Personalisierung mit messbarem Lift
CTR +15–25% AOV +20–30% Conversion +15–25%

Hyper‑Personalisierungs‑Engine für B2B‑Commerce

Signale + Regeln für 1:1‑Empfehlungen, Suche und Content, die Umsatz steigern – mit voller Kontrolle.

Ziele besprechen Signale ansehen
Signal‑Layer

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.

Decisioning

Entscheidungs‑Modi

Regeln, ML und Experimente verbinden Kontrolle mit Performance.

Business‑Kontrolle

Merch‑Regeln, Pinning und Overrides sichern die Strategie.

Governance

Similarity & Embeddings

Vektoren + Metadaten für Cold‑Start und präzise Matches.

Cold‑Start

Next‑Best‑Action

Session‑Sequenzen mit schnellem Impact auf PDP/Listing.

Speed

Explore / Exploit

Multi‑Armed‑Bandits lernen schneller mit Guardrails.

Optimierung

LLM‑Ranking

Re‑Ranking und Erklärungen mit steuerbaren Prompts.

Erklärbarkeit
Recommendation‑Typen

Empfehlungstypen – Kurzüberblick

Wähle die Methode passend zu Datenlage, Kontrolle und Time‑to‑Value.

Best für Cold‑Start

Inhaltsbasiert

Ähnliche Artikel über Attribute und Vektoren; gut bei Cold‑Start und Steuerbarkeit.

Best für Scale

Kollaborativ

Aggregiertes Verhalten (Co‑View/Buy) nutzt Schwarmwissen.

Best für Speed

Session‑basiert

Sequenz‑bewusste „Next“-Vorschläge; schneller Hebel auf PDP/Listing.

Best für Kontrolle

Hybrid

Regeln + Inhalt + Kollaborativ kombinieren für robuste Abdeckung und Guardrails.

System‑Flow

Referenzarchitektur

Events streamen, Features ableiten, Modelle trainieren/konfigurieren, Vektoren & Entscheidungen speichern, an Web/APIs ausliefern – mit Evaluations‑Loops.

  1. Events Web + App Signale
  2. Features Feature Store
  3. Modelle ML + Regeln
  4. Storage Vektoren + Cache
  5. Decisioning Ranking‑API
  6. Delivery PDP, Suche, E‑Mail
  7. Messen KPIs + Evals
Nächster Schritt

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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