Recommendation Engines

Eine Recommendation Engine, ein Empfehlungsdienst,  empfiehlt Anwendern im Internet interessante Produkte, Webseiten, Bücher oder Musiktitel. Wie ein Verkäufer im Ladengeschäft schlägt der Empfehlungsdienst weitere Einkaufsmöglichkeiten vor.

Empfehlungen können sich auf unterschiedlichste Produkte beziehen. Jemandem, der gerade einen bestimmten Musiktitel hört oder gekauft hat schlägt man einen passenden Titel vor. Eine Regel bestimmt dabei was das Recommendation System empfiehlt.

Eine solche Regel könnte zum Beispiel sein: Wenn jemand Bach hört, dann biete noch Beethoven und die Beatles an.

Ein gutes Recommendation System empfiehlt dabei Inhalte, die optimal auf die voraussichtlichen Wünsche der Besucher abgestimmt sind.

Empfehlungen

Das besondere an Recommendation Engines ist, dass sich der Verkäufer nicht alle Regeln selbst überlegen muss. Mit einem Sortiment von nur 10.000 Artikeln wäre man damit sicher überfordert.

Das Empfehlungssystem misst das Verhalten der Besucher auf einer Website und lernt daraus selbstständig die Regeln.

Wenn zum Beispiel häufig Jeans mit T-Shirts gekauft werden, dann lernt die Recommendation Engine, dass zu Jeans immer T-Shirts empfohlen werden sollten und zu T-Shirts werden wiederum Jeans empfohlen.

Das könnte ein ein mittelmäßiger Verkäufer auch und –  eventuell sogar besser als ein Computer.

Wozu also Recommendation Engines?

Im Online-Shop gibt es keine Verkäufer. Es gibt niemand, der eine Besucherin ansieht und ihr die Wünsche von den Augen abliest. Der Online-Shop selbst oder ein zugekauftes Empfehlungssystem muss daher die Beratung übernehmen.

Sobald der Shop mehr als eine Handvoll Produkte verkauft wird es unwirtschaftlich, dass sich die Besitzer eines Online-Shops alle Regeln selbst überlegen. Eine  Recommendation Engine ist wie ein äußerst günstiger ‚Mitarbeiter‘, der nie schläft sich laufend an die Gegebenheiten anpasst und Regeln erstellt, Produkte empfiehlt und damit die Umsätze steigert.

Die Shop-Besitzer gibt eventuell noch einige grundlegende Regeln vor und danach läuft alles automatisch. Zum Beispiel könnte eine solche grundlegende Regel sein: empfehle nie ein Produkt aus dem Bereich Damenmode zu einem Produkt aus dem Bereich Herrenmode.

Sind die grundlegenden Regeln erstellt wartet die Händlerin einfach ab, dass das System lernt. Nach kurzer Zeit wird Sie feststellen, dass Ihre Recommendation Engine immer bessere Empfehlungen ausspricht.

Ein gutes Recommendation System wird der Anwenderschaft eine Statistik zur Verfügung stellen. So können die Anwender feststellen, wie viel Ihre Recommendation Engine verkauft.

Die meiner Meinung nach beste Recommendation Engine – econda Cross Sell – kommt von econda, meinem Arbeitgeber(siehe Disclaimer). Hier der TV Spot:

Übrigens: Ich verdiene kein Geld mit dieser Website oder Links, die von dieser Seite ausgehen. Meine persönliche Meinung ist aber sicher nicht objektiv oder von meiner Mitarbeit am econda Cross Sell unbeeinflusst. Sehen Sie sich ruhig auch mal die anderen Lösungen an. Schreiben Sie über Ihre Erfahrungen. Mich würde Ihre Meinung interessieren.

Übersicht Recommendation Engines

econda Cross Sell – Mein Favorit. Mehrere Jahre am Markt, laufend verbessert, beste Referenzen. Das System, das man haben will. Punkt.

Barilliance – increase sales and conversion rates by utilizing theirrich website personalization suite

searchperience – spezialisierter Suchanbieter, der auch Recommendations einblenden kann

epoq –  Spezialist für Prodktempfehlungen, beeindruckende Referenzen

fact-finder – eCommerce und Suchspezialist mit Recommendations

prudsys – Personalisierung von Online-Shops inkl. Recommendations

easyrec – open source recommendation engine

richrelevance – leistungsstarke Personalisierungsplattform

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