Mit unserem KI-Empfehlungssystem Shape bringen Sie das Online-Einkaufserlebnis Ihrer Kund:innen auf ein neues Level: Unsere Lösung kombiniert Machine Learning (ML) und Large Language Models (LLMs), um hochpersonalisierte Produktempfehlungen und Angebote in Echtzeit auszuspielen. Dank noch passenderer Vorschläge als bisher erhöht sich nicht nur der Warenwert im Einkaufswagen, sondern auch die Zufriedenheit Ihrer Kund:innen.
Shape: KI-Recommender mit hochpersonalisierten Empfehlungen
Den wachsenden Kundenansprüchen gerecht zu werden und gleichzeitig wettbewerbsfähig zu bleiben – das ist eine der größten Herausforderungen für E-Commerce-Unternehmen. Kund:innen erwarten ein personalisiertes Einkaufserlebnis, das ihre individuellen Vorlieben und Kaufgewohnheiten berücksichtigt. Unser KI-Recommender Shape (Semantic Hybrid Algorithm for Personalized Engagement) hilft Ihnen, die hohen Erwartungen zu erfüllen – und damit Kundenbindung sowie Markenloyalität zu steigern und Umsatzchange zu nutzen.
Shape kombiniert moderne Technologien, um Daten und semantische Zusammenhänge zu analysieren und daraus treffsichere Empfehlungen mit einer hohen Erfolgsquote abzuleiten. Mit Hilfe von Machine-Learning-Algorithmen und Large Language Models werden kontinuierlich Kundendaten wie Kaufhistorien, Suchverhalten und Interaktionen sowie Produkt- und Coupondaten ausgewertet – selbstverständlich unter strikter Einhaltung aller Datenschutzrichtlinien. Das Ergebnis sind hochgradig personalisierte Produktempfehlungen und Angebote, die präzise auf die Bedürfnisse Ihrer Kund:innen abgestimmt sind.
Mit flexiblen Empfehlungslogiken und Algorithmen ermöglicht Shape die nahtlose Umsetzung verschiedenster Personalisierungsstrategien in Ihrem Online-Shop, beispielsweise Up- oder Cross-Selling.
Nutzen Sie das volle Potential Ihrer digitalen Kundenkontakte und vereinbaren Sie einen unverbindlichen Beratungstermin mit uns:
- hochpersonalisierte Einkaufserlebnisse durch individuelle Empfehlungen in Echtzeit
- höhere Kundenzufriedenheit und -bindung
- Umsatzsteigerung durch häufigere und größere Käufe
- effektivere Verkaufsstrategien durch zielgerichtete Empfehlungen
- Anpassungsmöglichkeiten an unterschiedliche Anwendungsfälle durch diverse Algorithmen
Anwendungsbeispiele für Shape
Unser KI-Empfehlungssystem lässt sich an verschiedenen Stellen der Customer Journey einsetzen – vom Besuch auf der Startseite Ihres Online-Shops bis zum Warenkorb kurz vor Bestellabschluss.
Auf der Startseite Ihres Online-Shops können Sie Produkte empfehlen, die ähnliche Kund:innen in der Vergangenheit gekauft haben. Diese auf sozialer Validierung beruhende Logik schafft Vertrauen und steigert die Kaufbereitschaft, da Kunden sich bestärkt fühlen, wenn sie sehen, welche Produkte andere gewählt haben. Zusätzliche Empfehlungslogiken wie „Kürzlich angesehen“ oder „Am häufigsten gekauft“ können ebenfalls eingesetzt werden.
Shape optimiert die Produktdetailseiten mit Up- und Cross-Selling-Empfehlungen. Ergänzende Produkte reduzieren den Suchaufwand und erhöhen den Warenkorbwert. Gleichzeitig fördern Upselling-Vorschläge den Wechsel zu höherwertigen Alternativen. Shape setzt dies mithilfe von innovativen Deep-Learning-Technologien um und erhöht dadurch sowohl den Personalisierungs- als auch den Automatisierungsgrad.
Kurz vor dem Kaufabschluss maximiert Shape den Warenkorbwert durch gezielte Empfehlungen. Produkte, die häufig mit den aktuellen Warenkorbinhalten gekauft werden, regen zu spontanen Zusatzkäufen an, erhöhen den Warenkorbwert und nutzen dadurch das Momentum vor dem Checkout optimal aus.
LHIND: Ihr Partner für maßgeschneiderte KI-Lösungen
Lufthansa Industry Solutions (LHIND) vereint umfassende Expertise in künstlicher Intelligenz und datengetriebenen Technologien und hat erfolgreich KI-Projekte in verschiedenen Branchen umgesetzt. Wir passen Shape exakt an Ihre Anforderungen an und begleiten Sie durch alle Phasen der Implementierung: von der ersten Analyse bis zur erfolgreichen Integration und Schulung Ihrer Mitarbeitenden. So stellen wir sicher, dass die Lösung perfekt in Ihre Systeme passt und nachhaltigen Mehrwert bietet.
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