen gekauften Produkten. Stattdessen versteht der Algorithmus sowohl die Zusammenhänge zwischen den Produkten als auch die aktuelle Kaufabsicht des Kunden. Dadurch kann Blixt Empfehlungen aus dem gesamten Produktkatalog geben – auch für relevante neue Produkte und Nischenartikel, die von klassischen KI-Ansätzen ignoriert werden.

Erfahren Sie mehr über die Möglichkeiten mit NG Blixt


Amazon und Netflix teilen ein Erfolgsrezept:

Wie FACT-Finder empfiehlt, was Kunden lieben

Personalisiert, automatisiert, kontextbasiert: Die Recommendation Engine von FACT-Finder lernt schnell, wie Ihre Kunden ticken. Sie analysiert sowohl Klicks, Warenkörbe und Bestellungen als auch historische Daten zu kombinierten Verkäufen. Aus all diesen Informationen erzeugt die KI eine Empfehlungslogik, die sie in Echtzeit auf jeden individuellen Kunden abstimmt.

Und selbst, wenn Sie – wie üblich im Long-tail – nur eine kleine Datenbasis je Produkt haben, erhalten Ihre Kunden ansprechende Empfehlungen. Denn durch Machine Learning und Berücksichtigung der Bayesian Inference versteht FACT-Finder größere Zusammenhänge: Aus kombinierten Verkäufen einzelner Produkte findet die Recommendation Engine allgemeine Korrelationen auf Kategorie-Ebene. So wirken sich Veränderungen im Produktkatalog sofort auf die gezeigten Empfehlungen aus. Und neu gelistete Produkte werden vom Start weg gut verkauft.

Use Cases der Recommendation Engine

Cross-Selling mit
„Shop the look“

Direkt sehen, was zum Produkt passt: Zubehör-Empfehlungen sind für Online-Shopper ein echter Service. Und für Sie als Online-Händler ein wirksamer Umsatzhebel

Mit der FACT-Finder Recommendation Engine zeigen Sie genau die richtigen Cross-Sell-Produkte, so wie Mytheresa im Fashion-Shop. Ideal auch für Branchen wie Elektronik, Baumarkt, Möbel und viele mehr. 

Quote Icon

„Durch den Einsatz von FACT-Finder konnten wir unseren Umsatz um 20% steigern. Der Return on Investment von FACT-Finder war bereits nach wenigen Monaten erreicht, was nicht zuletzt auf die niedrigen Integrations- und Pflegekosten zurückzuführen ist.“

Thomas Zoller, Leiter Marktplatz bei Mercateo
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Up-Selling mit ähnlichen Produkten

Auf Produktdetailseiten sind die meisten Kunden noch mitten im Auswahlprozess – und für jede Inspiration dankbar. Warum also nicht Alternativen anbieten? 

Das können zum Beispiel Produkte mit hoher Marge oder Ihre Eigenmarken sein. So geben Sie Empfehlungen, die genau zu Ihrer Verkaufsstrategie passen.

DocMorris nutzt die KI-basierte FACT-Finder Recommendation Engine im Apotheken-Shop.

Arznei-Empfehlungen ohne Wechselwirkungen

DocMorris bildet komplexe Regelwerke mit der FACT-Finder Recommendation Engine ab. So stellt die Online-Apotheke sicher, dass keine Medikamente mit Wechselwirkungen empfohlen werden. 

Im Fall von Ibuprofen erscheinen beispielsweise keine Arzneien mit dem Wirkstoff Acetylsalicylsäure (Aspirin).

Worauf Sie sich verlassen können – Ihre Vorteile:

Stei­gert Ihren durch­schnitt­li­chen Be­stell­wert

Er­zeugt auch bei klei­ner Da­ten­ba­sis re­le­van­te Emp­feh­lun­gen

Re­a­li­siert Cross-Sel­ling, Up-Sel­ling und vie­les mehr

Lernt auch aus dem Such- und
Na­vi­ga­ti­ons­ver­hal­ten

Spart Kos­ten im Ver­gleich zu
Stand-Alone-Lö­sun­gen

Ist ein­fach in­te­grier­bar via
REST-API oder SDK

Wo setze ich welche Recommendations ein?

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Webinar: Umsatz steigern mit der Recommendation Engine

Schnell und einfach: Integration der Recommendation Engine

Recommendation Engine Integration Grafik

FACT-Finder unterstützt bekannte Händler aus allen Branchen

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