Menschenähnliche Empfehlungen

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AdaptML™ ist ein auf Deep Learning und Selbsttraining basierendes KI-System, das jedem Nutzer ein auf ihn zugeschnittenes individuelles digitales Erlebnis bietet, indem es aus den Kundendaten bestimmte Kaufabsichten und Produkte ermittelt, an denen er interessiert sein könnte.

Runterscrollen

Passen Sie Kundenerlebnisse im Web, in E-Mails und mobilen Apps automatisch mithilfe von Tools an, die auf vorausschauenden Anwendungen und Deep Learning basieren

Bilden Sie das persönliche Erlebnis beim Shoppen im Geschäft einfach digital ab

Ähnlich wie bei einer persönlichen Verkaufsberatung im Geschäft präsentiert und empfiehlt das AdaptML™-System den Kunden individuell die für sie relevantesten Produkte und Angebote.

Erkennen Sie Schwachstellen durch detaillierte Einblicke und Erkenntnisse

Das System erkennt Silos zwischen Anwendungen und konsolidiert Daten, um akute Kaufsignale bei Kunden zu erkennen und sicherzustellen, dass Erkenntnisse auf weitere Channel angewendet werden.

Beschleunigen Sie die datengesteuerte Entscheidungsfindung und die Einführung von KI

Im Vergleich zu der jahrzehntelang betriebenen Human Data Science können Sie mit AdaptML™ Entwicklungsressourcen einsparen und hohe Kosten für In-house-Algorithmen senken.

Maximieren Sie Ihre Umsätze durch ein auf Deep Learning
basierendes Recommendation-System

Nutzen Sie moderne und facettenreiche, auf Self-Training basierende Recommendation-Systeme, um Ihren Kunden die für sie relevantesten Produkte vorzuschlagen

Ein auf Basis des gesamten Produktkatalogs entwickelter Algorithmus

Laden Sie einen Produkt-Feed mit Millionen von SKUs hoch und optimieren Sie dadurch Ihre auf Deep Learning basierenden Empfehlungen.

Schnell lernfähiges System und anpassbar gemäß Änderungen im Kundenverhalten

Schnell und fortlaufend selbstlernendes System. Durch die riesigen Datenmengen werden Recommendation-Ergebnisse kontinuierlich optimiert.

Optimale und automatisch festgelegte Strategie

Beschleunigen Sie den Time-to-Value mit einem vorkonfigurierten Algorithmus, der auf Seitentrends, Nutzerverhalten und Customer Journey basiert.

„Wir müssen nun nicht mehr manuell eine Strategie für unsere Homepage-Empfehlungen auswählen. Dadurch erzielen wir beispiellose digitale Erfahrungen und sparen gleichzeitig Zeit.“
Nadav Yekutiel
Nadav Yekutiel Head of Data, GlassesUSA.com
88% Steigerung des durchschnittlichen Erlöses pro Kunde
68% Steigerung der Käufe
Lesen Sie sich die vollständige Case Study durch →

Gewinnen Sie durch personalisierte
Produktseiten mehr Kunden

Bieten Sie Ihren Nutzern mithilfe eines auf Deep Learning basierenden Ranking-Algorithmus eine dynamische Anzeige der für sie relevantesten Produkte

Maßgeschneiderte Ergebnisse und 1:1 Personalisierung

Tracken Sie sowohl vergangene als auch aktuelle Nutzeraktivitäten und nutzen Sie diese Daten, um Ihren Kunden aus einem riesigen Angebot an Produkten die für sie relevantesten zu empfehlen.

Personalisierung in allen Kategorien

Personalisieren Sie alle oder nur bestimmte Produktseiten und messen Sie mithilfe einer Kontrollgruppe die Auswirkungen und Ergebnisse.

Basierend auf einer einzigen Produktinteraktion

Ergebnisse werden basierend auf einer einzigen Interaktion erzielt und im Laufe der Zeit durch weitere neue Produktdaten und Nutzeraktivitäten aktualisiert.

„Die Ranking Engine stellt sicher, dass die Produkte, die auf unseren Kategorieseiten angezeigt werden, interessant und relevant für die jeweiligen Nutzer sind. Dadurch wird ihre Produktsuche nicht nur einfacher, sondern auch schneller und effektiver.“
Ekta Chopra
Ekta Chopra Chief Digital Officer, e.l.f. Cosmetics
3,2-mal höherer ROI
30% Steigerung des durchschnittlichen Erlöses pro Kunde
Lesen Sie sich die vollständige Case Study durch →

Weitere Vorteile von AdaptMLTM

Zeigen Sie die Ergebnisse auf Produktseiten basierend auf Daten zum Kundenverhalten an

Während die Besucher auf Ihrer Seite shoppen, werden die Produktseiten in Echtzeit aktualisiert und u.a. an das Kauf- und Browsingverhalten der Nutzer angepasst.

Optimieren Sie E-Mails mit auf Deep Learning basierenden Empfehlungen

Optimieren Sie Ihre E-Mail-Kampagnen mit personalisierten Empfehlungen und steigern Sie ab dem Zeitpunkt des Öffnens Ihre CTR.

Bieten Sie auf Deep Learning basierende Empfehlungen in der App

Steigern Sie die Kundenbindung sowie Interaktionen und die Dauer der Nutzersitzungen, indem Sie Produkte empfehlen, die die Nutzer zu Handlungen anregen.

Erkennen Sie umgehend Kundenabsichten – sogar während einer Sitzung

Berücksichtigen Sie bei der Optimierung Ihrer Empfehlungen nicht nur vergangenes Verhalten, sondern auch aktuelle Nutzeraktivitäten und Trends auf der Seite.

Stellen Sie API-basierte Deep Learning-Kampagnen bereit

Bieten Sie client-seitigen Support und personalisieren Sie Ihre auf Deep Learning basierenden Empfehlungen und Produktseiten ausschließlich über den Servercode. Dadurch erzielen Sie mehr Flexibilität, Kontrolle und Datenschutz.

Unterstützung von Produkt-Feeds jeder Art und Größe

Unser auf Deep Learning basierender Algorithmus für Recommendations funktioniert mit jeder Art von Produkt-Feed und ist nicht abhängig von einer Vielzahl an Metadaten in Ihrem Feed.

Erzielen Sie maximal personalisierte Ergebnisse

Empfehlen Sie Ihren Nutzern zusätzliche Produkte, die für sie von Interesse sein könnten und nutzen Sie zudem globale, kontextbezogene oder sogar affinitätsbasierte Strategien, durch die Produkte ermittelt werden, mit denen ein Nutzer mit hoher Wahrscheinlichkeit interagieren wird.

Belegen Sie die positiven Auswirkungen von Deep Learning mithilfe von A/B-Tests

Vergleichen Sie den Deep-Learning-Algorithmus mit anderen Recommendation-Strategien sowie der nativen standardmäßigen Anzeige von Produkten, um die Wirksamkeit von Deep Learning zu belegen.

Beschleunigen Sie die Produktsuche und steigern Sie Ihre Umsätze

Dank unseres Deep-Learning-Algorithmus und dem damit verbundenen personalisierten Content auf der Homepage, auf Produktseiten, in E-Mails und der mobilen App finden Konsumenten die Produkte, nach denen sie suchen, schneller und effektiver.

Out-of-the-box-Recommendation-Templates

Beschleunigen Sie mithilfe der Deep-Learning-Strategie die Markteinführung und nutzen Sie unsere vielfältigen Recommendation-Templates, die Sie ganz einfach modifizieren und schnell einsetzen können.

Erkennen Sie den Business Impact von Deep Learning

Nutzen Sie Out-of-the-box-Testingfunktionen, um die Steigerung des Umsatzes durch auf Deep Learning basierende Empfehlungen und personalisierte Produktseiten automatisch zu ermitteln.

Treffen Sie Entscheidungen basierend auf dem tatsächlichen Nutzerverhalten

Nutzen Sie nicht länger visuelle Attribute und Metadaten von Produkten, um ähnliche oder passende Produkte zu empfehlen, sondern Daten zu Handlungen aus vergangenen und aktiven Sitzungen, um Ihren Nutzern eine 1:1 Personalisierung zu bieten.

Flexible KPI-Auswahl

Für die Optimierung und Personalisierung Ihrer Produktseiten sowie das Testen der verschiedenen Kampagnen können Sie entweder Out-of-the-box-KPIs auswählen oder Ihre eigenen Kennzahlen definieren.

Erweiterte Reporting- und Analysefunktionen

Erhalten Sie anhand von weiteren Daten zu sekundären Kennzahlen detailliertere Einblicke in die Performance von auf Deep Learning basierenden Kampagnen.

Benutzerdefinierte Attributionseinstellungen

Legen Sie mithilfe von Attributionsoptionen auf Session und User Level die Berechnung Ihrer Ergebnisse gemäß Ihrer Unternehmensziele fest.