Online-Recommender-System für Cross-Selling

Datenbasierte Produktempfehlungen ermöglichen die einheitliche und individuelle Kundenansprache an allen Touchpoints.

Z

75% der Empfehlungen werden durch die Vertriebsexperten als hilfreich bewertet



Ein Algorithmus für Empfehlungen an mehreren Customer Touchpoints



Befähigung zur Weiterentwicklung des Empfehlungssystems durch Know-How-Transfer

Herausforderung

Ein B2B Versandhändler möchte durch bessere Cross-Selling-Angebote seinen Umsatz steigern. Die Kunden sollen sowohl durch den klassischen Vertrieb als auch im wachsenden Onlinebereich einheitlich und individuell angesprochen werden.

Lösung

Basierend auf Transaktionsdaten wird ein Empfehlungsalgorithmus entwickelt. Die Güte der Empfehlungen wird im Zuge der Entwicklung laufend durch Vertriebsexperten validiert. Gemeinsam mit der IT des Kunden wird ein Konzept zur Erfassung der Nutzeraktivitäten im Webshop entwickelt, um den Algorithmus mit diesen Daten anzureichern.

Ergebnis

Kundenindividuelle Produktempfehlungen werden einheitlich im Vertriebssystem und im Webshop bereitgestellt. Ein automatisierter Feedbackloop aus dem Vertrieb ermöglicht die kontinuierliche Weiterentwicklung der Empfehlungen.

Haben Sie Interesse an eigenen Use Cases?

Herausforderung

Ein Automobilunternehmen möchte verschiedene marktspezifische Daten visualisieren, um eine Wettbewerbsanalyse für den US-Markt zu ermöglichen.

Lösung

Es wird eine interaktive und flexible Anwendung, einschließlich verschiedener Karten mit zwei verschiedenen Ansichten implementiert.

Ergebnis

Relevante Märkte werden identifiziert, analysiert und visualisiert. Der Händler oder der jeweilige Vertrieb haben die Möglichkeit den direkten Wettbewerb mit dem eigenen Produkt zu vergleichen und die relevanten Daten zu visualisieren.

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