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Kommentar: Recommendation Engine

Leif Hitschcke kommentiert zum Thema Recommendation Engine


  • 21.06.2021
  • Lesezeit: 3 Minuten
  • 80 Views

Ich suche wie jedes Jahr Weihnachten nach Geschenken für die Kinder und besuche dafür natürlich die unterschiedlichsten Online-Shops. Da muss ich mich nicht durch die Geschäfte drängeln und kann mich in aller Ruhe durch die Produktkataloge wühlen. Wühlen? Hm – mache ich das eigentlich noch? In jungen Jahren habe ich mir den aktuellen Legokatalog vom Spielwarengeschäft geholt und so lange geblättert und angekreuzt, bis meine Eltern eine vorzügliche und reichhaltige Auswahl hatten.

Heute suche ich die Geschenke natürlich selber aus, damit die große Überraschung bleibt. Die grobe Richtung ist mir als fürsorglicher Vater bekannt. Allerdings schaue ich mir mittlerweile nicht mehr die Papierkataloge an, sondern nutze das World Wide Web. Dazu gebe ich in die Suchleiste des Online-Händlers meiner Wahl ganz oben rechts ins Feld ein: Lego-Friends-Haus. Und schwups bekomme ich drei großartige, bunte Lego-Friends-Häuser angezeigt. Einfach eins davon anklicken und ab in den Warenkorb. Meine Maus bewegt sich schon Richtung Kasse, da erspähe ich aus dem Augenwinkel die Box „Wird oft zusammen gekauft“. Verdammt, ich habe hingeschaut und nun interessiert mich doch, was noch zu dem großartigen Häuschen passen würde. Olivias Elektroauto – hm, ein Auto haben wir noch nicht, und so landet es im Warenkorb und wird später unterm Weihnachtsbaum stehen.

Die Empfehlungsmaschine hat zugeschlagen und für guten Umsatz gesorgt. Aus 55 sind 70 Euro geworden, und das bedeutet circa 27 Prozent mehr Umsatz für den Händler und ein Geschenk mehr für eines meiner Kinder. Im Grunde kann man von einer Win-win-Situation sprechen – außer vielleicht für mich.
Auch haben diese Empfehlungssysteme längst Einzug in den persönlichen Verkauf von Produkten gefunden und unterstützen die Vertriebsmitarbeiter aller Branchen bei der Auswahl passender Produkte für ihre Kunden – eine vor allen Dingen für die Beratung von Neukunden sehr große Unterstützung. Mit Hilfe der Daten von Bestandskunden und deren Historie können individuell passende Angebote gemacht werden. Für solche spezialisierten Systeme müssen allerdings doch kompliziertere Algorithmen entwickelt und implementiert werden.

Empfehlungssysteme sind heute insgesamt kein Hype-Thema mehr und werden nicht mehr nur von den großen Playern genutzt. Ihr Einsatz beschränkt sich nicht auf den Bereich der Online-Shops, sondern kommt in den unterschiedlichsten Bereichen zum Einsatz.

Ach ja – die beiden Geschenke kamen unterm Baum natürlich super an. Allerdings hatte mir die Empfehlungsmaschine vergessen anzuzeigen, dass es auch noch den passenden Wohnwagen dazu gibt. Naja – dann habe ich schon was zum Geburtstag.

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Zu Inhalten
Leif Hitzschke ist im Vorstand des TDWI e.V. und Leiter Analytik bei der comdirect in Hamburg. Er hat in seiner bisherigen Laufbahn ein breites Spektrum an Erfahrungen in den Bereichen Datenmodellierung, ETL, Visualisierung und Analytics gesammelt. Sein Fokus liegt auf der pragmatischen Definition und Umsetzung von BI-Architekturen und -Organisationsformen. Er macht sich besonders stark für den Austausch von Anwendern in den unterschiedlichen Bereichen der Business Intelligence.

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