ScaR is a novel recommender framework following the Software-as-a-Service paradigm. It addresses immediately processing and considering streaming data for the recommendation process, scaling the recommender system to be suitable for cloud based environments, and combining real-time recommender approaches with context dependent data.
Problem
Kunden sind in der digitalen Welt von Informationen überflutet und benötigen gezielte Empfehlungen, um relevante Inhalte oder Produkte schneller zu finden.
Unternehmen müssen das Kundenverhalten verstehen, um passende Vorschläge zu generieren und Abwanderungen (Churn) zu reduzieren.
Lösungsansatz
KI-basierte Filter- und Empfehlungsalgorithmen: SCAR nutzt Such-zentrierte Algorithmen, um das Kundenverhalten zu analysieren und personalisierte Empfehlungen basierend auf früherem Verhalten und Vorlieben zu generieren.
Vorteile und Nutzen
Personalisierung: Maßgeschneiderte Empfehlungen, die den Kunden helfen, effizient relevante Informationen zu finden.
Kostenersparnis: Reduzierte Suchzeit und Kosten für die Kunden.
Verbesserte Kundenbindung: Durch gezielte Vorschläge wird die Kundenbindung erhöht, was den Umsatz steigert und Abwanderung verringert.
Beispiel: 35 % des Umsatzes bei Amazon basieren auf Empfehlungen.
Branchen
E-Commerce, Streaming-Dienste, Medien und Verlage, Finanzdienstleistungen
