SAN FRANCISCO, 6. Juni 2022 –Algolia, die führende API-First-Plattform für Suche und Entdeckung, hat heute im Rahmen seines„Recommend Spring Release 2022“ weitere KI-Modelle (künstliche Intelligenz) und Funktionen vorgestellt. Algolia RecommendundAlgolia Search, die wöchentlich mehr als 30 Milliarden Suchanfragen verarbeiten, ermöglichen es jedem modernen Unternehmen mit Online-Präsenz, die Entdeckungsreise seiner Endnutzer zu bereichern, indem sie ihnen sofort die relevantesten und umsetzbarsten Empfehlungen bereitstellen. 

Mit dieser neuen Version führt Algolia Recommend fortschrittliche KI-Modelle ein, die auf Verhaltensanalysen basieren und gleichzeitig datenschutzkonform sind. In Verbindung mit den blitzschnellen Indizierungsfunktionen von Algolia können Kunden ihre relevantesten und aktuellsten Inhalte sofort für Endnutzer bereitstellen. Algolia Recommend lässt sich mit seinen No-Code-/Low-Code-Tools in nur vier Tagen implementieren und in die Produktion überführen. Entwickler können bei Bedarf auch einen Blick unter die Haube werfen, um ihre Implementierung weiter zu optimieren. 

Über ein einziges Dashboard können Merchandiser, Manager für digitale Inhalte oder Führungskräfte im digitalen Bereich das für sie passende Modell auswählen, es implementieren und anschließend die Ergebnisse nachverfolgen. Die Algolia Recommend Spring Release 2022 umfasst die folgenden neuen Funktionen:

• Beliebte Trends– Eine innovative neue Reihe von KI-Modellen, die aufkommende Trends anhand der Verhaltensdaten der Nutzer erkennt, während diese mit verschiedenen Marken, Produktkategorien, Inhalten und Themen von Interesse interagieren. All dies bietet Merchandisern und Verantwortlichen für digitale Inhalte die Möglichkeit, sofort mit den Besuchern in Kontakt zu treten. Dies steigert die Klickraten, senkt die Absprungraten und hilft Besuchern, das Gefühl von „FOMO“ (Fear of Missing Out) zu überwinden, indem es aufzeigt, welche Artikel gerade im Trend liegen oder welche Themen aktuell im Kommen sind.
• Geschäftsregeln– Low-Code-/No-Code-Funktionalität zur Steuerung von KI und zur Umsetzung einzigartiger Geschäftsstrategien – ganz ohne Eingriffe von Entwicklern. Dies bietet Sortimentsmanagern, Online-Handelsstrategen und Content-Spezialisten mehr Flexibilität, um wirkungsvolle neue Empfehlungen zu generieren und gleichzeitig die betriebliche Effizienz und Flexibilität deutlich zu steigern.
• Hybride Empfehlungsmaschine– Hierbei handelt es sich um eine Kombination aus Algorithmen für kollaboratives Filtern und inhaltsbasierten Filteralgorithmen, die gemeinsam die Relevanz und Genauigkeit der Empfehlungen erhöhen. Dieser Ansatz überwindet das „Cold-Start“-Problem, da den Nutzern Empfehlungen sofort angezeigt werden können, sobald die inhaltsbasierten Daten indexiert sind. Die Verfügbarkeit von Verhaltensdaten entweder in dieser Anfangsphase oder zu einem späteren Zeitpunkt kann dazu beitragen, die Qualität der Empfehlungen weiter zu optimieren und zu verbessern. Diese neue Funktion wird es allen Online-Anbietern ermöglichen, die Nutzerbindung schneller zu steigern und die Bestellraten zu verbessern.

Zusätzlich zu den oben genannten neuen Funktionen unterstützt Algolia Recommend die folgenden gängigen Funktionen:

• Ähnliche Produkte– Dieses Empfehlungsmodell ermöglicht es Händlern, die Konversionsrate und die Anzahl der Bestellungen zu steigern, indem es die Interaktionen der Kunden mit Artikeln (z. B. Klicks, Hinzufügen zum Warenkorb und/oder Käufe) während ihrer Sitzungen analysiert und auf Grundlage dieser Analyse ähnliche Produkte vorschlägt.
• Häufig zusammen gekauft– Dieses Empfehlungsmodell steigert den durchschnittlichen Bestellwert (AOV), indem es auf der Produkt- oder Warenkorbseite ergänzende Artikel vorschlägt, basierend darauf, was andere Kunden während einer einzigen Einkaufssitzung zusammen mit diesem Artikel gekauft haben.

„Als Käufer erwarten wir, dass es auf Kategorieseiten, Produktdetailseiten (PDPs) und Checkout-Seiten Empfehlungen gibt. Das beschleunigt unsere Suche nach den relevantesten Produkten und steigert für die Marken selbst den durchschnittlichen Bestellwert, die Konversionsraten und die Zahl der wiederkehrenden Besucher“, sagteBernadette Nixon, Geschäftsführerin von Algolia. „Unser Fokus liegt darauf, Empfehlungen von höchster Qualität anzubieten und unseren Kunden die Implementierung auf ihren Webauftritten zu erleichtern. Das Algolia Recommend Spring Release 2022 hilft Unternehmen dabei, die Wünsche und Bedürfnisse ihrer Nutzer zu antizipieren und ihnen innerhalb von Millisekunden die passenden Inhalte zu empfehlen.“ 

Laut einer kürzlich von Forrester Consulting durchgeführten„Total Economic Impact“-Studieverbesserte der Ranking-Algorithmus von Algolia die Relevanz der Suchergebnisse um 40 % bis 50 %, insbesondere bei mobilen Nutzern.

Mehrere frühe Nutzer konnten deutliche Vorteile verbuchen. Claire Armstrong, Leiterin für digitale Produkte beider Fender Musical Instruments Corporation, erklärt: „Mit Algolia Recommend können wir eine große Vielfalt unserer Inhalte, Lehrpläne und Lernaktivitäten innerhalb von‚Fender Play‘– der umfassenden Lern-App für Gitarre, Bass und Ukulele – noch stärker in den Vordergrund rücken. All dies unterstützt die nächste Generation von Musikern auf ihrer musikalischen Reise.“ Darüber hinaus steigerte Flaconi seinen durchschnittlichen Bestellwert (AOV) um 10 % und Gymshark erhöhte seine Bestellrate um 150 %.

Nixon fügte hinzu: „Im Laufe des Jahres werden wir die Algolia Search and Discovery-Plattform weiter innovativ gestalten und um neue Funktionen erweitern. So werden wir beispielsweise im Laufe dieses Sommers ein neues Merchandiser-Dashboard veröffentlichen, das alle Funktionen, die ein Merchandiser benötigt, in einem einzigen, intuitiven Dashboard bündelt. Damit können Merchandiser ihren Nutzern sehr schnell die richtigen Inhalte präsentieren. Das Dashboard umfasst eine breite Palette an Merchandising-Funktionen, darunter Merchandising auf Kategorieebene sowie leistungsstarke, KI-basierte Geschäftsregeln zur Steuerung der Neugewichtung für jede beliebige Kategorie oder Suchanfrage und vieles mehr. Wir haben dieses Dashboard speziell für Geschäftsanwender und Merchandiser entwickelt, um sicherzustellen, dass sie in einer No-Code-Umgebung Strategien umsetzen, testen und experimentieren können. Dies ist nur ein Beispiel für Anwendungsfälle im E-Commerce, doch wir werden im Laufe des Jahres noch viele weitere Ankündigungen machen.“ 

„IDC geht davon aus, dass der Markt für intelligente Knowledge-Discovery-Software bis 2025 auf einen Umsatz von 11,3 Milliarden US-Dollar anwachsen wird, bei einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 26,4 % in den nächsten vier Jahren“, sagte Hayley Sutherland, Senior Research Analyst für Conversational AI und Intelligent Knowledge Discovery bei IDC. „In diesem Bereich hat die Such- und Discovery-Plattform von Algolia – und insbesondere die Frühjahrsversion 2022 von ‚Algolia Recommend‘ – das Potenzial, eine bedeutende Rolle dabei zu spielen, bisher ‚versteckte‘ Daten zugänglich zu machen und Inhalte für die Entscheidungsfindung in Unternehmen bereitzustellen.“

Das Algolia Recommend Spring Release 2022 ist ab sofort verfügbar. Um sich anzumelden und kostenlos mit der Entwicklung zu beginnen, besuchen Siehttps://www.algolia.com/users/sign_up.    

Über Algolia
Algolia ist eine API-First-Plattform für Suche und Entdeckung, die Entwickler in die Lage versetzt, Nutzererlebnisse im Internet-Maßstab zu gestalten, um mit blitzschneller Suche und dem besten Browsing-Erlebnis in Anwendungen die Wünsche der Kunden zu antizipieren und so zu noch beeindruckenderen Entdeckungen zu führen. Mehr als 12.000 Unternehmen, darunter Under Armour, Lacoste, Birchbox, Stripe, Slack, Medium und Zendesk, vertrauen auf Algolia, um jährlich über 1,5 Billionen Suchanfragen zu verarbeiten. Algolia hat seinen Hauptsitz in San Francisco und Niederlassungen in New York, Atlanta, Austin, Paris, London und Bukarest. Weitere Informationen finden Sie unterwww.algolia.com.