Steigern Sie den Bestellwert durch Cross-Selling-Strategien, indem Sie relevante Produktempfehlungen und personalisierte Angebote erkennen.

Geschäftsziele

Automatisierung
Kosten senken
Qualität verbessern
Umsatz steigern

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Problem

Die Steigerung des Bestellwerts durch Cross-Selling ist für viele Unternehmen ein erstrebenswertes Ziel, da es eine Chance ist, den Umsatz zu steigern, ohne die Marketingausgaben wesentlich zu erhöhen. Es ist jedoch eine Herausforderung, die richtigen Cross-Selling-Möglichkeiten zu identifizieren und die aufnahmefähigsten Kunden anzusprechen, vor allem, wenn es sich um einen großen Produktkatalog oder Kundenstamm handelt. Ohne einen systematischen Ansatz ist es schwierig, Cross-Selling effektiv zu nutzen und das Umsatzpotenzial zu maximieren.

Lösung

Ein Modell für maschinelles Lernen, das auf unternehmensspezifischen Daten trainiert wurde, wird vollständig in den Geschäftsprozess integriert und schlägt automatisch Produkte für Kunden vor, die auf deren individuellen Präferenzen und Historie basieren. Das Modell wird automatisch durch Drift-Erkennung überwacht und der Benutzer wird benachrichtigt, wenn ein erneutes Training erforderlich ist, um das Modell an die neuesten Daten anzupassen. Auf diese Weise kann der Benutzer ein erneutes Training auslösen, um eine gleichbleibend hohe Vorhersageleistung zu gewährleisten. Die Produktvorschläge können genutzt werden, um an der Kasse automatisch für andere interessante Produkte zu werben oder Marketing-E-Mails an frühere Kunden zu senden, um zusätzliche Umsätze zu erzielen.

Ergebnisse

Wir entwickeln einen Prototyp für ein Produktvorschlagsmodell, das auf Ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten ist. Der Prototyp verwendet historische Kundenkaufdaten, Produktinformationen und allgemeine Kundeninteraktionsdaten, um Ähnlichkeiten zu finden und zusätzliche Produkte für einen bestimmten Kunden vorzuschlagen. Die Ergebnisse des Prototyps umfassen Erkenntnisse aus der Datenanalyse/-bereinigung und dem Modelltraining, die Modellbewertung und Produktvorschläge für eine Reihe von Kunden sowie unsere Empfehlungen für die nächsten Schritte bei der Implementierung dieses Anwendungsfalls. Wenn das Modelltraining gute Bewertungskennzahlen liefert, besteht ein typischer nächster Schritt darin, die gegebenen Modellergebnisse für reale A/B-Tests und unmittelbare Geschäftsverbesserungen zu verwenden.

Datenanforderungen

Historische Verkaufsdaten:
Artikel, Menge, Zeitpunkt, Rabattaktion und weitere relevante Kontextinformationen.

Produktstammdaten:
Name, Art, Eigenschaften und weitere relevante Attribute.

Kundenverhalten:
Interaktionspunkte, Präferenzen und Engagement.