Revolution deiner Product Data Journey – mit KI zu mehr Dateneffizienz, -qualität und Conversion-Uplifts
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Anhand von Use Cases erfahren Sie, wie KI Produktdaten und -Assets entlang der Product Data Journey effizienter organisiert, qualitativ aufgewertet und einen Conversion-Uplift am Customer Touchpoint erzeugt.
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Countdown zur digitalen Barrierefreiheit – was 2025 auf Unternehmen zukommt
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Barrierefreiheit ist keine unüberwindbare Hürde, sondern ein echter Erfolgsfaktor für die digitale Zukunft. Erfahren Sie, wie Sie Barrierefreiheit 2025 souverän angehen können und dabei auch noch davon profitieren!
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Bild: Carl Philipp Burkert, Wikimedia Commons
Lernzprizip der Recommender-Systeme
Recommendation Engines: Die Zukunft der subtilen ECommerce-Berater
10.04.2012 - Ein guter Verkäufer erkennt was Kunden wollen. Er erkennt aber weder ihre Vorlieben noch Lebensumstände noch Kaufgewohnheiten. Ausgefeilte Recommender-Systeme von Onlineshops hingegen schon. Sie gelangen leicht und unauffällig in den Besitz dieser wertvollen Kundendaten. Und das ist erst der Anfang.
von sb
Recommendation Engines stellen einen echten persönlichen Bezug zu den Kunden her und sorgen damit für eine nachhaltige Emotionalisierung des Online-Einkaufserlebnisses. Die Empfehlungssysteme unterstützen den Benutzer beim Finden geeigneter Produkte.
Aus den simplen Mitverkaufssystemen der frühen Nuller-Jahre ("Dieses Produkt passt dazu:") sind längst ausgefeilte semantische Systeme geworden. Aber die Kunden sind auch empfindlicher geworden. Aus 10 Jahren Recommendation-Engine-Erfahrung haben die Systementwickler gelernt: Der Kunde muss einen Mehrwert spüren. Keinesfalls allerdings dürfen die
Aus den simplen Mitverkaufssystemen der frühen Nuller-Jahre ("Dieses Produkt passt dazu:") sind längst ausgefeilte semantische Systeme geworden. Aber die Kunden sind auch empfindlicher geworden. Aus 10 Jahren Recommendation-Engine-Erfahrung haben die Systementwickler gelernt: Der Kunde muss einen Mehrwert spüren. Keinesfalls allerdings dürfen die
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