Herausforderung
Ein wachsender E-Commerce-Händler hatte mit niedrigen Konversionsraten und hoher Warenkorbabbruchrate zu kämpfen. Kunden hatten Schwierigkeiten, relevante Produkte in ihrem großen Katalog zu finden.
Lösung
Wir haben eine personalisierte KI-Empfehlungsmaschine implementiert, die Kundenverhalten, Kaufhistorie und Browsing-Muster analysiert, um relevante Produkte vorzuschlagen. Das System verwendet kollaboratives Filtern und Deep Learning, um Kundenpräferenzen zu verstehen.
Ergebnisse
- 35% Steigerung der Verkaufskonversionsrate
- 28% Reduzierung der Warenkorbabbrüche
- 42% Steigerung des durchschnittlichen Bestellwerts
- 50% mehr Wiederholungskäufe
Verwendete Technologien
Empfehlungssysteme, Maschinelles Lernen, Kollaboratives Filtern, Echtzeitanalytik