FACT-Finder launcht „Next Generation Blixt“

Das Thema „Personalisierung“ spielt im eCommerce des 21. Jahrhunderts eine zunehmend wichtigere Rolle. Das gilt sowohl für Endkunden, die bevorzugt in Online-Shops einkaufen, die ihnen die beste Customer Experience bieten, als auch für Händler, die ihre Kundschaft immer individueller ansprechen müssen, um höhere Conversion Rates und Umsätze zu erzielen.

Doch Personalisierung ist nicht gleich Personalisierung. Nach wie vor gibt es eine Menge Online-Shops, die anhand von Kundengruppen individuelle Angebote ausspielen – ein Ansatz, der bisher nur aus Mangel an Alternativen genutzt wurde. Denn keine Segmentierung kann den Kontext der Kunden mit allen persönlichen Wünschen und Anforderungen widerspiegeln. „Personalisierung durch Segmentierung ist tot“, erklärt Robin Mellstrand, Chief Strategy Officer von Loop54. „Heute müssen Shop-Betreiber in der Lage sein, ihren Kunden wirklich relevante Einkaufserlebnisse zu bieten, und zwar in Echtzeit.“ Genau das macht Next Generation Blixt jetzt möglich: weil es die patentierten Such-Algorithmen von FACT-Finder mit GOLEM, der künstlichen Intelligenz von Loop54, vereint. Damit bietet Next Generation Blixt den höchsten Standard an Suchpräzision, Performance und Einstellungsmöglichkeiten – in Kombination mit einer KI zur Interpretation, Optimierung und Personalisierung der Ergebnisse.

Im Wesentlichen stellt Next Generation Blixt Nutzern drei Neuerungen zur Verfügung:

1. Wisdom of the Crowd

Bisher war es eine echte Herausforderung, jedem Kunden zu jeder Zeit die relevantesten Produkte anzuzeigen – weil der Kontext menschlicher Suchanfragen für Maschinen schwer zu interpretieren ist. Wer nach „PS4 Spiel“ sucht, möchte vermutlich ein Spiel für die PlayStation 4 kaufen. Wer aber nur nach „PS4“ sucht, möchte kein Spiel kaufen, sondern die tatsächliche Konsole. Menschen verstehen diese Unterscheidung intuitiv, Maschinen aber nicht, denn sie finden „PS4“ in beiden Fällen in den Produktdaten. Und genau das führt zu Missverständnissen: So zeigen viele Online-Shops für „PS4“ zuerst die Spiele – und erst weiter unten die Konsole.

Next Generation Blixt versteht bereits innerhalb der ersten Kunden-Sessions, was mit dieser Suchanfrage gemeint ist. Wo früher noch unzählige Interaktionen nötig waren (Big Data), reicht heute ein absolutes Minimum an Lerndaten, um den Kontext jeder Suchanfrage zu verstehen.

Basierend auf dem individuellen Produktkatalog des Shops entwickelt der GOLEM-Algorithmus ein neuronales Netzwerk, das die Beziehungen zwischen verschiedenen Produkten abbildet. Anstatt sich auf Daten zu individuellen Produkten zu verlassen, generiert GOLEM produkt-unabhängige Neuronen, die Wissen über einen bestimmten Produkttyp und dessen mögliche Attribute sammeln. Da auf diese Weise Informationen zwischen ähnlichen Produkten ausgetauscht werden, braucht es nur wenige Lerndaten. Selbst bei Sortiments-Änderungen bleibt die Suchergebnis-Qualität konstant hoch. Und: Informationen über persönliche Vorlieben und die Suchintention breiten sich innerhalb des neuronalen Netzes aus. Jede Interaktion wirkt sich so auf tausende Produkte aus, anstatt nur auf eines.

2. Personalisierung in Echtzeit

Der Kontext, in dem sich der Online-Shopper gerade bewegt, wird jedoch nicht nur durch allgemeines Suchverhalten (Wisdom of the Crowd) beeinflusst. Auch die individuellen Interessen und Vorlieben bestimmen, welche Absicht hinter einer Suchanfrage steht. So kann ein und dieselbe Suchanfrage ganz unterschiedlich gemeint sein – und ganz unterschiedliche Wünsche beinhalten. Next Generation Blixt stellt sicher, dass Suchergebnisse immer zum individuellen Kontext der Kunden passen. Die Personalisierung kann dabei entweder innerhalb ein und derselben Session erfolgen oder auch Session-übergreifend mit einer User-ID.

3. Recommendations auf einem völlig neuen Level

Bei einem Shop-Sortiment mit 1.000 Produkten lassen sich Recommendations noch manuell konfigurieren. Bei zigtausend Artikeln ist das unmöglich. Händler mit großen Sortimenten haben sich deshalb bisher vor allem auf Daten über häufig gleichzeitig gekaufte Produkte verlassen, um Recommendations automatisch generieren zu lassen. Doch meist gibt die Datenbasis nicht genug her, um wirklich gute Ergebnisse auszuspielen. Zudem sind die Empfehlungen auf beliebte Artikel begrenzt, wobei neue Produkte und Nischenartikel mit höherer Relevanz dann ignoriert werden. Next Generation Blixt hebt Recommendations auf ein völlig neues Level – ohne manuellen Aufwand und auch bei ganz wenigen Daten. Denn genau wie bei der Personalisierung von Suchergebnissen versteht GOLEM auch hier, wie Produkte zusammenhängen. Die KI zeigt den Kunden genau die Empfehlungen, die am besten zum Kontext und zur Kaufabsicht passen.

Mehr Infos zu Next Generation Blixt hier: www.fact-finder.de/blog/next-generation-blixt/