Was sind Empfehlungssysteme?

Empfehlungssysteme suchen in vielen Produkten oder Inhalten die für eine Person passenden heraus. Grundlage sind Nutzersignale wie Klicks, Käufe, Bewertungen oder die Zeit, die man sich etwas anschaut.

Warum sind sie wichtig?

  • Schneller finden, was wirklich interessiert.
  • Mehr Umsatz durch passende Zusatz- und Alternativvorschläge.
  • Weniger Streuverlust in Marketing & CRM.

Welche Daten nutzen wir?

  • Indirekt (implizit): Aufrufe, Suchbegriffe, Warenkorb, Käufe, Abbrüche, Watchtime.
  • Direkt (explizit): Sterne/Daumen, Favoriten, kurze Umfragen.
  • Produktinfos: Kategorien, Tags, Preis, Verfügbarkeit.
  • Kontext: Gerät, Tageszeit, Kampagne.

Wie funktioniert’s – ohne Fachchinesisch

„Mehr davon“

Wir schlagen Ähnliches zu dem vor, was jemand mochte oder gekauft hat.

„Andere wie du“

Wir lernen aus dem Verhalten ähnlicher Nutzer und empfehlen deren Favoriten.

Mix

Meist kombinieren wir beides – das macht Vorschläge robuster, auch bei neuen Nutzern/Produkten.

Einsatz im E-Commerce

  • Auf Produktseiten: „Ähnliche Artikel“ oder „Wird oft zusammen gekauft“.
  • Im Warenkorb/Checkout: sinnvolle Ergänzungen statt blinder Rabatte.
  • In E-Mails & App: persönliche Top-Listen statt Massennewsletter.
  • Zielgrößen: Conversion-Rate, durchschnittlicher Warenkorb, Wiederkauf.

Was macht gute Empfehlungen aus?

  • Relevanz jetzt (nicht irgendwann).
  • Neues entdecken statt immer nur das Gleiche.
  • Gesunde Vielfalt, damit etwas Passendes dabei ist.
  • Erklärbar: „Warum sehe ich das?“ auf Wunsch transparent.

So laufen Projekte mit uns

1

Kurz-Check

Ziele, Datenlage, wo die Empfehlungen erscheinen sollen.

2

Basis live

Einfaches Modell in 1–2 Wochen: erste Listen, erstes Dashboard.

3

Feinschliff

Qualität erhöhen, Slots optimieren, A/B-Tests, Regeln (z. B. Lager, Marge).

4

Roll-out

Stabil betreiben, messen, nachschärfen. Auf Wunsch On-Prem oder Private Cloud.

FAQ kurz & knapp

Brauchen wir viele Daten?
Nein, für den Start reichen Produktkatalog + einfache Events (Ansicht, Warenkorb, Kauf). Mehr Daten verbessern später die Qualität.

Cold-Start bei neuen Produkten?
Wir nutzen Produktinfos und Trend/Popularität, bis genug Interaktionen vorliegen.

Datenschutz?
DSGVO-konform, Pseudonymisierung, Opt-in/Opt-out – transparent und sicher.