Empfehlungssystem: So erstellen Sie eines mit maschinellem Lernen

Wenn Sie im E-Commerce tätig sind, ist dieser Artikel genau das Richtige für Sie! Stellen Sie sich vor, Sie surfen auf Plattformen wie Amazon, Netflix oder Spotify. Sie stoßen häufig auf Empfehlungen für Produkte, die Ihr Interesse wecken, für Filme oder Serien, die Ihnen gefallen könnten, oder für Musik, die Ihrem Geschmack entspricht. Nun, diese Empfehlungen sind nicht zufällig. Sie sind Teil sogenannter Data-Science-Empfehlungssysteme, die viele Unternehmen mit zahlreichen Vorteilen einsetzen .

Dieser Artikel taucht in diese faszinierende Welt ein und führt Sie Schritt für Schritt durch den Prozess der Erstellung Ihres eigenen Empfehlungssystems.

Was sind Empfehlungssysteme?

Empfehlungssysteme sind Algorithmen, die darauf ausgelegt sind, die Produkte oder Dienstleistungen in einem Online-Shop vorherzusagen, die ein Benutzer am wahrscheinlichsten kaufen wird . Diese Vorhersagen werden dann auf der Website angezeigt, während der Benutzer surft.

Vor der Entwicklung des maschinellen Lernens waren E-Commerce-Plattformen darauf angewiesen , „meistgekaufte“ oder „am besten bewertete“ Listen zu präsentieren, um Verbraucher anzulocken. In diesen Abschnitten wurden jedoch allen Benutzern dieselben Elemente und Dienste angezeigt. Während diese Listen immer noch verwendet werden, haben sich Empfehlungssysteme als effektiver erwiesen, indem sie personalisierte Vorschläge liefern, die auf jeden einzelnen Kunden zugeschnitten sind.

Wie funktionieren Empfehlungssysteme?

Empfehlungssysteme analysieren Daten, die aus den Browsing-Aktivitäten der Benutzer gesammelt werden, beispielsweise die Produkte, die sie angesehen oder gekauft haben, und ihre Interaktion mit der Plattform. Diese Systeme verwenden fortschrittliche Algorithmen, um detaillierte Vergleiche zwischen Benutzerprofilen durchzuführen und gemeinsame Muster zu identifizieren. Folglich können sie Produkte oder Dienstleistungen empfehlen, die für jeden Verbraucher immer relevanter werden.

Arten von Empfehlungsgebern

Bei der Erstellung von Empfehlungssystemen wenden Experten typischerweise zwei Hauptstrategien an:

• Kollaborative Filter-Empfehler : Diese Algorithmen konzentrieren sich auf die Merkmale des Benutzers anhand der über ihn gesammelten Informationen. Der Algorithmus berücksichtigt frühere Käufe, Produktbewertungen, durchschnittliche Ausgaben pro Kauf und Präferenzen. Anschließend werden ähnliche Benutzer identifiziert, die vergleichbare Entscheidungen getroffen haben, und bestimmt, welche Produkte oder Dienstleistungen sie möchten. Basierend auf dieser Analyse liefert der Algorithmus personalisierte Empfehlungen.
• Inhaltsbasierte Filterempfehlungen : Bei diesem Ansatz basiert die Vorhersage auf den Merkmalen des Produkts oder der Dienstleistung und die Kaufhistorie oder Präferenzen des Benutzers werden nicht berücksichtigt. Stattdessen untersucht der Algorithmus die Produktmerkmale wie Preis, Marke, Bewertung, Größe und andere relevante Attribute, um Empfehlungen zu generieren.
  
  
  

Warum sollten Sie Empfehlungssysteme in Ihrem E-Commerce implementieren?

• Erhöhen Sie die Wahrscheinlichkeit zusätzlicher Käufe : Ermutigen Sie Kunden, mehr Produkte und Dienstleistungen zu entdecken und zu kaufen, und steigern Sie so den Umsatz im E-Commerce.
• Maximieren Sie den Gesamtumsatz: Optimieren Sie die Produktsichtbarkeit und steigern Sie den Umsatz, was zu höheren Konversionsraten führt.
• Binden Sie Kunden länger: Binden Sie sie in Ihren Online-Shop ein, verringern Sie so die Wahrscheinlichkeit, dass sie Ihren Online-Shop verlassen, und erhöhen Sie den potenziellen Customer Lifetime Value.
• Steigern Sie die Kundenzufriedenheit: Die Empfehlung von Produkten, die den Interessen und Vorlieben der Kunden entsprechen, verbessert ihr Einkaufserlebnis.

• Fördern Sie die Kundenbindung: Wenn sich Kunden verstanden fühlen und wertvolle Empfehlungen erhalten, ist es wahrscheinlicher, dass sie Ihrem Unternehmen treu bleiben.

  

Wann sollte kein Empfehlungssystem für maschinelles Lernen implementiert werden?

Obwohl Empfehlungssysteme zahlreiche Vorteile bieten, ist es möglicherweise nicht der beste Zeitpunkt, sie in Ihrem Unternehmen zu implementieren, wenn Ihr Kundenstamm klein oder Ihr Produkt- oder Servicekatalog begrenzt ist. Diese Faktoren können die Wirksamkeit des Algorithmus einschränken. Investitionen in Data Science werden profitabler, wenn Ihr Kundenstamm wächst und Ihr Angebot erweitert wird .

So erstellen Sie ein Empfehlungssystem mit maschinellem Lernen

Python wird aufgrund seines robusten Codes und der optimierten Syntax weithin für die Erstellung von Tools und Webanwendungen für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen verwendet. Aufgrund seiner Zuverlässigkeit und umfassenden Unterstützung bei der Softwareentwicklung wird es Programmierern empfohlen, die in dieses Feld einsteigen.

Aber auch alternative Sprachen wie Java, Golang, Node.js, PHP oder Ruby kommen in Betracht.

Java ist die beste Alternative zu Python und seinem Hauptkonkurrenten.

Wenn Sie ein Web-Empfehlungssystem implementieren oder Ihr bereits bestehendes verbessern möchten, kann Ihnen unser Data-Science-Team helfen. Kontaktieren Sie uns, wenn Sie möchten, dass wir Ihre Situation analysieren.

Tipps zur Verbesserung Ihres Empfehlungssystems

Berücksichtigen Sie den Standort

Die Platzierung von Empfehlungen in Ihrem E-Commerce ist wichtig. Berücksichtigen Sie, wo und wann die Empfehlungen erscheinen, um sowohl die Funktionalität des Systems als auch das Benutzererlebnis zu optimieren.

Der ideale Standort kann je nach Ihrer Website und der Art der von Ihnen angebotenen Produkte oder Dienstleistungen variieren. Zu den Standardpraktiken im E-Commerce gehört jedoch die Anzeige von Empfehlungen am Ende des Artikels oder am Ende des Kaufvorgangs.

Wenn Sie weitere Informationen benötigen, empfehlen wir Ihnen, A/B-Tests durchzuführen, um die beste Entscheidung zu treffen.

Streben Sie nach strategischer Relevanz

Was ist eine gute Empfehlung? Nun, die Wahrheit ist, dass nicht jede Empfehlung an den Kunden gut für Ihr Unternehmen ist.

Während das Anbieten praktischer Empfehlungen von entscheidender Bedeutung ist, sind einige möglicherweise zu offensichtlich, um für den Kunden wertvoll zu sein. Erwägen Sie daher die Einführung riskanter Empfehlungen, die Kunden mit unbekannten Produkten und Dienstleistungen vertraut machen .

Aus geschäftlicher Sicht ist es entscheidend, Empfehlungen auf der Produktrentabilität zu basieren. Der Schlüssel besteht darin, ein Gleichgewicht zwischen dem Nutzen für Ihr Unternehmen und dem Wert für den Kunden zu finden.

Wenn Sie Ihr Web-Empfehlungssystem implementieren oder Ihr bereits bestehendes verbessern möchten, kann Ihnen unser Data-Science-Team helfen. Wir hoffen, dass wir Ihnen mit unseren Tipps und Tricks dabei geholfen haben, die Implementierung von Web-Empfehlungssystemen zu erlernen oder bereits bestehende Systeme zu verbessern!