Seite wählen

Chemnitz, 17.09.2008 – Erweitertes
Echtzeitscoring-Modell der prudsys RE ermöglicht die Umsetzung
neuer Business Szenarien im one-to-one Marketing. Dadurch bietet
die Empfehlungsmaschine von prudsys weit mehr
Einsatzmöglichkeiten als herkömmliche Empfehlungssysteme.
Über intelligente Produkt-Empfehlungen im Online-Handel hinaus
lassen sich nunmehr auch Echtzeitprognosen z. B. zu potentiellen
Warenkorbabbrüchen oder Nichtzahlern erstellen und Content-
sowie AdBanner-Platzierungen mit einer hohen Relevanz für den
Nutzer in Echtzeit platzieren.

Bislang wurden Recommendation Engines in erster Linie zur
Generierungen von Produkt- und Kaufempfehlungen im Online-Shop
eingesetzt. Die prudsys RECOMMENDATION ENGINE (kurz: prudsys RE),
die bei den meisten der Top 100 Versandhändler wie Baur,
Douglas, Heine oder auch Quelle, bereits im Einsatz ist, wurde mit
erweiterter Echtzeitscoring-Funktionalität versehen und
ermöglicht dadurch die Umsetzung neuer Business Szenarien. So
gilt es heute nicht mehr nur, individuelle Produkt- und
Kaufempfehlungen dem Webshop-Kunden zu liefern. Das Thema
Individualität und somit effektives one-to-one Marketing
lässt sich mit der Empfehlungsmaschine von prudsys RE nunmehr
auch auf andere Business Szenarien übertragen. So ist das
Empfehlungssystem nunmehr zusätzlich in der Lage, in Echtzeit
Prognosen zu Warenkorbabbrüchen und Nichtzahlern zu stellen
sowie Content- und AdBanner-Platzierungen mit einer hohen
individuellen Relevanz für den Webseitenbesucher zu
generieren.

Die prudsys RE wertet dabei das Nutzerverhalten (Clicks,
Navigation durch die Webseiten, Warenkörbe, Aufträge)
sowie ggf. vorhandene Kundenstammdaten und geografische Daten des
Nutzers in Echtzeit aus (Customer Targeting). Dabei werden die
Nutzerdaten – und sofern vorhanden spezifische Kundenstammdaten –
als Attribute extrahiert. Auf Basis dieser Attribute wird in
Echtzeit vom Scoring-Modell der prudsys RE ein Affinitätsscore
berechnet, dieser wird mit anderen Profilen verglichen und eine
Prognose vorgenommen (z. B. potentieller Warenkorbabbrecher, Nutzer
ist affin für Sport-Banner, potentieller Nichtzahler). Die RE
leitet dann sofort die entsprechende Aktion ein (z.B. individuelle
Kaufanreize setzen und Warenkorbprozesse individualisieren, Banner
mit hoher Relevanz ausspielen, entsprechende Zahlungsmethode
anbieten). Anschließend erfasst die prudsys RE die Reaktion
des Nutzers und lässt diese Informationen erneut in ihr
Scoring-Modell einfließen. Auf diese Weise lernt die RE
automatisch und verbessert stets ihr eigenes Scoring.

Grundlage dieser technologischen Höchstleistung sind neue,
in der RE zum Einsatz kommende innovative
Realtime-Analytics-Verfahren, die erstmals Echtzeitprognosen
ermöglichen. Die Technologie der RE basiert auf der XELOPES
Data-Mining-Bibliothek, die über 70 Data-Mining-Algorithmen,
wie z. B. Entscheidungsbäume, Neuronale Netze und Bayessche
Netze, zur Verfügung stellt, um Scoring-Modelle zu erzeugen.
Alle Scoring-Modelle der prudsys RE können in PMML
(XML-Data-Mining-Standard) exportiert bzw. aus PMML importiert
werden, so dass die Auswertung und Nachbereitung auch über
externe Data-Mining-Tools möglich ist.

Weitere Informatioenen unter: www.prudsys.de