Empfehlungsmodul, Empfehlungs-Engine

Herausforderungen bei der Nutzung von Empfehlungsmodulen

Die Bereitstellung optimierter Anwendererlebnisse und die Steigerung des ROI bringen zahlreiche Herausforderungen mit sich. Um diese zu meistern, müssen Sie Daten auswerten und Inhalte effizient verwalten.

Unzureichende Tool-Integration

Manuelle Prozesse

Mangelnde Marketer-Kontrolle

Unzureichende Datenqualität

Vorteile von Empfehlungsmodulen

Mit Empfehlungsmodulen können Anwender nicht nur einfacher nach Musik, Filmen oder Nachrichten suchen – sie stärken außerdem die Beziehung zu Kunden.

Weitere Informationen ›

Identifizierung von Beziehungen

Selbstlernende Algorithmen finden rasch Beziehungen zwischen Produkten und verknüpfen diese mit Anwenderverhalten, um zu bestimmen, wie groß die Wahrscheinlichkeit einer Konversion für einen Verbraucher ist. So wird die Suche nach Produkten beschleunigt.

Umfassende Kundenprofile

Bei der Interaktion von Anwendern mit empfohlenen Inhalten werden automatisch detaillierte Kundenprofile erstellt, die zum Targeting von Look-alike-Zielgruppen eingesetzt werden können. Die Kombination aus Verlaufs- und Echtzeitdaten wird für kontinuierliche Updates verwendet.

Mehr Chancen zur Interaktion

Mit Empfehlungen können Sie die Content-Nutzung steigern, den Zugriff auf relevante Inhalte vereinfachen und die Interaktionszeit mit Ihrer Marke steigern.

Förderung von Crosselling-/Upselling-Aktivitäten

Produktempfehlungen sowie ein optimiertes und personalisiertes Erlebnis tragen zur Steigerung der Bestellmengen und des Kundenlebenszeitwertes bei.

Adobe hat die passende Lösung.

Mit Adobe Target und den Empfehlungsfunktionen der Lösung, darunter automatisierte Inhaltsoptimierung und anpassbare Algorithmuseinstellungen, profitieren Sie von einem Höchstmaß an Kontrolle. So können Sie Anwendern relevante Inhalte und Produkte empfehlen.

Empfehlungsmodule sind nur ein Teil des Ganzen

Erfahren Sie, wie Adobe Unternehmen bei der Erstellung vollständig personalisierter Erlebnisse unterstützt.

„Zunächst müssen wir analysieren, wie Customer Journeys abschneiden, und dann nach Mitteln und Wegen suchen, diese zu optimieren.“

- Will Harmer,
Senior Manager of Insights and Optimization, EE

„Für uns ist es wichtig, Kunden vor der Reise ein positives Erlebnis zu bieten und ihnen Informationen zu Orten bereitzustellen, die von Interesse für sie sind.“

– Marlies Roberts,
VP Marketing Operations, Overseas Adventure Travel

Empfehlungsmodule – Häufig gestellte Fragen

Wie arbeitet ein Empfehlungsmodul?

Die meisten Empfehlungs-Algorithmen durchlaufen drei Phasen: Feedback-Erfassung, Lernen und Prognose. Die bei der Feedback-Erfassung gesammelten Datensätze können speicher-, modell- oder beobachtungsbasiert sein.

Was versteht man unter explizitem und implizitem Feedback?

Explizites Feedback wird erfasst, wenn Anwender mit Empfehlungen interagieren. Implizites Feedback leitet Anwenderpräferenzen ab. Hierzu werden Aktionen wie der Bestell- und Navigationsverlauf sowie die auf Web-Seiten verbrachte Zeit analysiert.

Nutzen Empfehlungsmodule Echtzeitdaten?

Ja. Systeme können so konfiguriert werden, dass sie Echtzeitdaten analysieren. Manche Tools führen jedoch eine Batch-Verarbeitung durch, bei der Empfehlungen periodisch aktualisiert werden.

Gibt es Empfehlungsmodule für Mobile-Umgebungen?

Ja. Automatisierte Mobile-Empfehlungen geben personalisierte, kontextabhängige Empfehlungen, die auf dem Standort, der Jahreszeit, der Tageszeit und weiteren Faktoren basieren können.

Wie wählen Empfehlungsmodule die anzuzeigenden Produkte aus?

Systeme nutzen Filteralgorithmen, um eine Produktauswahl bereitzustellen. Gefiltert wird dabei nach einer kollaborativen, inhaltsbasierten oder hybriden Methodik, bei der nach übereinstimmenden Artikeln oder Anwenderverhalten gesucht wird.

Wie wird die Performance eines Empfehlungsmoduls gemessen?

Die Performance eines Systems kann anhand von A/B-Tests ermittelt werden. Marketer nutzen eine Reihe von Metriken, darunter Kundenlebenszeitwert, Klick- und Konversionsrate sowie ROI, um Ergebnisse zu messen.