Eine KI-gestützte Cross-Selling-Engine auf Basis echter Verkaufsdaten
Ablösung einer manuell kuratierten Cross-Selling-Logik durch ein Datenmodell, das wirklich komplementäre Produkte empfiehlt.
Problem
Cross-Selling-Empfehlungen sind nur so gut wie die Logik dahinter. Wird diese von Hand kuratiert, statt sich am tatsächlichen Kaufverhalten der Kunden zu orientieren, sind die neben einem Hauptprodukt angezeigten Empfehlungen nicht immer wirklich komplementär.
Vorgehen
Ich initiierte und leitete ein Projekt, um diese Logik auf Basis des tatsächlichen Kaufverhaltens neu aufzubauen. Auf Basis echter Verkaufsdaten trieb ich die Entwicklung eines Berechnungsmodells voran, das wirklich komplementäre Produkte ermittelt, und nutzte dies, um die auf den Produktseiten angezeigten Empfehlungen zu steuern.
Ergebnis
Das Ergebnis ist eine Cross-Selling-Engine, die auf tatsächlichen Nachfragemustern statt internen Annahmen basiert und Produktkombinationen zeigt, die widerspiegeln, wie B2B-Kunden im Industrieumfeld ihre Bestellungen tatsächlich zusammenstellen.
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