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Wer künftig nicht empfehlen kann, verliert die Wettbewerbsfähigkeit

von sb

10.04.2012 Wie so oft im Leben gilt auch bei dem Thema Recommendation Engines die Devise "Erst denken, dann handeln".

Stefanie Bradish
Händler müssen sich vor der Implementierung eines Recommender-Systems genau überlegen:
  • was sie wollen,
  • wo sie gerade stehen,
  • mit welchen Ressourcen das machbar ist.
Erst dann können sie anfangen sich Gedanken darüber zu machen, wie sie das erreichen.

Denn nur wenn sie das Empfehlungssystem wohl überlegt und sorgsam einsetzen, kommen sie in den Genuss der heiß ersehnten Vorteile solcher Systeme, wie etwa Umsatz- und Gewinnsteigerung.

Je mehr semantische Techniken das Web durchdringen, desto wichtiger werden auch Recommendation Engines werden. Auf lange Sicht werden die Nutzer sie erwarten. Bereits heute ist Amazon State of the Art, weil sie die Recommendation Engines am weitesten nach vorne bringen. Ohne vernünftige Produktdaten und sauberes CRM wird das aber nicht gelingen. Kleine Shops werden in den sauren Apfel beissen müssen und ausführliche Kreuzreferenztabellen händisch anlegen müssen.
Thema:

Recommendation Engines: Die Zukunft der subtilen ECommerce-Berater

Ein guter Verkäufer erkennt was Kunden wollen. Er erkennt aber weder ihre Vorlieben noch Lebensumstände noch Kaufgewohnheiten. Ausgefeilte Recommender-Systeme von Onlineshops hingegen schon. Sie gelangen leicht und unauffällig in den Besitz dieser wertvollen Kundendaten. Und das ist erst der Anfang.

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Lernzprizip der Recommender-Systeme (Bild: Carl Philipp Burkert, Wikimedia Commons)
Bild: Carl Philipp Burkert, Wikimedia Commons
Lernzprizip der Recommender-Systeme
1. Teil: Acht grundsätzliche Ansätze für die Recommendation-Engine-Entscheidungen

Kommentar von sb

Wer künftig nicht empfehlen kann, verliert die Wettbewerbsfähigkeit

Wie so oft im Leben gilt auch bei dem Thema Recommendation Engines die Devise "Erst denken, dann handeln".

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Stefanie Bradish (Robert Bradish)
Bild: Robert Bradish
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