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
Die bestehende Cross-Selling-Logik auf endress.com wurde intern festgelegt statt sich am tatsächlichen Kaufverhalten der Kunden zu orientieren. Dadurch waren 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. Mit SAP-Verkaufsdaten trieb ich die Entwicklung eines Berechnungsmodells voran, das identifiziert, welche Produkte tatsächlich zusammen gekauft werden, 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 Kunden in der industriellen Prozessautomation ihre Bestellungen tatsächlich zusammenstellen.
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