KI-gestützte Produktempfehlungssysteme: Vorteile, Trends und Anwendungsfälle

Jeder von uns hat Empfehlungssysteme online bereits erlebt. Es gehört fast zur Normalität, dass nachdem man einmal nach einem Produkt oder Service gesucht hat, Anbieterseiten angeklickt hat, einen das Produkt überall im Internet „verfolgt“ und ständig wieder begegnet. Manchmal reicht ein bloßes Gespräch über ein Thema oder Interesse und Social-Media-Plattformen präsentieren einem das passende Produkt (ständig). Nicht hinter jeder dieser Produktempfehlungen steckt KI. Doch es besteht die Möglichkeit KI hier gezielt einzusetzen, um Empfehlungen relevanter für potentielle Kunden und somit erfolgreicher auszuspielen.

Was sind KI-gestützte Produktempfehlungen?

KI-gestützte Produktempfehlungen sind personalisierte Vorschläge, die Kunden durch KI- und Machine-Learning-Algorithmen basierend auf ihrem Verhalten und ihren Vorlieben erhalten.

Diese Empfehlungen werden aus verschiedenen Datenpunkten wie Browserverlauf, Kaufverhalten, demografischen Merkmalen und Interaktionsdauer generiert. So identifiziert die KI Produkte oder Dienstleistungen, die das Interesse des Kunden wecken könnten. Auf diese Weise verbessern KI-gestützte Empfehlungssysteme das Nutzererlebnis und fördern gleichzeitig Cross-Selling- und Up-Selling-Maßnahmen.

Wie funktionieren KI-basierte Empfehlungssysteme?

Personalisierte Empfehlungssysteme nutzen Machine-Learning- und KI-Algorithmen, um Daten zu sammeln, Kundenverhalten zu analysieren und passende Produktempfehlungen zu liefern. Dieser Prozess ist kontinuierlich: Um die Effektivität der KI-Empfehlungen zu gewährleisten, müssen Daten regelmäßig aktualisiert und analysiert werden, um Vorschläge zu generieren, die den sich wandelnden Bedürfnissen und Interessen der Kunden entsprechen. Dabei verlassen sich die KI-Algorithmen nicht nur auf das Verhalten der Kunden.

Es werden drei Datentypen für KI-gestützte Produktempfehlungen erhoben:

1. Kundenverhalten: Dazu gehören Browserverlauf, Kaufhistorie, Klicks und Interaktionsdauer.
2. Produktinformationen: Wie betrachtete Kategorien, Produktbeschreibungen und Preise.
3. Kontextuelle Daten: Einschließlich Faktoren wie Tageszeit, Saisonalität und genutztes Gerät.

7 Vorteile eines KI-Empfehlungssystems

1. Höhere Kundenbindung: Relevante Produktempfehlungen halten Kunden länger auf einer Website oder App. Eine Empfehlungsliste voller attraktiver Artikel steigert die Interaktion und erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass Kunden länger verweilen und einkaufen.
2. Erhöhter Durchschnittsbestellwert und Umsatz: KI-Empfehlungen steigern den Umsatz signifikant, indem sie Produkte vorschlagen, die Kunden wahrscheinlich kaufen werden. Zudem führen diese Engines Käufer zu relevanten Artikeln, Angeboten und Aktionen, was die Erkundung des Sortiments fördert.
3. Verbessertes Kundenerlebnis: Empfehlungssysteme vereinfachen den Prozess, gewünschte Artikel zu finden, was den Einkaufsweg angenehmer macht und Frustrationen reduziert.
4. Verbesserte Personalisierung: Durch maßgeschneiderte Empfehlungen, die auf individuellen Vorlieben und vergangenen Verhaltensweisen basieren, schafft eine intelligente Empfehlungsstrategie ein persönlicheres Einkaufserlebnis, stärkt das Vertrauen der Kunden in ihre Kaufentscheidungen und fördert die Loyalität.
5. Stärkere Kundenbindung: Zufriedene Kunden sind treue Kunden. Relevante Empfehlungen helfen Unternehmen, hochgradig personalisierte Erlebnisse zu schaffen, die die Kundenbindung verstärken.
6. Kontinuierliche Bestandsoptimierung: KI-gestützte Empfehlungssysteme verfeinern ihre Vorschläge kontinuierlich über Lernmechanismen. Dabei nutzen sie First-Party-Daten, um Produktangebote zu verbessern, und können häufig zusammen gekaufte Artikel anzeigen.
7. Besseres Kundenverständnis: Ein generatives KI-Empfehlungssystem nutzt Data-Mining, um Marken dabei zu helfen, die Präferenzen und Interessen ihrer Kunden zu verstehen. Dies ist entscheidend für die Anpassung von Angeboten an die Bedürfnisse und Wünsche moderner Verbraucher.

Arten von Produktempfehlungssystemen

1. Kollaboratives Filtern: KI nutzt Daten von anderen Nutzern, um Vorhersagen über Kundenpräferenzen zu treffen. Personen mit ähnlichen Vorlieben in der Vergangenheit neigen dazu, in Zukunft ähnliche Präferenzen zu zeigen.
2. Inhaltsbasiertes Filtern: Diese Methode sagt Kundenpräferenzen basierend auf den Eigenschaften der Artikel voraus, die sie in der Vergangenheit mochten. Empfohlene Artikel teilen ähnliche Attribute mit den zuvor bevorzugten Produkten.
3. Hybrides Modell: Hybrid-KI-Empfehlungssysteme verbessern die Genauigkeit der Vorschläge durch die Integration mehrerer Empfehlungstechniken und liefern so ein umfassenderes und personalisiertes Nutzererlebnis.

Empfehlungssysteme: Algorithmen und Techniken

• Matrix-Faktorisierung: Diese Technik wird verwendet, um die Beziehungen zwischen Nutzern und Artikeln zu untersuchen.
• Tiefe neuronale Netze: Diese Algorithmen verwenden mehrere Schichten von "Neuronen", um Informationen zu verarbeiten und Vorhersagen zu generieren.
• Kontextuelles Sequenz-Lernen: Dieses Verfahren berücksichtigt den Kontext und die Reihenfolge von Interaktionen, um wertvolle Einblicke in die aktuellen Interessen und Vorlieben eines Nutzers zu bieten.

Top-Anwendungsfälle für KI-gestützte Produktempfehlungen + Beispiele

E-Commerce & Einzelhandel

E-Commerce-Plattformen setzen stark auf Produktempfehlungssysteme, um Nutzern personalisierte Produktempfehlungen zu geben. Unternehmer, die KI im Einzelhandel einsetzen, können das Einkaufserlebnis individuell gestalten, Conversions steigern und langfristige Kundenbeziehungen fördern.

Beispiele:

Amazon nutzt eine Mischung aus kollaborativem und inhaltsbasiertem Filtern sowie Techniken des maschinellen Lernens und Deep Learning, um relevante Produktempfehlungen zu liefern, die auf individuelle Vorlieben zugeschnitten sind.

Sephora, ein weltweit tätiger Kosmetikhändler, setzt KI-gestützte Empfehlungssysteme ein, um seinen Kunden personalisierte Schönheitsprodukte anzubieten. Durch die Analyse von Nutzerpräferenzen, Hauttypen sowie vergangenen und wiederholten Käufen schlägt der Algorithmus relevante Hautpflege-, Make-up- und Duftprodukte vor.

Soziale Medien

Empfehlungssysteme spielen eine entscheidende Rolle auf Social-Media-Plattformen, indem sie die Benutzerinteraktion mit Inhalten verbessern. KI-gesteuerte Empfehlungen zielen darauf ab, die Verweildauer der Nutzer auf der Plattform zu erhöhen und durch personalisierte Inhalte die Werbeeinnahmen zu steigern.

Beispiele:

• TikTok's „For You“-Seite liefert jedem Nutzer einen personalisierten Feed von Videos, basierend auf deren Likes, Shares und Kommentaren.
• Instagram's KI-System verwendet zwei Empfehlungsalgorithmen, um die Benutzerinteraktionen mit Beiträgen vorherzusagen oder sogar Desinteresse an vorgeschlagenen Inhalten zu erkennen.

Medien und Unterhaltung

Führende Musik- und Video-Streaming-Dienste setzen KI-gesteuerte Empfehlungssysteme ein, um Inhalte vorzuschlagen, die den Interessen der Nutzer entsprechen. Ähnlich wie in anderen Bereichen analysieren diese Plattformen das Nutzerverhalten und die Vorlieben, um personalisierte Empfehlungen zu erstellen.

Beispiele:

• Spotify's „Discover Weekly“ und andere Playlists bieten seinen 286 Millionen aktiven Nutzern jede Woche 30 neue Song-Empfehlungen. Diese Empfehlungen basieren auf einem hybriden Empfehlungsmodell und der Verarbeitung natürlicher Sprache, bei dem Inhalte analysiert werden, die über bestimmte Songs oder Künstler erstellt wurden.
• Netflix verlässt sich stark auf Empfehlungssysteme, wobei über 80 % der Inhalte für Nutzer durch diese kuratiert werden. Durch die Verfolgung und Analyse von Sehgewohnheiten, Abschlussraten und Genrepräferenzen kann Netflix die Lieblingsthemen und -schauspieler der Nutzer genau vorhersagen.

Finanzen

Im Finanzsektor bieten Empfehlungssysteme personalisierte Ratschläge zu Investitionen, Kreditprodukten und anderen Finanzdienstleistungen an. Neben der Steigerung der Gewinne helfen diese Empfehlungen den Nutzern, ihre finanziellen Ziele zu erreichen, bessere Entscheidungen zu treffen und das allgemeine finanzielle Wohlbefinden zu verbessern.

Beispiele:

• SoFi, ein Unternehmen für persönliche Finanzdienstleistungen, passt seine Produktempfehlungen an die finanziellen Profile und Ziele der Nutzer an, um relevante und nützliche Vorschläge zu unterbreiten.
• Robinhood, eine provisionsfreie Handelsplattform, verwendet KI-Empfehlungssysteme, um die Handelsaktivitäten der Kunden, Portfolio-Bestände, Risikopräferenzen und Markttrends zu analysieren und maßgeschneiderte Empfehlungen für Aktien, ETFs und Kryptowährungen zu geben.

Zukünftige Trends in der KI-gestützten Produktempfehlung

• Sprachaktiviertes Einkaufen: Mit der steigenden Nachfrage nach virtuellen Assistenten wie Amazon Alexa und Google Assistant steht das sprachaktivierte Einkaufen kurz davor, den E-Commerce zu revolutionieren.
• Augmented Reality: AR-Technologie ermöglicht es Käufern, Produkte virtuell auszuprobieren und sich vorzustellen, wie diese in ihrem eigenen Umfeld aussehen würden. In Kombination mit KI-gestützten Empfehlungssystemen können Kunden fundiertere Entscheidungen treffen.

Wie Comarch bei der Implementierung von KI-Produktempfehlungen unterstützen kann

KI-gestützte Produktempfehlungssysteme haben das Potenzial, den Einzelhandel und E-Commerce grundlegend zu verändern. Die Vorteile, personalisierte Empfehlungen an Kunden zu liefern, sind offensichtlich: höhere Zufriedenheit und gesteigerte Umsätze. Comarch bietet eine hochmoderne Kundenbindungsmanagement-Plattform, unterstützt durch fortschrittliche KI- und ML-Technologien, die die Customer Journey optimieren.

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