Maschinell lernende Empfehlungssysteme: Typen, Anwendungen und Implementierung

Die Personalisierung ist zum Hauptgrund dafür geworden, warum wir mehr Zeit und Geld auf Shopping-Apps verwenden. Heute verstehen E-Commerce-Plattformen und Online-Shops unsere Vorlieben oft besser, als wir selbst.

Sie wissen, was wir als Nächstes kaufen könnten, wann wir am ehesten einkaufen, und wie sie ihre Vorschläge so anpassen können, dass sie genau unseren Geschmack treffen.

Im Jahr 2023 wurde eine globale Umfrage durchgeführt, bei der Unternehmensführer nach ihrer Einstellung zur Personalisierung befragt wurden. Die Ergebnisse waren beeindruckend:

• 92 % der Befragten gaben an, KI zu nutzen, um Kundenreisen zu personalisieren und ihr Geschäft auszubauen.
• 82 % stimmten zu, dass Kunden mehr ausgeben, wenn sich ihr Einkaufserlebnis exklusiv anfühlt.
• 69 % der Unternehmensführer sagten, sie würden ihre Investitionen in Personalisierung verdoppeln, selbst in Zeiten wirtschaftlicher Krisen.

Angesichts dieses Trends überrascht es nicht, dass die weltweiten Einnahmen aus Software für Kundenpersonalisierung bis Ende 2024 voraussichtlich 9,5 Milliarden US-Dollar übersteigen werden.

Personalisierte Produktempfehlungen sind inzwischen ein Muss für Unternehmer, die mit unterschiedlichen Zielgruppen arbeiten und alle zufriedenstellen möchten – ohne Ausnahme.

Wenn Sie also von diesem Trend profitieren und Personalisierung in Ihre Arbeitsabläufe integrieren möchten, machen Sie sich bereit! Im Folgenden enthüllen wir die kleinsten Details, die Sie benötigen, um dies erfolgreich in Ihre Prozesse einzubetten.

Was sind Empfehlungssysteme? Definition und grundlegende Prinzipien

Im Wesentlichen sind Produktempfehlungssysteme komplexe Machine-Learning-Algorithmen, die vorschlagen, was Benutzer bevorzugen könnten, und basierend auf verschiedenen Parametern Artikel empfehlen.

Sie analysieren das Verhalten der Benutzer, welche Artikel sie in ihre Wunschlisten aufnehmen, und wie sie mit diesen interagieren, um personalisierte Vorschläge zu präsentieren.

Einfach ausgedrückt entdecken sie Übereinstimmungen in zahlreichen Datensätzen, erkennen Benutzerabsichten und schlagen Dinge vor, die zu diesen Erkenntnissen passen.

Arten von Empfehlungssystemen, die Machine Learning bietet

Empfehlungssysteme gibt es normalerweise in verschiedenen Typen. Der häufigste Typ ist das kollaborative Filtern.

Diese Methode basiert auf den einfachsten Regeln – was anderen Benutzern gefällt, wird höchstwahrscheinlich auch Ihnen gefallen. Sie funktioniert, indem sie das Verhalten von Menschen analysiert, die identische oder ähnliche Vorlieben haben.

Beispielsweise könnte das System, wenn Sie und Ihr Freund dieselben Serien mögen, Aufführungen vorschlagen, die er bereits gesehen hat, Sie aber verpasst haben.

Tatsächlich gibt es zwei Versionen des kollaborativen Filterns:

• Benutzerbasiert, das Artikel empfiehlt, die von ähnlichen Benutzern ausgewählt wurden, und
• Artikelbasiert, das Artikel vorschlägt, die denjenigen ähneln, die Sie bereits genossen haben.

Eine andere Klasse ist das inhaltsbasierte Filtern. Diese Methode konzentriert sich auf die Eigenschaften der Artikel selbst anstatt auf Benutzerpräferenzen. Sie analysiert Genres, Schlüsselwörter oder Handlungselemente, um ähnliche Inhalte vorzuschlagen.

Zum Beispiel, wenn Sie romantische Komödien lieben, wird das System andere Filme aus diesem Bereich empfehlen.

Manche Systeme verfolgen einen hybriden Ansatz, der die ersten beiden Klassen kombiniert. Durch die Mischung dieser Methoden können hybride Systeme bessere Empfehlungen geben.

Der Nachteil ist jedoch, dass es mehr Aufwand erfordert, sie einzurichten, da verschiedene Empfehlungstechniken kombiniert und aufeinander abgestimmt werden müssen.

Gelegentlich begegnen Sie auch anderen Methoden wie kontextuellen Banditen, die sich merken, was Benutzer tun, und Empfehlungen entsprechend anpassen, oder wissensbasierten Strategien, die sich auf spezifische Berichte über Benutzer und Artikel stützen, wenn nicht genügend Daten für kollaboratives Filtern vorhanden sind.

Anwendungen von Empfehlungssystemen

Manche Unternehmer glauben, dass Empfehlungssysteme ausschließlich im Verkauf von Waren glänzen, aber das stimmt nicht ganz. Während der Einzelhandel von Personalisierung profitiert, gibt es viele andere Bereiche, die von ML profitieren können:

E-Commerce zur Kundenbindung

Für jeden Online-Händler scheint KI-Personalisierung ein obligatorisches Werkzeug zu sein, um Käufer zu segmentieren und das Einkaufserlebnis zu optimieren. Ein effektiver ML-Algorithmus kann nicht nur die Zahl der Impulskäufe erhöhen, sondern auch Kunden binden und Zeit bei der Abwicklung sparen.

Streaming-Dienste, um Zuschauer zu fesseln und zurückzubringen

Sie haben wahrscheinlich schon gesehen, wie Netflix und Spotify diese Systeme einsetzen, um anzupassen, was Abonnenten sehen oder hören. Indem sie analysieren, was Benutzer anschauen oder hören, und Filme, Shows oder Songs vorschlagen, die zu ihren Vorlieben passen, können Sie Zuschauer fesseln und sie dazu bringen, immer wieder zurückzukehren.

Soziale Medien, um neue Verbindungen herzustellen

Auf sozialen Plattformen können Empfehlungssysteme Benutzern helfen, Freunde, Gruppen oder Inhalte zu finden, die sie schätzen könnten. Sie analysieren, was Menschen überspringen oder folgen, und zeigen relevante Verbindungen und Inhalte in ihren Feeds.

Nachrichten- und Inhaltswebsites, um Leser an bestimmte Inhalte zu binden

Nachrichtenseiten und Inhaltsplattformen können diese Systeme anwenden, um Artikel basierend auf den Interessen und bisherigen Lesemustern der Leser zu empfehlen. So können Leser immer wieder auf Ihr Portal zurückkehren und Inhalte genießen, die ihren Vorlieben entsprechen.

Andere Branchen

Wenn Sie ein Unternehmen in anderen Bereichen (Gesundheitswesen oder Reisen) führen, können Sie ebenfalls Empfehlungssysteme hinzufügen, z. B. um Behandlungsprogramme vorzuschlagen oder Reiseziele basierend auf Prioritäten und früheren Reiserouten zu empfehlen.

Wie implementiert man ein Empfehlungssystem?

Die Einrichtung eines Empfehlungssystems ist recht einfach, wenn man es in einzelne Schritte unterteilt.

Zunächst müssen Sie eigenständig Daten darüber sammeln, was Benutzer mögen und wie sie mit verschiedenen Produkten interagieren. Danach bereinigen Sie die gesammelten Daten und bereiten sie für die Nutzung vor.

Als nächstes wählen Sie den passenden Algorithmus basierend darauf, wie viele Daten Sie haben und welche Ergebnisse Sie von der Implementierung erwarten. Sobald das Modell trainiert ist, überprüfen Sie, wie gut es funktioniert, indem Sie Metriken wie Präzision und Rückruf verwenden.

Wenn alles bereit ist, stellen Sie sicher, dass das System nahtlos in Ihre bestehende Infrastruktur integriert wird. Dies erfolgt in der Regel durch die Verbindung mit einer API oder Microservices.

Von da an geht es darum, das System aktuell zu halten. Nutzen Sie Benutzer-Feedback und führen Sie A/B-Tests durch, um die Empfehlungen präzise und relevant zu halten.

Falls Ihr Unternehmen nicht in die Entwicklung und Implementierung von Machine Learning eintauchen möchte, kann SCAND diesen Prozess vollständig für Sie übernehmen. Wir begleiten Sie durch alle Schritte und sorgen dafür, dass das System optimal auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten ist.