Recommendation Engine: KI-gestützt in die Zukunft 

Recommendation Engines – die Vorteile im Überblick

1. Verbesserte Personalisierung

Die KI-Algorithmen können riesige Datenmengen analysieren, um individuelle Vorlieben und Verhaltensmuster zu erkennen. Das ermöglicht die Erstellung hochgradig personalisierter Empfehlungen, was Kundinnen und Kunden enger ans Unternehmen bindet und so den Umsatz steigert.

2. Erhöhte Relevanz

Während traditionelle Systeme komplexe Zusammenhänge zwischen Produkten und Nutzenden nicht erfassen, können KI-gestützte Engines diese erkennen. Dadurch werden die Empfehlungen präziser und relevanter.

3. Echtzeit-Anpassung

KI-Modelle können sich in Echtzeit an veränderte Präferenzen der Nutzenden anpassen, z.B. im Rahmen von saisonalen Trends oder aktueller Ereignisse.

4. Entdeckung neuer Produkte

Anhand der Analyse der Daten von Nutzenden kann die KI Produkte empfehlen, die die Kundin oder der Kunde sonst möglicherweise nicht gefunden hätte. Damit wird sowohl das Cross-Selling als auch das Up-Selling gefördert.

Die passende KI-Lösung: Autoencoder

Damit eine KI Recommendation Engine den Anforderungen entspricht, bedarf es einer passenden Lösung. Hier kommen Autoencoder ins Spiel – eine spezielle Art des maschinellen Lernens. Im Fall von Recommendation Engines müssen Autoencoder lernen, Daten effizient zu komprimieren und wiederherzustellen. Dabei liegt der Fokus darauf, die wichtigsten Informationen in komprimierter Form zu behalten, ohne dass dadurch wichtige Details verloren gehen.

Für eine greifbare Visualisierung: Sie haben ein Blatt Papier, das Sie so klein wie möglich zusammenfalten. Auf den ersten Blick wird nur das inzwischen kleine Papier wahrgenommen, doch wenn es wieder aufgefaltet wird, ist das Blatt immer noch im Ganzen vorhanden.

Ziel des Prozesses ist es, verbesserte Produktempfehlungen auszuspielen. Möglich wird das durch Autoencoder, die Muster und Zusammenhänge in großen Datensätzen erkennen.

Autoencoder – Vorteile im Überblick

1. Effizienz

Autoencoder können mit weniger Rechenleistung trainiert werden als konkurrierende KI-Modelle, womit sie als kostengünstige Option gelten.

2. Skalierbarkeit

Autoencoder können problemlos auf große Datensätze angewendet werden. Dadurch sind sie die ideale Lösung für wachsende E-Commerce-Unternehmen.

3. Flexibilität

Autoencoder können an verschiedene Arten von Daten angepasst werden. Beispiele dafür sind Produktinformationen, Bewertungen von Nutzenden und demografische Daten.

Autoencoder im Einsatz: Die zwei Ansätze

Content-basierte Filterung:

Bei dieser Form analysiert der Autoencoder die Eigenschaften der Produkte und lernt anhand dessen, ähnliche Produkte zu identifizieren, die schließlich den Personen individuell ausgespielt werden.

Kollaborative Filterung:

Hier ist das Verhalten der Nutzenden die Basis. Dieses wird analysiert, sodass daraus Nutzende mit ähnlichen Vorlieben identifiziert werden können. Das dient als Vorlage für Empfehlungen.

Herausforderung: Neue Nutzende

Sowohl Content-basierte als auch kollaborative Filterung stehen vor dem sogenannten „Kaltstart-Problem“. Gemeint ist, dass neue Nutzende oder Produkte noch keine Historie haben, auf die sich die KI stützen kann. Um dieses Problem zu lösen, kommen hybride Ansätze zum Einsatz, die verschiedene Methoden miteinander kombinieren.

Inhaltsbasierte Empfehlungen für neue Nutzende

Basierend auf initialen Angaben oder dem ersten Verhalten von Nutzenden, können zuerst inhaltsbasierte Empfehlungen generiert werden, bis genügend Daten für die kollaborative Filterung vorhanden sind.

Popularitätsbasierte Empfehlungen

Für neue Produkte werden zunächst die beliebtesten Artikel der jeweiligen Kategorie empfohlen.

Kombinierte Ansätze

Durch das Kombinieren von inhaltsbasierten und kollaborativen Filterungen können bekannte Kaltstart-Problematiken bereits gelöst werden.

Recommendation Engines mit der Medienwerft

Als E-Commerce Agentur mit Expertise in der Entwicklung von individuellen und datenschutzkonformen, auf eigenen Servern in Deutschland gehosteten KI-Lösungen unterstützen wir Sie bei der Implementierung von KI-gestützten Recommendation Engines, die auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind.

Wir analysieren Ihre Daten, entwickeln maßgeschneiderte Autoencoder-Modelle und integrieren die Recommendation Engine nahtlos in Ihre E-Commerce-Plattform.