E-Commerce: Recommender Systeme zur Absatzsteigerung

mayato nutzt erfolgreich clusterbasierte Ansätze aus dem Machine Learning

Passende Empfehlungen erhöhen die Absätze in Online-Shops deutlich, diese Erfahrung sammeln die Data Scientists der mayato GmbH in zahlreichen E-Commerce-Projekten. Dass sich diese Vorteile auch mit Recommender Systemen nutzen lassen, die auf clusterbasierten Ansätzen aus dem Machine Learning basieren, zeigt das Beratungsunternehmen mit den Schwerpunkten Business Intelligence, Data Science und Analytics anhand einer Anwendung aus dem Automotive Bereich. Caroline Kleist, Leiterin Analytics bei mayato, erklärt: "Es müssen nicht zwangsläufig feingranulare Analysen durchgeführt werden. Einfache Algorithmen genügen im ersten Schritt, um ein Recommender System zu implementieren, das den Absatz nachhaltig steigert."

In dem aktuell vorgestellten mayato Projekt segmentierte das Beratungshaus zunächst anhand historischer Verkaufsdaten Kunden und Produkte. Das Wissen um das Kaufverhalten in der Vergangenheit nutzten die Data Scientists anschließend, um eindeutige Präferenzen als Unterscheidungskriterien zur Erstellung von Kundenprofilen zu ermitteln. Die so generierten Profile dienen dann als Vergleichswerte für die aktiven Kunden der Online-Plattform. Kunden mit einer Mindestzahl an getätigten Käufen wurden daraufhin mit dem kMeans-Algorithmus, einem Data Mining-Verfahren des unüberwachten Lernens, geclustert. Die Ergebnisse daraus führten im ersten Schritt zu einer Neustrukturierung der vorhandenen Webseite und schließlich, nach weiteren Segmentierungen, zu 30 gut unterscheidbaren Produktclustern, die dann den entsprechenden Kunden zugeordnet werden können. Diese erhalten bei einem Besuch des Online-Shops gezielte Empfehlungen aus den für sie interessanten Produktgruppen. Uninteressante Angebote werden ausgeblendet. Monatliche Neuberechnungen halten das von mayato entwickelte Modell stets auf dem neuesten Stand. Die detaillierte mayato Case Study dazu finden Sie unter https://www.mayato.com/case-studies/#e-commerce
mayato ist spezialisiert auf Business Analytics. Von zahlreichen Standorten in Deutschland und Österreich aus arbeitet ein Team von erfahrenen Prozess- und Technologieberatern an Lösungen für Business Intelligence, Big Data und Analytics für ein breites Spektrum an Anwendungsgebieten und Branchen. Business Analysten und Data Scientists von mayato ermitteln auf der Basis dieser Lösungen für ihre Kunden relevante Zusammenhänge in Small und Big Data und prognostizieren zukünftige Trends und Ereignisse. Als Teil der Unternehmensgruppe Positive Thinking Company verfügt mayato über ein breites, internationales Netzwerk und ein technologisch und inhaltlich vielfältiges Portfolio an digitalen und analytischen Lösungen. Nähere Infos unter www.mayato.com.
mayato GmbH
Katja Petillon
Friedrichstraße 121
10117 Berlin
+49 170 459 5297

www.mayato.com

Pressekontakt:
claro! text und pr
Dagmar Ecker
Allmannspforte 5
68649 Gross-Rohrheim
de@claro-pr.de
06245/906792
www.claro-pr.de

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mayato nutzt erfolgreich clusterbasierte Ansätze aus dem Machine Learning

Passende Empfehlungen erhöhen die Absätze in Online-Shops deutlich, diese Erfahrung sammeln die Data Scientists der mayato GmbH in zahlreichen E-Commerce-Projekten. Dass sich diese Vorteile auch mit Recommender Systemen nutzen lassen, die auf clusterbasierten Ansätzen aus dem Machine Learning basieren, zeigt das Beratungsunternehmen mit den Schwerpunkten Business Intelligence, Data Science und Analytics anhand einer Anwendung aus dem Automotive Bereich. Caroline Kleist, Leiterin Analytics bei mayato, erklärt: "Es müssen nicht zwangsläufig feingranulare Analysen durchgeführt werden. Einfache Algorithmen genügen im ersten Schritt, um ein Recommender System zu implementieren, das den Absatz nachhaltig steigert."

In dem aktuell vorgestellten mayato Projekt segmentierte das Beratungshaus zunächst anhand historischer Verkaufsdaten Kunden und Produkte. Das Wissen um das Kaufverhalten in der Vergangenheit nutzten die Data Scientists anschließend, um eindeutige Präferenzen als Unterscheidungskriterien zur Erstellung von Kundenprofilen zu ermitteln. Die so generierten Profile dienen dann als Vergleichswerte für die aktiven Kunden der Online-Plattform. Kunden mit einer Mindestzahl an getätigten Käufen wurden daraufhin mit dem kMeans-Algorithmus, einem Data Mining-Verfahren des unüberwachten Lernens, geclustert. Die Ergebnisse daraus führten im ersten Schritt zu einer Neustrukturierung der vorhandenen Webseite und schließlich, nach weiteren Segmentierungen, zu 30 gut unterscheidbaren Produktclustern, die dann den entsprechenden Kunden zugeordnet werden können. Diese erhalten bei einem Besuch des Online-Shops gezielte Empfehlungen aus den für sie interessanten Produktgruppen. Uninteressante Angebote werden ausgeblendet. Monatliche Neuberechnungen halten das von mayato entwickelte Modell stets auf dem neuesten Stand. Die detaillierte mayato Case Study dazu finden Sie unter https://www.mayato.com/case-studies/#e-commerce
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