Verwendung von Content-Empfehlungs-Engines zur Umsatzsteigerung und Verbesserung der Kundenbindung

Für jede Empfehlungsmaschine sind Daten immer der Ausgangspunkt. Die KI muss Benutzerdaten durch explizite und implizite Mittel sammeln, um den Algorithmus mit den Informationen zu versorgen, die er für die Erstellung von Empfehlungen benötigt. Implizite Daten werden aus dem Benutzerverhalten wie Demografie, Kaufhistorie, Zeit, die mit dem Lesen eines Blogs verbracht wird, dem Hinzufügen zum Warenkorb und dem Hinzufügen zu einer Liste, erhoben. Explizite Daten werden aus Benutzereingaben wie Vorlieben und Abneigungen, Rezensionen und Bewertungen oder Kommentaren erhoben.

Auf der Grundlage demografischer, psychografischer und verhaltensbezogener Daten werden Nutzerprofile erstellt. Der nächste Schritt besteht darin, jedem Objekt (d. h. Produkt oder Inhalt) Attribute zuzuweisen, damit das ML-Modell Benutzerprofile mit Produkten oder Inhalten abgleichen kann, die ähnliche Attribute aufweisen.

Wo Sie die gesammelten Daten speichern, ist nicht nur im Hinblick auf die Sicherheit, sondern auch auf die Skalierbarkeit von entscheidender Bedeutung. Je nach Art der zu speichernden Daten stehen Ihnen verschiedene Optionen zur Verfügung. Strukturierte Daten können in einer SQL-Datenbank gespeichert werden, während unstrukturierte Daten in einer NoSQL-Datenbank. Sie können sich auch für Cloud-basierten Speicher oder eine Mischung aus Speicherlösungen entscheiden. Wir können Ihnen bei der Auswahl der richtigen Datenspeicherlösung für maximale Effizienz helfen.

Der dritte Schritt beinhaltet die Einrichtung des Systems zur Analyse der Daten. Es stehen drei Datenanalysemodelle zur Auswahl:

• Daten können periodisch in Stapeln analysiert werden. Vielleicht möchten Sie zum Beispiel analysieren, welche Produkte täglich in den Warenkorb gelegt werden.

• Wenn eine 24-Stunden-Analyse nicht schnell genug ist, können Sie sich für eine Analyse nahezu in Echtzeit entscheiden, bei der die Daten alle paar Sekunden oder Minuten verarbeitet werden. Dies ist hilfreich, wenn Sie Benutzerdaten in einer einzigen Browsersitzung erfassen möchten.

• Schließlich ermöglicht Ihnen die Echtzeitanalyse, eingehende Daten zu analysieren und somit Empfehlungen in Echtzeit abzugeben.

Die Art des Datenanalysemodells, das Sie auswählen, hängt davon ab, wie schnell das System Empfehlungen basierend auf verarbeiteten Daten erstellen soll.

Schließlich wählen wir den geeigneten Filteransatz aus, um das maschinelle Lernmodell so zu trainieren, dass es die richtigen Empfehlungen abgibt. Es gibt drei Filtermodelle, die angewendet werden können:

Gemeinsames Filtern ist eine Methode, um Vorhersagen über die Interessen eines Benutzers zu treffen, indem Präferenzen von vielen Benutzern basierend auf ihren Interaktionen mit Inhalten oder Produkten gesammelt werden. Diese Interaktionen können klassifiziert werden als das Hinzufügen von Produkten zum Einkaufswagen, das Ablehnen einer Serie auf Netflix oder das Klicken auf eine Facebook-Werbung. Wenn beispielsweise mehrere Benutzer mit ähnlichen Benutzerprofilen ein bestimmtes Produkt zu ihrer Wunschliste hinzufügen, würde das Empfehlungssystem dieses Produkt Personen mit ähnlichen Interessen empfehlen. Es gibt zwei Haupttypen von kollaborativen Filter-Empfehlungssystemen: modellbasiert und speicherbasiert.

1.  Modellbasierte Methoden verwenden einen bestimmten ML-Algorithmus, um die Beziehungen zwischen Elementen und Benutzern aus den Trainingsdaten zu lernen. Dieser Ansatz erfordert normalerweise mehr Rechenressourcen als speicherbasierte Methoden, kann jedoch genauere Empfehlungen generieren.
2. Speicherbasierte Methoden speichern Informationen über vergangenes Benutzerverhalten in einem leicht zugänglichen Format. Diese Daten werden dann verwendet, um Ähnlichkeiten zwischen Benutzern oder Artikeln zu berechnen und Empfehlungen basierend auf diesen Ähnlichkeiten zu geben. Dieser Ansatz ist in der Regel weniger ressourcenintensiv als modellbasierte Methoden, kann jedoch zu weniger genauen Empfehlungen führen.

Inhaltsbasiertes Filtern ist eine Methode, um Empfehlungen basierend auf der Ähnlichkeit zwischen Inhaltsattributen und Benutzereinstellungen zu geben. Im Fall von Musikempfehlungen könnten bestimmte Attribute wie Genres, Künstler, Labels und Produzenten berücksichtigt werden, um Songs oder Alben vorzuschlagen, die dem Benutzer gefallen könnten, basierend auf Titeln, die er kürzlich gehört hat. Dieser Filteransatz erfordert keine vorherigen Benutzerdaten, da er Empfehlungen erstellt, wenn er eingehende Informationen erhält.

Hybrid-Filterung gibt Empfehlungen ab, indem kollaboratives Filtern und inhaltsbasiertes Filtern kombiniert werden. Dieser Ansatz wird heute von den meisten Unternehmen als Einzellösung verwendet, jede Methode hat ihre Schwächen, aber wenn sie kombiniert werden, fallen diese Herausforderungen weg. Durch die Kombination von inhaltsbasierten Empfehlungen und kollaborativem Filtern können die Stärken jeder Methode genutzt werden, um hochpräzise Empfehlungen zu geben, sogar für neue Produkte und Inhalte.