Der Kunde, ein E-Commerce-Unternehmen im Möbelsektor, beauftragte uns mit der Entwicklung eines umfassenden Plans zur Implementierung einer fortschrittlichen Recommendation Engine. Das Projekt umfasste die Analyse von Benutzerdaten, die Integration von Lernalgorithmen, die Optimierung der bestehenden IT-Infrastruktur und die Durchführung von Schulungen für Benutzer.

Während der ersten Phase führten wir eine detaillierte Analyse der Daten von Seitenbesuchern des Unternehmens durch. Diese Daten umfassen Informationen über das historische Kaufverhalten und die User Journeys der Nutzer. Unsere Analyse zeigte, dass die Genauigkeit und Relevanz der Empfehlungsmaschine erheblich verbessert werden könnten. Zuvor wurden diese Daten in unstrukturierter Weise gesammelt, was es schwierig machte, personalisierte Empfehlungen zu generieren. Wir bereinigten die Daten und führten Käufe sowie User Journeys gleicher Nutzer zusammen. Dadurch konnten wir den historischen Datenbestand effektiv nutzen, um die Bereitstellung der Recommendation Engine zu beschleunigen.

Während die schnelle Integration von Benutzerdaten eine schnelle Bereitstellung von Empfehlungssystemen ermöglicht, bietet die Strukturierung dieser Daten mehrere Vorteile:

• Verbesserte Filteroptionen in der Empfehlungsmaschine.
• Detailliertere und präzisere Datenanalysen, wie Benutzerpräferenzen nach Produktkategorie, Preisspanne, Marke usw.

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Wir schlugen einen phasenweisen Ansatz vor, der die Infrastruktur von Google Cloud und den Apriori-Algorithmus nutzt, um die Recommendation Engine zu verbessern:

1. Datensammlung und -vorverarbeitung:some text
   • Durchführung von Benutzerinterviews zur Ermittlung bestehender Prozesse und Identifizierung von Schwachstellen.
   • Analyse des aktuellen Datenmodells und Vergleich mit Branchenstandards zur Aufdeckung von Lücken.
   • Sammlung und Bereinigung historischer Benutzerdaten zur Erstellung eines robusten Datensatzes für das Training der Empfehlungsmaschine.
2. Implementierung des Apriori-Algorithmus:some text
   • Entwicklung eines Proof of Concept (PoC) zur Bewertung der Machbarkeit der Nutzung des Apriori-Algorithmus zur Generierung von Assoziationsregeln basierend auf dem Kaufverhalten der Benutzer.
   • Implementierung des Apriori-Algorithmus auf Google Cloud zur Identifizierung häufig zusammen gekaufter Artikel und Generierung von Regeln für die Empfehlungsmaschine.
   • Bewertung der Qualität und Relevanz der generierten Empfehlungen und Feinabstimmung der Algorithmusparameter.
3. Integration mit Google Cloud:some text
   • Migration der bereinigten und strukturierten Daten zu Google Cloud's BigQuery für effiziente Speicherung und Abruf.
   • Nutzung von Google Cloud's Infrastruktur, zur skalierbaren Bereitstellung eines API-Endpunktes für den Apriori Algorithmus.
   • Implementierung einer Echtzeit-Datenpipeline zur kontinuierlichen Aktualisierung der Empfehlungsmaschine mit neuen Benutzerdaten.
4. Benutzerschulung und Einsatz:some text
   • Durchführung von Schulungen für die IT- und Marketingteams des Kunden zur Verwaltung und Optimierung der neuen Empfehlungsmaschine.
   • Bereitstellung der verbesserten Empfehlungsmaschine auf der E-Commerce-Plattform und Überwachung ihrer Leistung.

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1. Verbesserte Datenqualität und -konsistenz:some text
   • Strukturierte und bereinigte Benutzerdaten, was zu genaueren und relevanteren Empfehlungen führte.
2. Verbesserte Leistung der Empfehlungsmaschine:some text
   • Die neue Empfehlungsmaschine, unterstützt durch den Apriori-Algorithmus und die Infrastruktur von Google Cloud, lieferte personalisiertere und relevantere Produktempfehlungen.
   • Die Plattform verzeichnete eine Steigerung des durchschnittlichen Bestellwerts um 18 % und eine Erhöhung der Benutzerinteraktionsmetriken wie Klickrate und Sitzungsdauer um 15 %.
3. Skalierbarkeit und Effizienz:some text
   • Die automatisierte Datenpipeline und Echtzeitaktualisierungen ermöglichten es der Empfehlungsmaschine, effizient mit der wachsenden Benutzerbasis zu skalieren.
   • Das neue System verarbeitete und integrierte Benutzerdaten 50 % schneller als die vorherigen manuellen Prozesse.
4. Benutzerzufriedenheit und Umsatzwachstum:some text
   • Verbesserte Benutzererfahrung durch personalisierte Empfehlungen führte zu höherer Kundenzufriedenheit und -loyalität. Die Größe von Warenkörben ist dadurch im Schnitt um 16% gestiegen.
   • Der Kunde berichtete von einer Umsatzsteigerung um 25 % innerhalb von sechs Monaten nach der Einführung der neuen Empfehlungsmaschine.

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