Personalisierte Produktallokation.

Unsere Leistung

Wir entwickeln Recommendation-Systeme und Produktallokations-Modelle, die jedem Kunden die für ihn relevantesten Produkte oder Angebote vorschlagen. Dabei nutzen wir Collaborative Filtering, Content-Based Filtering und hybride Ansätze, um Präferenzen zu lernen und präzise Empfehlungen zu generieren.

Mehrwert

  • Personalisierte Kundenerlebnisse mit höherer Relevanz
  • Steigerung von Cross- und Upselling
  • Optimierung auf Konversion, CLV oder Marge je nach Geschäftszielen
  • Nahtlose Integration in digitale Touchpoints (Website, App, E-Mail)

Ihre Herausforderung

  • Generische Produktempfehlungen ohne Personalisierung
  • Ungenutztes Cross- und Upselling-Potenzial
  • Fehlende Berücksichtigung individueller Kundenpräferenzen
  • Unklare Wirkung von Empfehlungen auf Business-Outcomes

Ergebnisse & Deliverables

  • Produktive Recommendation-Systeme mit Echtzeit-Empfehlungen
  • Hybride Modelle aus Collaborative und Content-Based Filtering
  • Integration in Website, App und E-Mail-Marketing
  • A/B-Testing-Framework und Performance-Monitoring

Unser Ansatz

  • Kick-off: Analyse von Kaufhistorie, Browsing-Verhalten und Produktkatalog, Definition der Optimierungsziele
  • Modellierung: Entwicklung von Recommendation-Algorithmen, Training auf historischen Daten
  • Integration: Implementierung von Echtzeit-Empfehlungen in digitale Touchpoints
  • Nachbereitung: A/B-Testing zur Validierung, kontinuierliches Monitoring und Optimierung

Informationen

York Florin - Rewion

York-Alexander Florin

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