Künstliche Intelligenz Business Prozess

Wie Sie mit Machine Learning die perfekte Empfehlungsmaschine bauen können

Empfehlungen sind zu einem zentralen Bestandteil jedes E-Commerce oder digitalen Geschäfts geworden, da sie sowohl den Umsatz als auch das Engagement erheblich steigern können. Wenn Sie schon einmal den Amazon-Bereich „Empfohlen für Sie“ gesehen haben, haben Sie eine Empfehlungsmaschine in Aktion gesehen. Netflix, Facebook, LinkedIn, Twitter und viele andere Unternehmen verwenden diese Art von Software basierend auf Machine Learning, um ihren Benutzern relevante Informationen, Kontakte usw. zur Verfügung zu stellen, was wiederum die Benutzer dazu ermutigt, sich weiterhin mit ihren Inhalten und Dienstleistungen zu beschäftigen.

Die leistungsfähigsten Empfehlungsmaschinen setzen heute auf eine Teilmenge künstlicher Intelligenz (KI), die als Machine Learning bezeichnet wird. Schauen wir uns genauer an, wie das maschinelle Lernen funktioniert und wie es eingesetzt wird, um Unternehmen zu unterstützen, Kunden zu interessieren und mehr Umsatz zu erzielen.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen verwendet statistische Analysen, um Algorithmen zu entwickeln, die bestimmte Aufgaben ohne explizite Anweisungen oder menschliche Interaktion ausführen. Mit anderen Worten, Software für maschinelles Lernen analysiert Daten und erstellt ein mathematisches Modell (d.h. einen Algorithmus), um ein Ergebnis vorherzusagen oder eine Entscheidung zu treffen. Der Schlüssel dazu ist, dass der Computer den Algorithmus entwickelt und verfeinert, ohne dass andere Eingaben erforderlich sind, als die Daten bereitzustellen.

Wie funktioniert maschinelles Lernen mit Empfehlungsmaschinen?

Ursprünglich basierten Empfehlungen auf den meisten E-Commerce-Websites auf Daten-Tags und -Kategorien. Wenn zum Beispiel jemand ein Romantikbuch bei Amazon gekauft hat, würde Amazon andere Romantikbücher empfehlen. Mit dem Wachstum von Amazon (und anderen webbasierten Diensten), dem Hinzufügen weiterer Produkte und Kunden, reichten die Kennzeichnung und Kategorisierung von Artikeln nicht aus, um genaue Empfehlungen zu geben. Mehr noch, nur weil eine Person eines Tages ein Produkt gekauft hat, bedeutet dies nicht notwendigerweise, dass sie an einem anderen Tag ein ähnliches Produkt kaufen wird. Wenn Sie beispielsweise einen Fernseher bei Amazon gekauft haben, werden Sie wahrscheinlich nicht bald einen anderen, ähnlichen Fernseher kaufen.

Maschinelles Lernen löst dieses Problem, indem sowohl Einzelkäufe als auch alle Einkäufe aller Kunden analysiert werden, um Regeln zu entwickeln, welche Produkte vorgeschlagen werden sollen. So generiert Amazon die Empfehlungen „Kunden, die X gekauft haben, und kaufte auch Y“.

Dies ist, was in der KI als „Apriori-Algorithmus“ bekannt ist. Dies war einer der häufigsten Arten von Algorithmen in der Datenwissenschaft, und es ist im Grunde ein Algorithmus, der zuvor erfasste Daten verwendet, um seine Regeln zur Entscheidungsfindung zu entwickeln.

Maschinelles Lernen kann neben der Kaufhistorie auch andere Daten verwenden, um Produktempfehlungen zu verfeinern. Beispielsweise analysiert ein maschinelles Lernsystem in einer E-Commerce-Engine wahrscheinlich auch Daten zur Websitenavigation, um mögliche Korrelationen zwischen angezeigten Seiten und gekauften Produkten zu ermitteln. Ein wesentlicher Teil dieses Prozesses ist die Berechnung der Wahrscheinlichkeit, dass ein Kunde ein Produkt kauft, wenn er oder sie ein anderes Produkt betrachtet (und möglicherweise kauft).

Wie können Unternehmen maschinelles Lernen optimal nutzen?

Ein interessanter Aspekt des maschinellen Lernens ist, dass diese Systeme ihre eigenen Algorithmen kontinuierlich verfeinern können. Das bedeutet, je mehr Daten sie analysieren, desto höher ist die Qualität der Empfehlungen. Dies führt letztendlich zu mehr Umsatz. Darüber hinaus kann dieser Prozess vollständig automatisiert werden, so dass Machine-Learning-Systeme systematisch Empfehlungen abgeben können, die eher zum Verkauf werden, und sie können diese Werbe-E-Mails basierend auf Zeiten und Tagen liefern, an denen ein Kunde für diese Einkäufe am meisten empfänglich ist . Mit anderen Worten kann maschinelles Lernen den gesamten Upselling- / Cross-Selling-Prozess optimieren.

Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie eine Engine für das Machine Learning-System Ihrem Unternehmen helfen kann, wenden Sie sich an uns. Wir helfen Ihnen gerne bei der Strategieentwicklung, der Entwicklung und Umsetzung einer Empfehlung, die Ihre Einnahmen in kürzester Zeit steigern wird!

Mit besten Grüßen,
Florian Horn

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