Hyper‑Personalisierungs‑Engine für B2B‑Commerce
Signale + Regeln für 1:1‑Empfehlungen, Suche und Content, die Umsatz steigern – mit voller Kontrolle.
Signale, die wir kombinieren
Ein kompaktes Feature‑Store aus Nutzer‑, Session‑ und Katalog‑Kontext.
Profil & Segment
Account, Branche, Preisstufe, Lifecycle, freigegebene Merkmale.
Verhalten
Views, Suchen, Warenkörbe, Käufe, Verweildauer, Recency.
Kontext
Device, Ort, Zeit, Kampagne, Referrer, Kanal.
Katalog‑Graph
Attribut‑Vektoren, Kompatibilität, Co‑View/Co‑Buy.
Feedback
Klicks, Speichern, Ausblenden; implizit/explicit Ratings.
Consent & Policy
Zweckgebundene Nutzung mit Opt‑out und Regionsregeln.
Entscheidungs‑Modi
Regeln, ML und Experimente verbinden Kontrolle mit Performance.
Business‑Kontrolle
Merch‑Regeln, Pinning und Overrides sichern die Strategie.
GovernanceSimilarity & Embeddings
Vektoren + Metadaten für Cold‑Start und präzise Matches.
Cold‑StartNext‑Best‑Action
Session‑Sequenzen mit schnellem Impact auf PDP/Listing.
SpeedExplore / Exploit
Multi‑Armed‑Bandits lernen schneller mit Guardrails.
OptimierungLLM‑Ranking
Re‑Ranking und Erklärungen mit steuerbaren Prompts.
ErklärbarkeitEmpfehlungstypen – Kurzüberblick
Wähle die Methode passend zu Datenlage, Kontrolle und Time‑to‑Value.
Inhaltsbasiert
Ähnliche Artikel über Attribute und Vektoren; gut bei Cold‑Start und Steuerbarkeit.
Kollaborativ
Aggregiertes Verhalten (Co‑View/Buy) nutzt Schwarmwissen.
Session‑basiert
Sequenz‑bewusste „Next“-Vorschläge; schneller Hebel auf PDP/Listing.
Hybrid
Regeln + Inhalt + Kollaborativ kombinieren für robuste Abdeckung und Guardrails.
Referenzarchitektur
Events streamen, Features ableiten, Modelle trainieren/konfigurieren, Vektoren & Entscheidungen speichern, an Web/APIs ausliefern – mit Evaluations‑Loops.
Start mit einem KPI und einer Fläche
Wählen Sie PDP‑Recs oder Such‑Ranking, setzen Sie einen KPI (CTR, AOV, Conversion) und iterieren Sie wöchentlich mit klarer Governance.
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