Empfehlungssystem (Recommendation engine)
Ein System, das anhand von Daten vorhersagt, welche Inhalte oder Produkte für jemanden relevant sind, und sie gezielt empfiehlt.
Von Tanguy De Keyzer · Gründer und digitaler Strateg
Empfehlungssystem ist die Bezeichnung für ein System, das vorhersagt, welche Inhalte, Produkte oder Angebote für eine bestimmte Person am relevantesten sind, und sie danach gezielt empfiehlt. Denken Sie an die Vorschläge, die Sie in einem Dienst auf Basis früheren Verhaltens sehen, aber genauso an die passenden Inhalte oder Fälle, die einem B2B-Besucher gezeigt werden.
Wie funktioniert das?
Die meisten Systeme laufen auf Machine Learning und nutzen grob zwei Ansätze. Kollaboratives Filtern schaut auf das Verhalten ähnlicher Nutzer: Menschen wie Sie fanden das ebenfalls interessant. Inhaltsbasiertes Filtern schaut auf die Merkmale dessen, was jemand früher angesehen hat, und findet passende Elemente dazu. In der Praxis werden beide oft zu einem hybriden System verbunden, das schärfer vorhersagt, je mehr hochwertige Daten hereinkommen.
Warum das zählt
Für ein B2B-Unternehmen ist ein Empfehlungssystem kein Onlineshop-Trick, sondern ein Weg, die Customer Journey zu beschleunigen. Indem Sie den richtigen Fall, das richtige Whitepaper oder die richtige Leistung im richtigen Moment zeigen, halten Sie einen Interessenten im Gespräch und führen ihn natürlicher zu einer Conversion. Dieselbe Vorhersagelogik speist auch Techniken wie Dynamic Creative Optimization.
Die Falle
Ein System ist nur so gut wie die Daten und das Ziel, auf das es optimiert. Wenn Sie auf Klicks steuern, bekommen Sie Empfehlungen im Stil von Klickködern, die nichts zu Ihrem Geschäft beitragen. Steuern Sie deshalb auf das, was wirklich zählt: qualifizierte Leads und Umsatz, nicht flüchtige Interaktion.
Von der Theorie zum Wachstum.
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