Dynamische KI-Empfehlungen – Präsentation von Produkten, die auf der Grundlage von pAI-Modellen auf die aktuellen Präferenzen des Benutzers abgestimmt sind
Verwendung ähnlicher Produkte, die in Pfaden, Einkäufen und visuellen Ähnlichkeiten miteinander verbunden sind, um den Verkauf komplementärer Produkte zu steigern
Bereitstellung personalisierter Angebote nicht nur auf der Website, sondern auch in der mobilen App, per E-Mail, SMS oder Web-Push-Benachrichtigungen
Die einzigen Empfehlungen, die ohne Cookies (cookieless), in Inkognito-Fenstern, mit Firefox ETP und mit Adblockern funktionieren.
Was für einen Unterschied macht das? Bis zu 3,5-mal höhere Konversionsraten im Vergleich zu einfachen Regeln der Konkurrenz. Lassen Sie sich nicht von einer zufälligen Produktauswahl und der Präsentation der meistverkauften Produkte unter dem Deckmantel „Für Sie ausgewählt” täuschen.
Unsere Empfehlungen ermöglichen die Umsetzung verschiedener Szenarien in unterschiedlichen Branchen. Es handelt sich dabei weder um eine Blackbox noch um eine einzige Strategie ohne Konfigurationsmöglichkeiten. Es sind Dutzende von Strategien, die auf verschiedenen pKI-Modellen basieren und genau auf die Bedürfnisse unserer Kunden zugeschnitten werden können.
Ein eigenes CDN ermöglicht ein schnelleres Laden der Webseiten (Entlastung der eigenen Ressourcen) und eine schnellere Bereitstellung der Inhalte für den Nutzer. Unsere Systeme bereiten Fotos in Dutzenden verschiedener Größen vor und laden sie optimal angepasst.
Wir behaupten, dass dies wahrscheinlich die genaueste Analyse der Welt ist. Wir betreiben keinen „Analytics-Betrug“, bei dem wir alle Transaktionen und den Wert des gesamten Warenkorbs uns selbst zuschreiben.
Wir verlassen uns auch nicht auf Google Analytics, das solche Praktiken ermöglicht. Wir liefern ein wahrheitsgetreues Bild der Wirksamkeit unserer Produktempfehlungen.
Unsere Lösung ist cookieless. Ressourcen werden von den meisten Adblockern oder Browsern selbst nicht blockiert.
Dies ermöglicht höhere Konversionsraten. Im Inkognito- und ETP-Modus liefern wir weiterhin Empfehlungen, während andere nur leere Flächen sehen.
Für noch höhere Konversionsraten und eine schnellere Bereitstellung von Inhalten haben wir eine weltweit einzigartige Semi-API-Implementierung eingeführt. So einfach wie ein Skript, ohne Einbeziehung der IT-Abteilung, aber mit der Leistungsfähigkeit einer API. Und Konversionsraten – bis zu zweimal höher im Vergleich zu herkömmlichen Skripten.
Natürlich ist die Semi-API nicht die einzige verfügbare Implementierungsmethode. Unsere Produkte können auch über eine API oder auf herkömmliche Weise über ein einziges, einfaches JS-Skript implementiert werden, das nicht von Werbeblockern blockiert wird und keine Cookies von Drittanbietern erfordert.
Ja, wir brauchen keine Vorlagen. Bei jeder Implementierung gestalten wir das Erscheinungsbild der Elemente der Website des Kunden neu. Unsere Empfehlungs-Widgets unterscheiden sich optisch nicht von anderen Elementen auf der Website.
Für ein schnelleres Modelltraining können die gesammelten Daten durch historische Daten ergänzt werden, wodurch die Effektivität der Empfehlungen vom ersten Tag an erhöht wird. In ähnlicher Weise ergänzen wir Informationen über registrierte Benutzer, wodurch die Effektivität unserer Empfehlungen erhöht wird.
Die einzigen Empfehlungen, die ohne Cookies (cookieless), in Inkognito (12 % der Nutzer verwenden diese täglich), mit Firefox ETP (5 % der Nutzer) und mit Werbeblockern (43 % der Nutzer) funktionieren. Während wir 100 % der Nutzer erreichen, schaffen es andere nur auf 40 % Ihrer Nutzer.
Wir entwickeln unsere Produkt- und Inhaltsempfehlungsmodelle seit 2010, also deutlich früher als die generativen GPT-Modelle entstanden sind. Das liegt daran, dass wir in einem anderen Bereich tätig sind, der sich viel früher entwickelt hat, nämlich der prädiktiven KI (pAI) statt der generativen KI (wie ChatGPT).
Und dahinter steht eine leistungsstarke technologische Architektur. Die Verarbeitung großer Mengen von Nutzern und Produkten erfordert verteilte Computersysteme für das Training von Modellen, die Verwaltung von GPU/CPU-Clustern und den Datenfluss.
Die Notwendigkeit schneller Modellaktualisierungen erfordert außerdem Caching-Systeme. Dies ist einer der Gründe, warum E-Commerce-Plattformen keine KI-Empfehlungen anbieten können, sondern nur einfache Regeln.
Unsere KI-Produktempfehlungen auf Basis von pKI-Algorithmen erhöhen die Konversionsrate und die Klicks auf Produktseiten, den Umsatz, die Anzahl der Transaktionen und den Bestellwert. Wir dokumentieren dies in unseren äußerst genauen Statistiken.
Die Produktempfehlungen von Quarticon reduzieren die Absprungraten, indem sie den Nutzern interessante Produkte präsentieren, selbst wenn diese zufällig auf die Website gelangt sind.
Wir helfen dabei, die Anzahl der abgebrochenen Warenkörbe zu reduzieren. Auf diese Weise beeinflussen wir auch die allgemeine Benutzererfahrung und die Zufriedenheit der Nutzer mit dem Shop.
Unsere Produktempfehlungen wirken sich auf die Kosten von Suchmaschinenkampagnen aus. Eine niedrigere Absprungrate bedeutet eine höhere Zufriedenheit der Suchmaschinennutzer, was die effektiven Kosten für die Suchmaschine reduziert.
Gute Produktempfehlungen verbessern den eCPC. Wie ist das möglich? In Affiliate-Programmen steigern sie die Konversionsrate, Publisher erzielen höhere Umsätze, der effektive eCPC wächst und infolgedessen steigen das Interesse und die Effektivität des Programms, ohne dass die CPS-Provisionen erhöht werden müssen
Indem wir einige der Aufgaben selbst übernehmen, steigern wir die Effizienz von E-Commerce-Shops, lösen ihre wichtigsten Herausforderungen und optimieren wichtige Elemente auf der Website.
Die Produkt-Empfehlungen von Quarticon sind nicht nur in Produkt-Widgets. Sie sind auch in E-Mails (sogenannten KI-Mails), Push-Benachrichtigungen und Textnachrichten. Sie können in jedem digitalen Kanal eingesetzt werden, was konsistente Vorschläge über alle Kanäle hinweg für Benutzer bedeutet, die zwischen den Kanälen erkannt werden. Das macht unsere Tools wirklich Omni-Channel (360°).
Empfehlungen sind nicht auf Produkt-Frames beschränkt. Sie können auf jede erdenkliche Weise präsentiert werden. Zum Beispiel eine Liste von Produkten in einer E-Mail, Grafiken mit einem Rabatt in einer Push-Benachrichtigung, ein Overlay mit einem Produktempfehlung und zusätzlichen sozialen Beweisempfehlungen oder eine In-App-Story. Die Möglichkeiten sind endlos.
Personalisierte KI-Empfehlungen in mobilen Apps für neue und zurückkehrende Benutzer, für diejenigen, die regelmäßig kaufen, und für diejenigen vor ihrem ersten Kauf.
CDP (Customer Data Platform) und Marketingautomatisierungssysteme haben eines gemeinsam – sie sind darauf ausgelegt, sogenannten bekannten Nutzern (E-Mail, Anwendungs-ID) zu dienen.
Quarticon ist darauf ausgelegt, zunächst anonyme Nutzer in Echtzeit zu behandeln (da es von diesen weitaus mehr gibt) sowie bekannte Nutzer.
CDP- und Marketingautomatisierungssysteme erfordern ein Team (manchmal ein großes), um gezielte Kampagnen zu gestalten und umzusetzen. Sie sind ressourcenintensiv und zeitaufwendig.
Quaticon ist autonom – es benötigt kein Team, um zu operieren. Es trifft die besten Entscheidungen selbstständig, lernt aus jeder Nutzeraktion und passt sich automatisch an aktuelle Trends an.
Quarticon hat einen weiteren Vorteil. Es funktioniert nicht nur kanalübergreifend, sondern auch mit jedem CDP- und Marketingautomatisierungssystem, ohne dass eine Integration erforderlich ist.
Was bedeutet das? In fortgeschrittenen MA-Systemen eliminiert es 99 % der täglichen Aufgaben. In grundlegenden MA-Systemen macht Quarticon sie „die fortschrittlichsten der Welt“. Deshalb müssen Sie Ihren MA-Anbieter nicht wechseln, um KI auf Ihrer Website, in Ihrer App und in Ihren E-Mails zu haben.
Wenn es um E-Commerce und Produktempfehlungen geht, kennt niemand es besser als wir. Weder E-Commerce-Plattformen, noch Marketingautomatisierungssysteme, noch CDP-Systeme. Wir bauen seit 2010 Empfehlungsmodelle (pAI).
Mit unseren Tools können Sie Ihren Nutzern ein deutlich höheres Erlebnis bieten.
Füllen Sie das Formular aus und sehen Sie, wie wir uns um die Konversionen in Ihrem Shop kümmern können.
Bestellen Sie Empfehlungen für Produkte auf unserer Website. Sehen Sie sich die Preisliste für alle verfügbaren Optionen an.
Die Hauptziele der Implementierung von KI-basierten Produktempfehlungen sind verkaufen, verkaufen und mehr verkaufen.
Mit jeder Bewegung des Nutzers wissen wir immer besser, für welches Produkt er/sie sich interessieren wird und welches er/sie in den Warenkorb legen wird. Wir wissen dies sogar früher als der Nutzer selbst.
Empfehlungen verbessern auch das gesamte Einkaufserlebnis, indem sie ständig personalisierte Vorschläge für die relevantesten Produkte bereitstellen.
Absolut! Sie können personalisierte Produktempfehlungen an Ihre Vorlieben anpassen. Dieses Maß an Anpassung stellt sicher, dass das Tool Ihre spezifischen Interessen und Bedürfnisse widerspiegelt und das gesamte Einkaufserlebnis verbessert.
Personalisierte Produktempfehlungen werden unter Verwendung einer Vielzahl von Big Data erstellt, einschließlich Verhaltensdaten (wie anonymen Käufen, Ansichten und Klicks, durchgesehenen Produkten, investierter Zeit) und Inhaltsdaten (wie Artikel-Metadaten). Das System kann auch Produktempfehlungen basierend auf dem Surfverhalten eines Nutzers anpassen.
Durch das Angebot relevanter Produktempfehlungen können personalisierte Produktempfehlungen die Nutzerbindung steigern und das Surferlebnis verbessern, was zu einer höheren Nutzerretention und einer niedrigeren Absprungrate führt. Da Engagement und Nutzererfahrung entscheidende Faktoren für SEO-Rankings sind, können diese Empfehlungen indirekt zur Verbesserung der SEO Ihrer Website beitragen.
Viele Unternehmen bieten Produktempfehlungen an, aber das bedeutet nicht, dass es sich um wertvolle Empfehlungen handelt, die auf Maschinenlernen basieren. Verbindungen zwischen Produkten zu finden, erfordert erhebliche Ressourcen und Rechenleistung. Die meisten Anbieter, wie Einkaufsplattformen, Marketingautomatisierungssysteme und CDP-Systeme, liefern einfach nur einfache Regeln – Bestseller oder zuletzt angesehene Artikel. Das sind keine echten Empfehlungen! Selbst zufällige Produktanzeigen erzielen eine bessere Reaktionsrate als viele einfache Regeln.
Nein. ChatGPT oder generative KI (gAI) und KI-basierte prädiktive Modelle (pAI – mehr über predictiveAI hier) sind zwei unterschiedliche Zweige der Künstlichen Intelligenz. Entgegen der landläufigen Meinung wird generative KI keine Krankheiten diagnostizieren, Medikamentendosen basierend auf der Genomik von Patienten anpassen, Epidemietrends analysieren, die Entwicklung von Infektionskrankheiten vorhersagen, Herzprobleme erkennen, Verhaltensmuster zwischen Produkten und Nutzern identifizieren oder relevante Produkte empfehlen. Dies erfordert pAI, und in letzterer Anwendung kommt Quarticon zum Einsatz.
Es gibt mehrere Fälle, in denen es sich nicht lohnt, Qurticon Produktempfehlungen zu nutzen: