Recommender Systeme zur Absatzsteigerung: mayato nutzt erfolgreich clusterbasierte Ansätze aus dem Machine Learning
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In dem aktuell vorgestellten 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 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 Leistungsportfolio. Nähere Infos unter www.mayato.com.
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Datum: 08.11.2018 - 09:45 Uhr
Sprache: Deutsch
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Berlin
Kategorie:
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