Recommendation engine
Een systeem dat op basis van data voorspelt welke items of content relevant zijn voor iemand, en die gericht aanbeveelt.
Door Tanguy De Keyzer · Oprichter & digitale strateeg
Recommendation engine is de naam voor een systeem dat voorspelt welke items, producten of content het meest relevant zijn voor een specifieke persoon, en die vervolgens gericht aanbeveelt. Denk aan de suggesties die je in een dienst ziet op basis van eerder gedrag, maar even goed aan relevante content of cases die een B2B-bezoeker te zien krijgt.
Hoe werkt het?
De meeste engines draaien op machine learning en gebruiken grofweg twee benaderingen. Collaborative filtering kijkt naar het gedrag van vergelijkbare gebruikers: wie op jou lijkt, vond dit ook interessant. Content-based filtering kijkt naar de kenmerken van wat iemand eerder bekeek en zoekt daar passende items bij. In de praktijk worden beide vaak gecombineerd tot een hybride systeem dat scherper voorspelt naarmate er meer kwalitatieve data binnenkomt.
Waarom het telt
Voor een B2B-bedrijf is een recommendation engine geen webshop-trucje, maar een manier om de customer journey te versnellen. Door op het juiste moment de juiste case, whitepaper of dienst te tonen, houd je een prospect betrokken en leid je hem natuurlijker naar een conversie. Dezelfde voorspellende logica voedt ook technieken zoals dynamic creative optimization, waar de meest relevante boodschap automatisch wordt geselecteerd.
De valkuil
Een engine is zo goed als de data en het doel waarop ze optimaliseert. Stuur je op clicks, dan krijg je clickbait-aanbevelingen die niet bijdragen aan je business. Stuur daarom op wat echt telt: gekwalificeerde leads en omzet, niet op vluchtige interactie. En blijf transparant; aanbevelingen die irrelevant of opdringerig aanvoelen, schaden net het vertrouwen dat je probeert op te bouwen.
Van theorie naar groei.
Wij zetten Recommendation engine om in meetbaar resultaat voor jouw bedrijf.