Zugehöriges Produkt
Helfen Sie Ihren Benutzern, ihre Bedürfnisse weiterzuentwickeln.
Mit Algolia Recommend können sich Entwickler auf unsere robusten APIs verlassen, um die Empfehlungserfahrungen zu erstellen, die am besten zu den Bedürfnissen ihrer Unternehmen passen.
Beginnen Sie kostenlosErhalten Sie eine DemoHochentwickelte Front-End-Bibliotheken, API-Clients und eine umfangreiche Dokumentation helfen Entwicklern bei der einfachen und schnellen Erstellung, Bereitstellung und Wartung.
Filtern, vermarkten, bewerten und kontextualisieren Sie Empfehlungen, damit sie zu Ihrer Marke und Ihren individuellen Geschäftszielen passen.
Nutzen Sie mit Algolia Search + Recommend die Vorteile einer einzigen Plattform und steigern Sie dadurch die Entdeckungen und Ergebnisse über Ihre gesamte Kauferfahrung hinweg.
Helfen Sie Ihren Benutzern, ihre Bedürfnisse weiterzuentwickeln.
Maximieren Sie den durchschnittlichen Bestellwert.
Steigern Sie die Zeit, die auf der Website verbracht wird.
Wecken Sie das Interesse Ihrer Besucher von der ersten Sekunde an.
Kontextualisieren und vermarkten Sie Ihre Empfehlungen.
Helfen Sie Ihren Benutzern, ihre Bedürfnisse weiterzuentwickeln.
Maximieren Sie den durchschnittlichen Bestellwert.
Steigern Sie die Zeit, die auf der Website verbracht wird.
Wecken Sie das Interesse Ihrer Besucher von der ersten Sekunde an.
Kontextualisieren und vermarkten Sie Ihre Empfehlungen.
Erhöhung der Bestellquote
Erhöhung des durchschnittlichen Auftragswerts
Online-Umsatz
Mit Hilfe von Algolia konnte Auto Mercado die Kundenerfahrung und Interaktion deutlich verbessern, neue Umsatzströme generieren und die Rendite steigern.
Empfehlen ist ein entscheidendes Website-Potential, wenn Kunden vor ihrem Besuch viele der verfügbaren Produkte nicht kennen.
Nutzt Algolia Recommend in 14 Ländern, um das manuelle Merchandising durch die Handelsteams mit KI-gestützten Empfehlungen zu ergänzen.
Erleben Sie Algolia Recommend
Profitieren Sie von Nutzerverhalten und kollaborativem Filtern, um Cross-Selling und Upselling zu fördern und den durchschnittlichen Bestellwert zu erhöhen.
Maximieren Sie Konversionen und Katalogpräsenz durch Anzeigen ähnlicher Produkte und weiterer relevanter Inhalte
Steigern Sie die Verweildauer und das Engagement der Nutzer mit Empfehlungen wie „Weil Sie sich das angesehen haben“ oder „Mehr dazu“.
Zeigen Sie die derzeit beliebtesten Produkte an und fesseln Sie Ihre Besucher von der ersten Sekunde an mit einer wirklich dynamischen Startseite
Zeigen Sie Ihre beliebtesten Kategorien, Themen oder Marken an und helfen Sie Ihren Besuchern, schnell zu dem zu navigieren, was sie nicht verpassen sollten
Verstehen Sie Ihre Nutzer, decken Sie verborgene Möglichkeiten auf und optimieren Sie Ihr gesamtes Kundenerlebnis
Stellen Sie sicher, dass Ihr Algorithmus genaue Empfehlungen liefert, bevor er in Betrieb geht
Eine Filtermethode, mit der Sie die perfekten Empfehlungen für Ihr Unternehmen herausfiltern können
Geben Sie Ihren Geschäftsanwendern den Freiraum, ihre Strategien zusätzlich zu den Empfehlungen anzuwenden
Indexierung von Inhalten aus beliebigen Quellen
Starten Sie in wenigen Minuten und nutzen Sie alle Möglichkeiten von Algolia
Algolia konzentriert sich auf das Building und gewährleistet Leistung und Zuverlässigkeit in großem Maßstab
Schützen Sie Ihre Nutzer und Ihre Kundendaten
Erstellen Sie ein neues Karussell mit nur 6 Zeilen Code
Vermeiden Sie Probleme beim Kaltstart mit unserer Engine, die sowohl auf Benutzerereignissen als auch auf Katalogattributen läuft
Wirklich schnell. Die meisten Empfehlungsanfragen werden zwischen 1 und 20 Millisekunden in Anspruch nehmen.
Hinter den Kulissen stützen sich die Empfehlungen auf überwachte maschinelle Lernmodelle und die Stiftung Algolia.
Für beide Modelle werden die Daten der letzten 30 Tage erhoben. Dies führt zu einer Matrix, deren Spalten userTokens und deren Zeilen objectIDs sind. Jede Zelle stellt die Anzahl der Interaktionen (Klicks und/oder Konvertierungen) zwischen einem userToken und einer objectID dar. Dann wendet Algolia Recommend einen Algorithmus für die kollaborative Filterung an: Für jeden Artikel findet es andere Artikel, die ähnliche Kaufmuster bei den Kunden zeigen. Artikel werden als ähnlich betrachtet, wenn dieselben Benutzer mit ihnen interagieren. Artikel werden als zusammen gekauft angesehen, wenn dieselbe Gruppe von Benutzern sie gekauft hat.
Empfehlungen zu erhalten ist ein vierstufiger Prozess:
Unsere Empfehlungs-Engine ist sprachunabhängig: Sie unterstützt alphabetische und symbolbasierte Sprachen (wie Chinesisch, Japanisch oder Koreanisch).
Im Wesentlichen analysiert eine Empfehlungs-Engine die Interaktionen von Benutzern mit verschiedenen Elementen, um Verbindungen zwischen diesen Elementen herzustellen. Hier können Sie tiefer eintauchen.
Ein Beispiel für eine Empfehlungs-Engine ist eine Recommend-Engine für den E-Commerce. Es wird analysiert, welche Produkte Käufer zusammen kaufen oder mit welchen Produkten Käufer innerhalb kurzer Zeit interagieren, um Empfehlungen für „Häufig zusammen gekauft“ oder „Verwandte Produkte“ zu generieren. Erfahren Sie hier mehr!
Die wichtigsten Komponenten eines leistungsstarken Empfehlungssystems sind: Datenquellen, Feature-Store, Modelle für maschinelles Lernen, Vorhersagen und Aktionen, Ergebnisse und Metriken. Weitere Details finden Sie in dieser speziellen Serie.
Der beste Weg, eine Recommend-Engine zu verbessern, ist sicherzustellen, dass Sie sie mit qualitativen Daten versorgen: Benutzerinteraktionen und Artikel. Zusätzlich gibt es Filter, die Sie auf die Empfehlungen anwenden können, die generiert werden. Letztlich müssen wichtige Leistungsindikatoren genau nachverfolgt werden, um Verbesserungsbereiche zu identifizieren.
Das offensichtlichste operative Ziel der Verwendung eines personalisierten Empfehlungssystems ist es, Artikel zu empfehlen, die für den Benutzer relevant sind, da die Menschen eher Artikel kaufen, die sie attraktiv finden. Erfahren Sie hier mehr über personalisierte Empfehlungen und deren Vorteile!
Inhaltliche Empfehlungen basieren ausschließlich auf Artikelbeschreibungen. Personalisierte Empfehlungen basieren auch auf den Interaktionen des Benutzers, wobei jeder Benutzer eine andere Reihe von Empfehlungen sehen wird, je nach seinen individuellen Präferenzen. Erfahren Sie hier mehr!