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Tipps für eine erfolgreiche Personalisierung.
Maschinelles Lernen
Qubit durchforstet riesige Datenmengen, damit Sie großartige Ergebnisse liefern. Von Ihrer Website und Drittanbietersystemen fließen große Mengen an quantitativen, qualitativen und verhaltensbasierten Daten in die Qubit-Plattform, aus denen wir robuste maschinelle Lernsysteme erstellen und testen. Diese ermöglichen skalierbare Personalisierung – von der natürlichen Sprachverarbeitung des Kundenfeedbacks und der Ermittelung potentieller Besuchersegmente bis zum Trainieren von Algorithmen, die individuelle Experiences liefern.
Individuelle Erlebnisse dank maschinellem Lernen
Algorithmen, die sich kontinuierlich weiterentwickeln
Qubit’s machine learning algorithms are trained on actual visitor data and are constantly being re-trained and updated to deliver value.
Vorausschauende Produkte
Qubit Aura stützt sich auf enorme Mengen an Besucherdaten und nutzt maschinelles Lernen, um allen Besuchern eine völlig individuelle Experience zu liefern. Das System lernt und wächst mit jeder Kundeninteraktion.
Vorhersagen der Kategoriepräferenz
Qubit Aura sagt bevorzugte Kategorien voraus und reicht damit weit über Produktempfehlungen hinaus. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen sehen Besucher die Produktkategorien, die sie mit hoher Wahrscheinlichkeit bevorzugen.
Transparente Personalisierungen
Aura stärkt das Kundenvertrauen in Ihre Marke durch klare, nachvollziehbare Auswahlinformationen. Die Produkte im Feed erhalten einen eindeutigen Kontext, damit Besucher verstehen, warum sie angezeigt werden.
Fortschrittliche Algorithmen für Produktempfehlungen
Empfehlungen entlang der Customer Journey
Die maschinellen Lernmodelle zur Produktempfehlung von Qubit basieren auf den zentralen Geschäftsstrategien. Sie werden mithilfe von umfangreichen Datenkohorten trainiert und dann während der gesamten Customer Journey mit Segmentierungsregeln überlagert.
Empfehlungen und Trends
Nutzen Sie die Empfehlungen von Qubit, um den Besuchern Trends und Produktbeliebtheit vor Augen zu führen und Ihre besten Produkte ins Rampenlicht zu stellen.
Empfehlungsalgorithmen für Geschäftsziele
Einige Algorithmen für die Produktempfehlung wurden eigens entwickelt, um bestimmte Ziele zu erreichen, z. B. Conversion oder Upselling – und ermöglichen neue Kombinationen in der Anzeige, die über das Zusammenwirken verschiedener SKUs hinausgehen.
Große Datenmengen, große Wirkung
Umfangreiche Datensammlung
Die Qubit-Plattform liefert Erkenntnisse von Hunderten verschiedenen Datenpunkten – verhaltensbasierte, quantitative und qualitative Daten – und verwertet diese mit hoher Geschwindigkeit. Die Daten dienen als Grundlage für maschinelles Lernen, um Algorithmen schnell zu wiederholen, Umsatzchancen aufzuzeigen und vorhersehbare Lösungen zu liefern.
Strukturierte Daten für schnelle Erkenntnisse
Da Qubit mit einem strukturierten Datenschema arbeitet, werden alle Datensets einbezogen. Das bedeutet: Alle Qubit-Kunden profitieren von maschinellem Lernen, das sich auf Daten von Milliarden Customer Journeys stützt.
Opportunity Mining
Unsere ML-Engine zeigt automatisch Umsatzchancen auf. Die Segmententdeckung wird automatisiert und Sie können sich auf Ihre Personalisierungsmaßnahmen konzentrieren.
