Erweitertes Echtzeitscoring-Modell der prudsys RE ermöglicht die Umsetzung neuer Business Szenarien im one-to-one Marketing. Dadurch bietet die Empfehlungsmaschine von prudsys weit mehr Einsatzmöglichkeiten als herkömmliche Empfehlungssysteme. Über intelligente Produkt-Empfehlungen im Online-Handel hinaus lassen sich nunmehr auch Echtzeitprognosen z. B. zu potentiellen Warenkorbabbrüchen oder Nichtzahlern erstellen und Content- sowie AdBanner-Platzierungen mit einer hohen Relevanz für den Nutzer in Echtzeit platzieren.
Bislang wurden Recommendation Engines in erster Linie zur Generierungen von Produkt- und Kaufempfehlungen im Online-Shop eingesetzt. Die prudsys RECOMMENDATION ENGINE (kurz: prudsys RE), die bei den meisten der Top 100 Versandhändler wie Baur, Douglas, Heine oder auch Quelle, bereits im Einsatz ist, wurde mit erweiterter Echtzeitscoring-Funktionalität versehen und ermöglicht dadurch die Umsetzung neuer Business Szenarien. So gilt es heute nicht mehr nur, individuelle Produkt- und Kaufempfehlungen dem Webshop-Kunden zu liefern. Das Thema Individualität und somit effektives one-to-one Marketing lässt sich mit der Empfehlungsmaschine von prudsys RE nunmehr auch auf andere Business Szenarien übertragen. So ist das Empfehlungssystem nunmehr zusätzlich in der Lage, in Echtzeit Prognosen zu Warenkorbabbrüchen und Nichtzahlern zu stellen sowie Content- und AdBanner-Platzierungen mit einer hohen individuellen Relevanz für den Webseitenbesucher zu generieren.
Die prudsys RE wertet dabei das Nutzerverhalten (Clicks, Navigation durch die Webseiten, Warenkörbe, Aufträge) sowie ggf. vorhandene Kundenstammdaten und geografische Daten des Nutzers in Echtzeit aus (Customer Targeting). Dabei werden die Nutzerdaten - und sofern vorhanden spezifische Kundenstammdaten - als Attribute extrahiert. Auf Basis dieser Attribute wird in Echtzeit vom Scoring-Modell der prudsys RE ein Affinitätsscore berechnet, dieser wird mit anderen Profilen verglichen und eine Prognose vorgenommen (z. B. potentieller Warenkorbabbrecher, Nutzer ist affin für Sport-Banner, potentieller Nichtzahler). Die RE leitet dann sofort die entsprechende Aktion ein (z.B. individuelle Kaufanreize setzen und Warenkorbprozesse individualisieren, Banner mit hoher Relevanz ausspielen, entsprechende Zahlungsmethode anbieten).
Anschließend erfasst die prudsys RE die Reaktion des Nutzers und lässt diese Informationen erneut in ihr Scoring-Modell einfließen. Auf diese Weise lernt die RE automatisch und verbessert stets ihr eigenes Scoring.
Grundlage dieser technologischen Höchstleistung sind neue, in der RE zum Einsatz kommende innovative Realtime-Analytics-Verfahren, die erstmals Echtzeitprognosen ermöglichen. Die Technologie der RE basiert auf der XELOPES Data-Mining-Bibliothek, die über 70 Data-Mining-Algorithmen, wie z. B. Entscheidungsbäume, Neuronale Netze und Bayessche Netze, zur Verfügung stellt, um Scoring-Modelle zu erzeugen. Alle Scoring-Modelle der prudsys RE können in PMML (XML-Data-Mining-Standard) exportiert bzw. aus PMML importiert werden, so dass die Auswertung und Nachbereitung auch über externe Data-Mining-Tools möglich ist.
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