Listings in Empfehlungen

Empfehlungssysteme für ecommerce sind automatisierte Filtersysteme, die Kunden Produktvorschläge unterbreiten. Die Hauptfunktion dieses Systems besteht darin, Produkte zu finden und zu präsentieren, die für die Interessen und Vorlieben eines Kunden relevant sind. Diese Technologie hat Vorrang vor ecommerce, vor allem weil die Personalisierung bei den meisten Geschäftsentscheidungen im Vordergrund steht. Während viele Online-Shops Empfehlungen anbieten, sind Produktvorschläge oft irrelevant. Mit modernen Empfehlungssystemen beginnt sich dieser Trend jedoch zu ändern. Diese neuen Systeme sammeln und verarbeiten relevante Kundendaten. Anschließend generiert das System Vorhersagen mithilfe speicherbasierter oder modellbasierter Methoden. Die speicherbasierte Methode führt Berechnungen anhand der Informationen in der Datenbank durch. Die modellbasierte Methode hingegen setzt auf maschinelle Lernalgorithmen. Jede dieser Methoden reicht aus, um den Produktempfehlungen Genauigkeit zu verleihen. Diese Genauigkeit bringt viele Vorteile für ecommerce-Marken mit sich. Je besser die Empfehlungen, desto wahrscheinlicher ist es, dass Kunden ihren Warenkorb füllen. Die Vorschläge helfen Unternehmen beim Cross-Selling und Up-Selling von Produkten, was zu mehr Umsatz und Umsatz führt. Darüber hinaus verbessern genaue Empfehlungen das Kundenerlebnis und die Kundenbindung.