Recommender Systeme berechnen individualisierte Produktempfehlungen basierend auf den Präferenzdaten Ihrer Kunden. Klassischerweise werden sie auf E-Commerce Plattformen für Up- und Cross-Selling eingesetzt, oder sie bestücken Newsletter mit personalisierten Angeboten. Mittlerweile ist das Einsatzgebiet von Recommender Systemen jedoch viel breiter zu definieren: Auf sozialen Netzwerken werden Ihnen Kontakte empfohlen, auf Medienportalen relevante Artikel oder Videos, etc. So gesehen unterstützen Recommender Systeme den Kunden im Umgang mit der stetig anwachsenden Informationsflut.
Jaywalker Digital ist auf die Entwicklung und Industrialisierung von Recommender Systemen spezialisiert. Wir optimieren Recommender Technologien für die in Ihrem Unternehmen vorhandenen Daten, deren Einsatzzweck (business value) und Kanäle, implementieren und integrieren Recommender Systeme in Ihre Systemlandschaft mit nachhaltig messbarem Erfolg.
Dass Recommender Systeme längst ihr klassisches Einsatzgebiet auf E-Commerce Plattformen verlassen haben, zeigt unser Portfolio: für die Publikumsmesse BEA durften wir ein Recommender System implementieren, das Freitext-Eingaben von Kunden mit Katalogangeboten abstimmt. Bei STUcard.ch bestückt ein Recommender System sechs Mal jährlich über 200’000 Printletter mit personalisierten Inhalten und leitet diese direkt an eine Digitaldruckerei für den Postversand weiter. Schlussendlich können modernste Recommender Technologie sogar komplexe Produkte konfektionieren, wie zum Beispiel Deeper, ein Pale Ale dessen Rezeptur in einem gemeinsamen Projekt mit ABIZ und MN Brew aus den statistischen Mustern von über 100’000 Bierrezepturen von einer Künstlichen Intelligenz generiert wurde.
Unsere Leistungen
- Datenpotenzialanalyse, Datenanbindung und Aufbereitung für Recommender Systeme
- Konzeption und algorithmische Entwicklung von Recommender Systeme
- Proof-of-Concept Implementationen auf Testplattformen
- Implementation für Produktivumgebungen, Integration in Systemlandschaft und Kanalanbindung
- Umsetzung von KPI und A/B Testing Unterstützung mit unseren Netzwerkpartnern
- Reparametrisierung und Optimierung von Recommender Systemen
Möchten Sie wissen, welche Performance von einem Recommender System auf den Transaktionsdaten Ihrer Kunden zu erwarten ist? Unsere Recommender Assessment Pipeline evaluiert über 600 verschiedene Recommender Algorithmen und Parametrisierungen auf Ihren Daten und liefert so die nötigen Erkenntnisse, wie das für Ihre Daten und Ihr Business optimale Recommender Systeme zu definieren ist.
Wir freuen uns auf Ihre Kontaktaufnahme.