So funktioniert es

Von Ihren Käufen zu den Produkten, die Sie vorschlagen können, in drei Schritten. Hier sehen Sie, was nötig ist, wie ein Vorschlag berechnet wird und wo die Grenzen liegen.

Drei Schritte

  1. Sie exportieren die Kaufhistorie

    Eine Textdatei ohne Kopfzeile. Jede Zeile ist ein Kauf: der Kunde, ein Semikolon, das Produkt (wenn Sie Schwierigkeiten haben, helfen wir Ihnen).

    C0042;kaffeebohnen-1kg
C0042;entkalker
C0117;kaffeebohnen-1kg
C0117;tassen-set-6

  2. Sie laden sie hoch

    Über die Web-App oder automatisch aus Ihrem System. Der Import läuft im Hintergrund, in Blöcken zu 5000 Zeilen, und Sie verfolgen ihn unter „Aktuelle Imports“. Laden Sie ein Archiv mit demselben Namen erneut hoch, ersetzt es das bestehende.

  3. Sie erhalten die Vorschläge

    Ihr Onlineshop oder Ihre Warenwirtschaft fragt bei RecommenderPro die Produkte ab, die einem Kunden oder einem Warenkorb vorgeschlagen werden sollen, und zeigt sie dort an, wo Sie möchten. In der Web-App rufen Sie sie auch von Hand ab.

Integrationsleitfaden, für alle, die Systeme verbinden

Kaufhistorie, Warenkorb und E-Mail

Dasselbe Archiv lässt sich auf drei Arten abfragen, jede mit ihrem eigenen Menüpunkt in der Web-App.

  • Für Kunde (Modus Kaufhistorie): wenn Sie den Kunden kennen. Ausgangspunkt ist alles, was er bereits gekauft hat. Sie legen den Mindestscore (Standard 60) und die maximale Anzahl der Vorschläge fest.
  • Für Warenkorb: wenn Sie nur wissen, was gerade im Warenkorb liegt. Sie übergeben die Liste der Produkte, auch nur eines, und müssen nicht wissen, wer der Kunde ist.
  • E-Mailing (Individueller Export für E-Mails): erzeugt eine CSV-Datei mit Kunde und Produkt, mit den Vorschlägen für jeden Kunden des Archivs, zum Import in Ihr E-Mail-Marketing-Tool. Sie wählen Mindestscore und Anzahl der Vorschläge pro Kunde, bis zu fünf. Der Versand der E-Mails bleibt in Ihrem Tool.

Wo Sie die Vorschläge anzeigen und mit welchen Schwellenwerten, entscheiden Sie: Die Engine liefert eine Liste, und Onlineshop, Warenwirtschaft oder Außendienst-App verwenden sie nach Belieben.

Der Score wird jedes Mal auf Basis der Käufe im Archiv neu berechnet. Wenn Sie die aktualisierte Kaufhistorie hochladen oder ein Archiv pro Saison (zum Beispiel eines für den Sommer und eines für Weihnachten), folgen die Kombinationen Ihren jüngsten Käufen. Es gibt keine Regeln, die Sie von Hand pflegen müssten.

So wird ein Vorschlag berechnet

Für einen Kunden macht RecommenderPro vier Dinge.

  1. Es nimmt die Produkte, die der Kunde bereits gekauft hat.
  2. Es sucht die anderen Kunden, die mindestens eines dieser Produkte gekauft haben.
  3. Für jedes andere Produkt zählt es, wie viele dieser Kunden es gekauft haben, und teilt durch die Anzahl dieser Kunden.
  4. Es entfernt die Produkte, die der Kunde schon hat, verwirft alle unter dem Mindestscore und sortiert den Rest vom höchsten Score abwärts.

Ein Score von 72 bedeutet: Von den Kunden mit gemeinsamen Käufen haben 72 von 100 auch dieses Produkt gekauft. Das ist eine beobachtete Häufigkeit, nicht die Wahrscheinlichkeit, dass der Kunde kauft.

Für einen Warenkorb gilt dieselbe Überlegung, ausgehend von den Produkten, die er enthält. Ein leerer Warenkorb greift auf die 30 am häufigsten gekauften Produkte des Archivs zurück. Den Mindestscore (Standard 60) und die maximale Anzahl der Vorschläge legen Sie fest.

Wo es läuft

In der Cloud oder auf Ihren eigenen Servern. Auf Ihren Servern ist die Engine eine 64-Bit-Windows-Anwendung und nutzt PostgreSQL. Die Web-App gibt es auf Italienisch, Englisch, Deutsch, Spanisch und Französisch.

Die Grenzen, vorab genannt

  • Es gibt nur eine Engine: Sie zählt, wie oft Produkte in denselben Käufen vorkommen. Sie berücksichtigt keine Preise, Margen, Kategorien oder Sternebewertungen und hat kein Saisonmodell: Die Saison fließt über die Auswahl der hochgeladenen Käufe ein, zum Beispiel ein Archiv für den Sommer und eines für Weihnachten.
  • Das Hochladen ist immer vollständig. Ein Anhängen von Zeilen an ein bestehendes Archiv gibt es nicht: Sie laden die aktualisierte Datei erneut hoch.
  • Der Score beschreibt, was in Ihrer Kaufhistorie passiert ist. Wenn sich das Sortiment stark ändert, richten sich die Vorschläge neu aus, sobald Sie neue Daten hochladen.
  • Bei wenigen Kunden oder bei Käufen, die keinem Kunden zugeordnet sind, hat der Vergleich wenig Material.

Möchten Sie sehen, was es Ihren Kunden vorschlagen würde?

Wir zeigen Ihnen die Web-App und wie sie sich mit Ihrem Onlineshop oder Ihrer Warenwirtschaft verbindet. Wenn Sie starten möchten, begleiten wir Sie bei der Integration.

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