Dynamisch empfohlene Produkte, die mithilfe eines fortschrittlichen Deep-Learning-Algorithmus individuell vorhergesagt werden, um Aktionen auszulösen.

Als oberste Stufe im Funnel der Customer Journey beschloss GlassesUSA.com, einen Bereich direkt unterhalb des sichtbaren Seitenbereichs erneut zu betrachten, in dem historisch ein Empfehlungs-Widget mit bis zu sechs verschiedenen Produkten angezeigt wurde.In der Hoffnung, möglichst viel Wert aus dieser prominenten Platzierung zu schöpfen, stellte das E-Commerce-Team die Hypothese auf, dass stärker auf den einzelnen Nutzer zugeschnittene Empfehlungen beim Einstieg auf diese Seite nicht nur die Add-to-Cart-Rate verbessern, sondern auch Käufe und den Gesamtumsatz steigern könnten.Zwar kann eine klassische Collaborative-Filtering-Strategie, die sich an den Interaktionen ähnlicher Nutzer orientiert, gute Ergebnisse liefern, echte Personalisierung erreicht sie jedoch nicht.

1. sich selbst schnell trainiert, um auf Basis des umfangreichen Produktkatalogs sowie seitenweiter Trends möglichst präzise Empfehlungen auszusprechen
   

   
2. nicht nur historisches Nutzerverhalten, sondern auch Aktivitäten innerhalb der aktuellen Session berücksichtigt, um gezielt Produkte auszuspielen, mit denen die Kunden mit hoher Wahrscheinlichkeit interagieren oder die sie kaufen
   
   
3. laufend aus neuen Daten lernt, um Empfehlungen dauerhaft weiter zu optimieren