Spring GDS 25. Jubiläum
Ein Logistikunternehmen, das in 190 Länder versendet, hat etwas gebaut, um an sich selbst zu liefern.
Recommendation Engine
Was ist eine Recommendation Engine?
Eine Recommendation Engine ist ein System, das vorhersagt, was ein Nutzer als Nächstes wahrscheinlich will, und es ihm zeigt. Sie ist die Maschinerie hinter der Zeile "das könnte Ihnen auch gefallen", dem vorgeschlagenen nächsten Video, den Produkten, die an der Kasse erscheinen. Die Engine nimmt, was sie über einen Nutzer und sein Verhalten weiß, und ordnet einen Katalog von Artikeln danach, wie wahrscheinlich jeder gerade relevant ist.
Es gibt zwei klassische Ansätze, oft kombiniert. Collaborative Filtering empfiehlt anhand von Mustern über Nutzer hinweg: Wer dies gekauft hat, kaufte auch jenes. Content-based Filtering empfiehlt Artikel, die dem ähneln, was einem Nutzer bereits gefiel, beurteilt nach den Attributen der Artikel selbst. Moderne Engines mischen beides und legen maschinelles Lernen darüber, um Skalierung und Cold Starts zu bewältigen, das Problem, jemandem zu empfehlen, den das System kaum kennt. Ein Onlineshop, der Produkte anhand der Käufe ähnlicher Kunden vorschlägt, ist eine Recommendation Engine mit Collaborative Filtering, und eine gut abgestimmte kann einen spürbaren Teil des Umsatzes heben.
Die Engine ist nur so gut wie die Daten und die Feedbackschleife dahinter. Jeder Klick, Kauf und jedes Überspringen ist ein Signal, und ein Empfehlungssystem, das schnell aus diesen Signalen lernt, übertrifft eines, das allen dieselben beliebten Artikel empfiehlt.
Recommendation Engines bei Dallonses
Wir bauen Recommendation Engines, die eine echte Kennzahl bewegen, nicht solche, die nur in einer Demo schlau aussehen. Das beginnt bei den Daten: saubere Verhaltenssignale, eine klare Definition, was eine gute Empfehlung wirklich ist, und ein Weg, sie nach dem Livegang zu messen. Ein Empfehlungssystem, das auf das Falsche optimiert, kann das Erlebnis still beschädigen.
Unsere Arbeit hier verbindet maschinelles Lernen mit datengetriebenen Kundenerkenntnissen, denn eine starke Engine hängt davon ab, das Kundenverhalten wirklich zu verstehen. Wir bauen das Modell, binden es ins Produkt ein und lassen es mit A/B-Tests gegen echten Verkehr laufen, damit der Zuwachs gemessen statt angenommen wird. Die KI-Lösungen, die wir hier ausliefern, sind auf Katalog und Kunden des Kunden abgestimmt, nicht auf einen generischen Benchmark.
Sie möchten jedem Kunden das zeigen, was er am wahrscheinlichsten will? Bauen wir es.
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