Maximieren Sie Ihren Umsatz mit personalisierten Empfehlungssystemen

Steigern Sie Ihre Verkaufszahlen und Kundenbindung durch persönliche Produktempfehlungen.

Diese Vorteile erwarten Sie:

  • Verbessertes Benutzererlebnis durch personalisierte Inhalte
  • Gesteigerte Verkäufe mit zielgerichteten Produktempfehlungen
  • Verstärkte Kundenbindung durch kontinuierlich relevante Angebote
  • Wettbewerbsvorteil durch drastisch höhere Conversion-Rates

Warum Personalisierung oft falsch umgesetzt wird

Jeder Ihrer Kunden hat individuelle Bedürfnisse. Viele Unternehmen kämpfen damit, diese zu verstehen und angemessen darauf zu reagieren – und verpassen damit große Umsatzchancen.

0105

Kundenbedürfnisse als Blackbox

Die Dynamik der Kundenpräferenzen erfordert fortschrittliche Algorithmen, die über einfache Vorhersagemodelle hinausgehen. Oft kann die Vielfalt der Nutzer gar nicht vollständig erfasst werden.

Datenqualität und -zugänglichkeit

Hochwertige und aussagekräftige Daten sind das Rückgrat effektiver Empfehlungssysteme. Doch oft mangelt es an Zugang zu umfassenden und präzisen Nutzerdaten, was die Qualität der Empfehlungen beeinträchtigt.

Skalierungsprobleme

Die Skalierung von Prototypen zu voll integrierten Systemen, die große Mengen an Anfragen verarbeiten können, ist eine technische Herausforderung. Das stellt viele Organisationen vor erhebliche Probleme.

Integration in bestehende Systeme

Die Implementierung von Empfehlungssystemen in existierende IT-Landschaften erfordert oft maßgeschneiderte Lösungen, um Kompatibilitäts- und Effizienzprobleme zu überwinden.

Datenschutz & Compliance

In einer Welt strenger Datenschutzbestimmungen ist es entscheidend, Personalisierung ohne Kompromisse bei der Sicherheit der Nutzerdaten zu gewährleisten. Nur so bleibt das Vertrauen der Nutzer aufrecht erhalten.

Sichern Sie sich Ihren Vorsprung dank KI-basierter Empfehlungssysteme

Bis zu 14% mehr Umsatzsteigerung

Beeinflussen Sie positiv die Kaufentscheidungen Ihrer Kunden, indem Sie zum perfekten Zeitpunkt das passende Produkt vorschlagen.

Erhöhung der Kundenzufriedenheit

Transformieren Sie das Einkaufserlebnis Ihrer Kunden, basierend auf den Vorlieben und Verhaltensmustern von jedem einzelnen.

Immense Zeitersparnis

Ermöglichen Sie es Ihren Kunden, schnell das gewünschte Produkt zu finden – und sich dadurch verstanden und geschätzt zu fühlen.

Weniger Kosten durch Automatisierung

Minimieren Sie manuelle Prozesse, um auch die Betriebskosten signifikant zu reduzieren und Ihre operative Effizienz zu steigern.

Raja Group Logo in beige light
Outletcity AG Logo in beige light SVG
Profishop Logo in beige light SVG
Vinos Logo in beige light SVG

Mit unseren Empfehlungssystemen profitieren Sie in unzähligen Branchen

Personalisierung im E-Commerce

Mit maßgeschneiderten Produktvorschlägen, die auf dem individuellen Kaufverhalten basieren, fördern Sie gezielt Cross- und Upselling.

Streaming & Unterhaltung

Stärken Sie die Nutzerbindung, indem Sie das Unterhaltungserlebnis durch personalisierte Empfehlungen für Filme, Serien und Musik verbessern.

Zielgerichtete Online-Werbung

Steigern Sie Ihre Werbeeffizienz durch dynamisch angepasste Anzeigen, die sich direkt an die Interessen und Verhaltensweisen Ihrer Zielgruppe richten.

Reise- & Buchungsplattformen

Verbessern Sie die Buchungserfahrung und Kundentreue mit personalisierten Reisevorschlägen – basierend auf früherem Verhalten.

Effiziente Implementierung Ihres Empfehlungssystems in drei Schritten

1.

Datenaufbereitung & Training

Wir sammeln, bereinigen und optimieren Ihre Daten. Dann entwickeln und trainieren wir Ihr maßgeschneidertes Empfehlungssystem.

2.

Validierung & Integration

Wir unterziehen das Modell umfangreichen Tests, um sicherzustellen, dass es präzise personalisiert, und integrieren es reibungslos in Ihre IT-Landschaft.

3.

Überwachung & Optimierung

Wir überwachen Ihr System und optimieren es kontinuierlich, damit es sich an die sich ändernden Präferenzen anpasst und seine Effektivität beibehält.

Über Datasolut

Über ein Jahrzehnt der KI-Entwicklung für Ihren Erfolg.

10+

Jahre Erfahrung in der Umsetzung anspruchsvoller Machine Learning Projekte – vom Start-up bis zum DAX Konzern.

100+

erfolgreich abgeschlossene Kundenprojekte von der Konzeption bis zur Implementierung in 10 verschiedenen Branchen.

15+

motivierte KI-Entwickler, die an der Spitze der Technologie arbeiten und sich nur mit den besten Lösungen zufrieden geben.

Testimonials

0104
Datasolut sind Experten für KI Entwicklung, maschinelles Lernen und datengetriebene Personalisierung. Ich habe sie kennengelernt als Team mit klaren Analysen, klaren Gedanken und klarem Umsetzungsfokus. Das hat unsere Projekte vorangetrieben.
Daniel Kühne Profilbild
Telekom Deutschland GmbH
Daniel Kühne
Leiter Data Mining
Datasolut hilft uns dabei, mehr Verständnis über unsere Kunden und deren Verhalten zu schaffen. So können wir noch genauer auf Kundenbedürfnisse eingehen.
Congstar GmbH
Nina Pawelczyk
Leiterin CRM
Die Zusammenarbeit mit Datasolut ist sehr angenehm. Mit ihrem umfangreichen Daten- und KI-Know-How unterstützen sie uns erfolgreich bei der Personalisierung unserer Kommunikation. Dadurch können wir signifikante Umsatzsteigerungen erzielen und die UX unserer Kunden erhöhen. Vielen Dank!!!
Vinos GmbH
Daniela Schlanstein
Head of Datenmanagement, BI & Analyse
Durch das Datasolut Expertenwissen im Bereich Personalisierung und künstliche Intelligenz konnten wir unsere Kampagnenerfolge erheblich steigern.
Profilbild Aleksandar Dimitrov
Congstar GmbH
Aleksandar Dimitrov
Product Owner Big Data
Case Studies

Messbare Ergebnisse. Kosten senken. Agil sein.

Empfehlungssystem im E-Commerce
Wie kann man aus tausenden von Produkten genau die auswählen, die für den Kunden relevant sind? Mit dieser Frage beschäftigte sich ein Unternehmen aus der E-Commerce-Branche.
Case Study lesen
Produktempfehlungssystem für eine Warenhauskette
Sie möchten Ihren Umsatz mit einem Produktempfehlungssystem steigern, wissen aber nicht wie? Dann hilft Ihnen dieser KI-Use Case weiter.
Case Study lesen

Unsere Data Science und KI Angebote

1

MVP Modell

Mit Ihren Daten erstellen wir eine reproduzierbare MVP-Referenzmodell-Pipeline für Sie.

  • Anbindung von bis zu 2 Datenquellen
  • Explorative Datenanalyse
  • Feature Engineering
  • Skalierbares Modelltraining & Auswertung
  • MLflow Tracking & Modellregistrierung
  • Wissenstransfer & Team-Schulung
  • Produktionsreifes Repository mit Infrastruktur als Code, CI/CD-Workflows 
  • Automatisierte ML-Pipeline

Ab 20 Personentage (PT)

Jetzt anfragen

2

MLOps Optimiert

Wir nehmen Ihr MVP-Modell als Ausgangsbasis, optimieren es und bringen es zur Produktionsreife.

  • Anbindung von bis zu 2 Datenquellen
  • Explorative Datenanalyse
  • Feature Engineering
  • Skalierbares Modelltraining & Auswertung
  • MLflow Tracking & Modellregistrierung
  • Wissenstransfer & Team-Schulung
  • Produktionsreifes Repository mit Infrastruktur als Code, CI/CD-Workflows 
  • Automatisierte ML-Pipeline

Ab 40 Personentage (PT)

Jetzt anfragen

3

Use Case Workshop

Wir führen einen Use Case Workshop mit einem wissenschaftlich fundierten ICE Framework durch. Als Ergebnis erhalten Sie eine Short List der KI-Anwendungsfälle mit dem größten Potenzial für Ihr Unternehmen.

  • Workshop mit 2 Sitzungen zu je 3 Stunden
  • Use-Case Portfolio
  • Technischer Prototyp
  • Exploration Report

4.900 €

Jetzt anfragen
Nutzen Sie das volle Potenzial Ihrer Daten mit intelligenten Empfehlungssystemen

Vereinbaren Sie eine kostenlose Erstberatung, um zu entdecken, wie unsere Empfehlungssysteme Ihre Kundenbindung stärken, Ihren Umsatz steigern und Ihre Betriebskosten minimieren können.

Termin buchen

Häufige Fragen zu Empfehlungssystemen

Ein Empfehlungssystem ist eine spezialisierte KI, die basierend auf Nutzerpräferenzen und Verhaltensmustern Produkte, Dienstleistungen oder Inhalte vorhersagt und vorschlägt.

Empfehlungssysteme analysieren vergangenes Nutzerverhalten, Präferenzen und die Aktivitäten ähnlicher Nutzer, um Artikel vorherzusagen und vorzuschlagen, die dem Nutzer gefallen könnten.

Es gibt drei Hauptarten: Collaborative Filtering empfiehlt Artikel basierend auf den Vorlieben ähnlicher Nutzer; Content-based Filtering schlägt Artikel vor, die ähnliche Eigenschaften aufweisen wie bereits gekaufte Produkte; und hybride Systeme kombinieren beide Methoden für präzisere Empfehlungen.

Ja, Empfehlungssysteme lassen sich individuell anpassen und sind in unterschiedlichsten Sektoren wie E-Commerce, Medien, Gesundheitswesen, Bildung und mehr effektiv einsetzbar.

Ein Empfehlungssystem steigert die Nutzerzufriedenheit durch Personalisierung, erhöht die Konversionsraten und Umsätze, verbessert die Kundenbindung und optimiert die Nutzung von Daten für Marketingzwecke.

Wir verpflichten uns zur strikten Einhaltung globaler Datenschutzstandards wie der DSGVO, sichern Kundendaten durch fortschrittliche Verschlüsselung und sorgen für Transparenz in unseren Verarbeitungsprozessen.

Die meisten Unternehmen teilen folgende Herausforderungen: Verwaltung großer Datenmengen, die Gewährleistung der Skalierbarkeit, die Integration in die bestehende IT-Infrastruktur und die Vereinbarkeit von Personalisierung und Datenschutz.

Die Dauer kann je nach Komplexität des Systems, der Datenvorbereitung und den Integrationsanforderungen variieren. Im Regelfall dauert eine Implementierung zwischen einigen Wochen und mehreren Monaten.

Den Erfolg können wir anhand verschiedener Kennzahlen feststellen. Dazu gehören die Verbesserung des Nutzers-Engagements und der Konversionsraten, die Kundenzufriedenheit-Scores und das gesamte Umsatzwachstum, das personalisierten Empfehlungen zurechenbar ist.

Unser Framework umfasst kontinuierliche Überwachungs- und Verbesserungsprozesse. Damit stellen wir sicher, dass sich das Empfehlungssystem gemeinsam mit Ihrem Unternehmen, Ihren Nutzerpräferenzen und technologischen Fortschritten weiterentwickelt.

Bereit für den nächsten großen Wachstumsschritt?
Termin buchen
Newsletter und Updates

Sie sehen gerade einen Platzhalterinhalt von HubSpot. Um auf den eigentlichen Inhalt zuzugreifen, klicken Sie auf die Schaltfläche unten. Bitte beachten Sie, dass dabei Daten an Drittanbieter weitergegeben werden.

Mehr Informationen
Termin buchen