Recommendation Systems

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Recommendation Systems im CRM sind sophisticated Algorithmen, die personalisierte Vorschläge für Produkte, Services oder Content generieren. Diese Systeme nutzen verschiedene Techniken: Collaborative Filtering, Content-based Filtering, Knowledge-based Approaches und Hybrid Models. Deep Learning captured komplexe Präferenzmuster. Context-aware Recommendations berücksichtigen Situation und Timing. Multi-stakeholder Recommendations balancieren User Preferences mit Business Goals. Explainable Recommendations machen Vorschläge nachvollziehbar. Sequential Recommendations berücksichtigen Reihenfolgen. Cross-domain Recommendations transferieren Präferenzen zwischen Kategorien. Real-time Adaptation reagiert auf immediate Feedback. A/B Testing optimiert Algorithmen kontinuierlich. Dies führt zu höheren Conversion Rates, verbesserter Customer Satisfaction und increased Basket Size durch relevante Empfehlungen.

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