Recommender Engine

Mit einem modularen Aufbau, der klar nach Funktionsblöcken geordnet ist und auch in Zukunft flexibel erweitert werden kann, unterstützen wir Sie dabei, Ihre heutigen und künftigen Anforderungen an Empfehlungen optimal umzusetzen. Die Bereitstellung der SaaS-Lösung erfolgt konsequenterweise auf Basis einer Cloud Service Infrastruktur. Damit können Sie schnell und flexibel auf Ihre steigende Kundennachfrage reagieren ohne Investitionen zu tätigen und den Aufbau einer eigenen IT-Infrastruktur durchführen zu müssen.

Algorithmen im Kern

Das Herzstück des Empfehlungssystems ist ein modular aufgebauter Recommender Core. Hier finden die Berechnung von Modellen und die Generierung von Empfehlungen zu den vordefinierten Anwendungsszenarien statt. Dabei können in den definierten Szenarien auch auf Filterregeln oder Regeln für die Verwendung der Userprofile zurückgegriffen werden.

Hybrid Verfahren

Über ein Hybrid-Verfahren können die Empfehlungen aus unterschiedlichen Algorithmen situationsabhängig optimal kombiniert werden. Hier können Fall-back und Fail-Safe Regeln den Fall abdecken, dass das bevorzugte Empfehlungsmodell keine relevanten Empfehlungen ausspielt oder das erforderliche Anwenderprofil für individuelle Empfehlungen noch nicht ausgeprägt wurde.

Filter Engine

Richtig gute Empfehlungen aus Kundensicht erfordern, dass gekaufte und mehrfach schon ignorierte Artikel ebenso herausgefiltert werden wie Artikel, die aufgrund des aktuellen Kontextes nicht den Erwartungen entsprechen. Adäquate Filter und Regeln verbessern die Empfehlungsergebnisse ganz erheblich und sind unabdingbar für eine State-of-the-Art Recommender Engine.

User Profile

Um flexibel auf das unterschiedliche Verhalten der Anwender reagieren zu können, kann die Empfehlung unter anderem von dem Reifegrad des Anwenderprofils abhängen. So werden für einen neuen Anwender andere Verfahren genutzt und andere Empfehlungen ausgespielt als für einen regelmäßig wiederkehrenden Anwender mit entsprechend ausgeprägten Vorlieben und Verhaltensmustern.

KOSTENLOS TESTEN!

Wenn Sie sich von der Qualität unserer Empfehlungen überzeugen wollen, so können Sie für 30 Tage unser kostenloses Pilotangebot nutzen.
Dabei greifen Sie über einfache Schnittstellen auf unsere Cloud Services zu und müssen keine eigene Infrastruktur aufbauen.

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News

eZ Systems übernimmt High-Tech Gründerfonds-Investment YOOCHOOSE

Mit dem Zukauf des deutschen Hochtechnologie-Startups YOOCHOOSE erweitert das norwegische Unternehmen eZ Systems AS (www.ez.no) sein Content Management System „eZ Publish Enterprise“ um eine der führenden Recommendation Engines weltweit.
(Skien, Norwegen, 2. November 2011)

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eZ übernimmt YOOCHOOSE

Mit der Übernahme der YOOCHOOSE GmbH ergänzt eZ Systems AS Content Management mit personalisierten Inhalten durch einen eigenen Empfehlungsdienst.
(Köln / Skien, Norwegen – 9. August 2011)

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Meet Magento in Leipzig

YOOCHOOSE stellt seine Magento-Erweiterung für personalisierte Empfehlungen auf der Meet Magento vor.
(Köln, Mai 2011)

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