E-Commerce: Recommender Systeme zur Absatzsteigerung
09.11.2018 / ID: 304271
Internet & Ecommerce
Passende Empfehlungen erhöhen die Absätze in Online-Shops deutlich, diese Erfahrung sammeln die Data Scientists der mayato GmbH in zahlreichen E-Commerce-Projekten. Dass sich diese Vorteile auch mit Recommender Systemen nutzen lassen, die auf clusterbasierten Ansätzen aus dem Machine Learning basieren, zeigt das Beratungsunternehmen mit den Schwerpunkten Business Intelligence, Data Science und Analytics anhand einer Anwendung aus dem Automotive Bereich. Caroline Kleist, Leiterin Analytics bei mayato, erklärt: "Es müssen nicht zwangsläufig feingranulare Analysen durchgeführt werden. Einfache Algorithmen genügen im ersten Schritt, um ein Recommender System zu implementieren, das den Absatz nachhaltig steigert."
In dem aktuell vorgestellten mayato Projekt segmentierte das Beratungshaus zunächst anhand historischer Verkaufsdaten Kunden und Produkte. Das Wissen um das Kaufverhalten in der Vergangenheit nutzten die Data Scientists anschließend, um eindeutige Präferenzen als Unterscheidungskriterien zur Erstellung von Kundenprofilen zu ermitteln. Die so generierten Profile dienen dann als Vergleichswerte für die aktiven Kunden der Online-Plattform. Kunden mit einer Mindestzahl an getätigten Käufen wurden daraufhin mit dem kMeans-Algorithmus, einem Data Mining-Verfahren des unüberwachten Lernens, geclustert. Die Ergebnisse daraus führten im ersten Schritt zu einer Neustrukturierung der vorhandenen Webseite und schließlich, nach weiteren Segmentierungen, zu 30 gut unterscheidbaren Produktclustern, die dann den entsprechenden Kunden zugeordnet werden können. Diese erhalten bei einem Besuch des Online-Shops gezielte Empfehlungen aus den für sie interessanten Produktgruppen. Uninteressante Angebote werden ausgeblendet. Monatliche Neuberechnungen halten das von mayato entwickelte Modell stets auf dem neuesten Stand. Die detaillierte mayato Case Study dazu finden Sie unter https://www.mayato.com/case-studies/ #e-commerce
http://www.mayato.com
mayato GmbH
Friedrichstraße 121 10117 Berlin
Pressekontakt
http://www.claro-pr.de
claro! text und pr
Allmannspforte 5 68649 Gross-Rohrheim
Diese Pressemitteilung wurde über PR-Gateway veröffentlicht.
Für den Inhalt der Pressemeldung/News ist allein der Verfasser verantwortlich. Newsfenster.de distanziert sich ausdrücklich von den Inhalten Dritter und macht sich diese nicht zu eigen.
Weitere Artikel von Katja Petillon
04.02.2019 | Katja Petillon
Effizientes Customer Lifecycle Management dank Data Analytics
Effizientes Customer Lifecycle Management dank Data Analytics
03.01.2019 | Katja Petillon
#mayatoTalksData Event Wien: Data Science in der Praxis
#mayatoTalksData Event Wien: Data Science in der Praxis
17.12.2018 | Katja Petillon
Internet of Things: Bestehende Produktionsanlagen nachrüsten
Internet of Things: Bestehende Produktionsanlagen nachrüsten
29.11.2018 | Katja Petillon
Focus-Business: mayato Top Arbeitgeber Mittelstand 2019
Focus-Business: mayato Top Arbeitgeber Mittelstand 2019
23.11.2018 | Katja Petillon
Data Science, KI, BI: mayato startet Recruiting Offensive
Data Science, KI, BI: mayato startet Recruiting Offensive
Weitere Artikel in dieser Kategorie
13.05.2025 | Dr. Harald Hildebrandt
Pressetrend: Invasive gebietsfremde und auch rückkehrende Tiere zuletzt immer stärker im Medienfocus!
Pressetrend: Invasive gebietsfremde und auch rückkehrende Tiere zuletzt immer stärker im Medienfocus!
13.05.2025 | metaprice GmbH
Amazon-Preise steigen 2025: Das sollten Sie jetzt wissen
Amazon-Preise steigen 2025: Das sollten Sie jetzt wissen
09.05.2025 | Akeneo
Akeneo: Kreislaufwirtschaft in der Foodbranche
Akeneo: Kreislaufwirtschaft in der Foodbranche
30.04.2025 | Akeneo
Tipps für erfolgreiche Recommerce-Strategien
Tipps für erfolgreiche Recommerce-Strategien
29.04.2025 | schuhplus - Schuhe in Übergrößen - GmbH
Von der Nische zur XXL-Erfolgsgeschichte: schuhplus feiert 23 Jahre Unternehmensgeschichte
Von der Nische zur XXL-Erfolgsgeschichte: schuhplus feiert 23 Jahre Unternehmensgeschichte
