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Gartenfachmarkt24 - KI-basierte Produktempfehlung

Kundenreferenz Gartenfachmarkt24

Das Projekt auf einen Blick

Kunde: gartenfachmarkt24.de

Branche: Garten & Möbel

Technologie: Shopware, Hublify

Aufgabe: Anstelle eines allgemeinen Kundennewsletters sollen Kunden mit Hilfe von Machine Learning individuelle Produktempfehlungen auf Basis der Kaufhistorie vorgeschlagen werden.

Welche Empfehlungen werden als für den Kunden relevant erachtet? Auf Basis welcher Merkmale und Trainingsdaten und mit welcher Technologie entwickelt Hublify das Empfehlungssystem? Wie werden die Ergebnisse validiert und ausgespielt?

Gartenfachmarkt24 Hublify PIM Produktkategorien

Relevanz bestimmen: Merkmale & Methodik

Es sollen Produkte vorgeschlagen werden, die der Kunde noch nicht gekauft hat, die sich aber an der Kategorie und am Preissegment seiner Kaufhistorie orientieren, geschlechtsspezifisch. Gartenfachmarkt24.de verfügt über ein sehr heterogenes Sortiment von teurer, hochwertiger Gartenausstattung wie Pools, Pavillons oder Sitzgruppen bis hin zu günstigen Accessoires wie Grillzubehör oder Dartscheiben. Je nachdem, wie die Wohnsituation des Kunden ist, spielt die Auswahl der Produktkategorie und des Preissegments eine wichtige Rolle.

Auf Basis der Kaufhistorie (Auftragsdaten wie Bestelldatum, Preis, Menge, Artikel, Produktkategorie, Marke, etc.) der Wiederkäufer wird das Modell trainiert. Die Ergebnisse werden an Erstkunden validiert, indem vergleichbare Empfehlungen ein höheres Kaufinteresse erzeugen sollen.

Die Auswahl der Merkmale hängt davon ab, welche Daten in welcher Qualität zur Verfügung stehen und was für die jeweilige Branche wichtig ist.

Collaborative Filtering Model mit Python & Pandas

Das eigentliche Empfehlungssystem wird mit Python und Pandas entwickelt. Es wird davon ausgegangen, dass ähnliche Nutzer auch ähnliches Verhalten zeigen. Produktkorrelationen, die sich bei einem Wiederkäufer zeigen, werden für einen ähnlichen Erstkäufer empfohlen.

Der Machine Learning-Algorithmus filtert aus den über 4000 Produkten diejenigen heraus, die entsprechend des Modells für Erstkäufer infrage kommen. Und das nicht nur einmal, sondern immer wieder, für egal welche Marketing-Kanäle.

Gartenfachmarkt24 Collaborative Filtering
Gartenfachmarkt24 Newsletter

Überführung in den personalisierten Newsletter

Gartenfachmarkt24.de nutzte das Komplett-Angebot von Hublify, nämlich die vorgeschlagenen Produktempfehlungen direkt in Hublify in einem Newsletter, nach Gartenfachmarkt24.de Vorgaben gestaltet, automatisch zu versenden und zu tracken. Genauso können die Ergebnisse aber auch in andere, bereits bestehenden Mailing-Tools exportiert werden.

Mit Hublify können Mailings nicht nur als Massenmail, sondern gemäß 1:1 Personalisierung für jeden Kunden einen eigenen Newsletter versandt werden. Und in der Kundendatenbank hinterlegt werden. So ist bei jedem Kunden nachvollziehbar, wer den Newsletter erhalten, geöffnet und geklickt hat, welche Produkte ihm bereits in der Vergangenheit vorgeschlagen worden sind. Diese Verknüpfung der Newsletter-, Kunden- und Produktdaten ist für die Customer Journey ein wichtiges Asset.

Christian Schöneweis

"Es lag mir schon lange am Herzen, unsere Kunden persönlicher anzusprechen und unsere jahrelange Erfahrung und Daten zu nutzen. Mit dem Empfehlungssystem und Hublify als Daten Hub, das nicht nur das Futter für die KI aufbereitet, sondern auch die Ergebnisse gleich in Aktionen umsetzt, habe ich kaum mehr Arbeit und wesentlich zielgerichteteren Output."

Christian Schöneweis
CEO, Gartenfachmarkt24.de

Wenn du Interesse daran hast, wie eine KI-basierte Produktempfehlung deine Marketing-Kanäle befeuern kann, dann melde dich bei uns.