In der heutigen wettbewerbsintensiven Einzelhandelslandschaft ist die Bereitstellung eines wirklich personalisierten Kundenerlebnisses zu einem entscheidenden Unterscheidungsmerkmal geworden. Während herkömmliche Empfehlungsmaschinen lange Zeit die beste Lösung waren, um Produkte zu entdecken und den Umsatz zu steigern, sind ihre Grenzen beim Verständnis der Kundenpräferenzen immer deutlicher geworden. Besonders deutlich wird dies mit der Einführung leistungsstarker Large Language Models (LLMs).
Was ist eine "traditionelle Empfehlungsmaschine"?
Seit Jahren verlassen sich Einzelhändler auf traditionelle Empfehlungsmaschinen, um die Produktentdeckung zu fördern und den Umsatz zu steigern. Tools wie Amazon Personalize und Amazon Forecast, die auf maschinellen Lernmodellen wie XGBoost und Neural Collaborative Filtering basieren, haben sich in der Branche fest etabliert.
Diese Lösungen nutzen historische Kundendaten, Kaufmuster und demografische Informationen, um relevante Produktempfehlungen zu geben. Durch die Identifizierung von Ähnlichkeiten zwischen Nutzern und Artikeln können sie fundierte Vermutungen darüber anstellen, woran ein Kunde als Nächstes interessiert sein könnte.
Die Hauptvorteile dieser traditionellen Ansätze sind die Geschwindigkeit der Schlussfolgerungen, die geringen Kosten der Schlussfolgerungen und die hohe Verfügbarkeit. Empfehlungsmodelle können in großem Umfang eingesetzt werden und bieten den Kunden Vorschläge in Echtzeit mit minimalen Latenzzeiten und Ressourcenanforderungen. Dies macht sie zu einer zuverlässigen und kostengünstigen Lösung für viele Anwendungsfälle im Einzelhandel.
Es ist zum Beispiel sehr schnell und einfach, XGBoost mit Ihren eigenen Daten zu trainieren, wie wir im folgenden Beispiel sehen können:
Und manchmal sogar noch einfacher mit Amazon Personalize:
Diese traditionellen Ansätze haben jedoch ihre Grenzen. Sie sind oft nicht in der Lage, die nuancierten Präferenzen, emotionalen Triebkräfte und kontextuellen Faktoren, die die Kaufentscheidungen der Kunden beeinflussen, wirklich zu verstehen.
Empfehlungen können sich allgemein und unpersönlich anfühlen und haben nichts mit den individuellen Bedürfnissen und Wünschen des Einzelnen zu tun.
Hinzufügen von Firemind's Pulse in den Mix
Hier kommt die Leistung der generativen KI ins Spiel, wie sie von Fireminds PULSE ermöglicht wird. PULSE nutzt fortschrittliche Sprachmodelle (LLMs), um dynamisch personalisierte Inhalte, Produktbeschreibungen und Shopping Journeys zu erstellen, die direkt auf die individuellen Vorlieben und Absichten jedes Kunden eingehen.
Anstatt sich nur auf historische Daten zu verlassen, kann PULSE kontextbezogene Hinweise, emotionale Signale und sogar offenes Kundenfeedback in Echtzeit nutzen, um einen Grad an Personalisierung zu erreichen, der bisher unerreichbar war. Das Ergebnis ist ein nahtloses, ansprechendes und wirklich maßgeschneidertes Einkaufserlebnis, das die Markentreue stärkt und nachhaltiges Wachstum fördert.
Die LLM-Fähigkeiten von PULSE ermöglichen es, die nuancierten Präferenzen, emotionalen Triebkräfte und kontextuellen Faktoren zu verstehen, die die Kaufentscheidungen eines Kunden beeinflussen, und gehen damit über die Grenzen herkömmlicher Empfehlungsmaschinen hinaus.
Durch die Nutzung der neuesten Entwicklungen im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung und des Deep Learning kann PULSE personalisierte Inhalte und Shopping Journeys erstellen, die auf jeden einzelnen Kunden zugeschnitten sind.
Wie könnte eine Lösung aussehen?
Speziell für eine kosteneffiziente, fehlertolerante asynchrone Batch-Pipeline könnte ein typischer Ansatz wie folgt aussehen:
Datenerfassung und -vorverarbeitung: Aufnahme und Vorverarbeitung von Kunden-, Produkt- und anderen relevanten Daten aus verschiedenen Quellen unter Verwendung von Techniken wie Datennormalisierung, Feature Engineering und Anreicherung.
Traditionelle ML-basierte Empfehlungen: Nutzen Sie vorgefertigte oder benutzerdefinierte Modelle für maschinelles Lernen (z. B. Amazon Personalize, XGBoost, Neural Collaborative Filtering), um erste Produktempfehlungen auf der Grundlage von historischem Kundenverhalten und Artikelähnlichkeiten zu generieren und dabei die Geschwindigkeit, Verfügbarkeit und geringe Latenz der Modelle zu nutzen.
Generative, KI-gestützte Erweiterungen: Verwenden Sie große Sprachmodelle (LLMs) von Amazon Bedrock um personalisierte Produktbeschreibungen, Inhalte und Einkaufserlebnisse zu generieren, die auf den ursprünglichen Empfehlungen aufbauen und die Fähigkeit der LLMs nutzen, Kontext, Stimmung und Kundenabsicht zu verstehen.
Batch-Verarbeitung und Optimierung: Führen Sie die asynchrone Batch-Empfehlungspipeline regelmäßig aus, um die Produktempfehlungen und personalisierten Inhalte zu aktualisieren. Überwachen Sie dabei kontinuierlich die Leistung und verfeinern Sie die herkömmlichen ML-Modelle und LLM-gestützten Erweiterungen.
Inferenz und Bereitstellung in Echtzeit: Integrieren Sie die stapelverarbeiteten Empfehlungen und personalisierten LLM-generierten Inhalte in die kundenorientierte Einzelhandelsplattform und nutzen Sie die Echtzeit-Inferenzfähigkeiten der herkömmlichen ML-Modelle, um sofortige Empfehlungen zu liefern, die nahtlos mit der vorgenerierten Personalisierung verschmelzen.
Definition einer klaren Ausgabe
Die Ausgabe herkömmlicher Empfehlungsmaschinen erfolgt häufig in Form einer Liste oder eines Rasters von Produktempfehlungen.
Die Empfehlungen werden in der Regel auf einfache, datengesteuerte Weise präsentiert. Ein Kunde, der bereits ein bestimmtes Produkt gekauft hat, kann beispielsweise eine Liste mit Empfehlungen wie "Kunden, die diesen Artikel gekauft haben, kauften auch..." sehen. Oder ein Kunde, der in einer bestimmten Kategorie stöbert, sieht ein Raster von "Für Sie empfohlenen" Produkten.
Die Empfehlungen sind in der Regel allgemein gehalten und konzentrieren sich auf Ähnlichkeiten zwischen Produkten und Kunden. Sie können ergänzende Artikel, häufig gemeinsam gekaufte Produkte oder Artikel, die bei Kunden mit ähnlichen Profilen beliebt sind, hervorheben.
Die Sprache, die zur Beschreibung der Empfehlungen verwendet wird, ist oft sachlich und nüchtern und zielt eher darauf ab, einen praktischen Vorschlag zu machen als ein emotionales oder persönliches Erlebnis zu vermitteln. Die Empfehlungen werden in der Regel als eine Liste von Produkttiteln, Bildern und Preisen präsentiert, ohne viel zusätzlichen Kontext oder Personalisierung.
Dies erfordert immer noch, dass das Unternehmen den Kontext berücksichtigt und weitere Details anwendet, um hochgradig personalisierte Empfehlungsinhalte, wie z. B. E-Mails, bereitzustellen, aber die Ausgabe kann sich unpersönlich anfühlen und von den individuellen Vorlieben und Bedürfnissen des Einzelnen abgekoppelt sein.
Hier kommt die Leistung der generativen KI ins Spiel, die durch Tools wie PULSE von Firemind ermöglicht wird. Durch die Nutzung von fortschrittlichen Sprachmodellen und Deep Learning können diese Lösungen hochgradig personalisierte, kontextbezogene und emotional ansprechende Produktempfehlungen und Einkaufserlebnisse schaffen, die über die Grenzen herkömmlicher Ansätze hinausgehen.
Erste Schritte bei der Geschwindigkeit
Es ist sehr einfach, in ein Kaninchenloch zu fallen und ein großes Projekt aufzusetzen, um mit Hypothesen darüber zu experimentieren, wie gute Einzelhandelsempfehlungen aussehen könnten. Mit dem PULSE-Tool von Firemind können Sie jedoch die Leistung der generativen KI nutzen, um wirklich einzigartige und maßgeschneiderte Kundenerlebnisse zu schaffen und zu testen, die über die Grenzen herkömmlicher Empfehlungsmaschinen hinausgehen.
PULSE ist das generative KI-Tool von Firemind, das Unternehmen einen sicheren und vorhersehbaren Ausgangspunkt für die Nutzung generativer KI-Services auf AWS bietet. Es kann genutzt werden, um das Potenzial der Nutzung generativer KI in einer Pipeline schnell zu validieren, ohne dass eine umfangreiche Infrastruktur eingerichtet werden muss.
PULSE kann dynamisch personalisierte Produktbeschreibungen, Shopping Journeys und sogar benutzerdefinierte Inhalte generieren, die direkt auf die Bedürfnisse und Vorlieben jedes Einzelnen eingehen. Schöpfen Sie das volle Potenzial Ihrer Kundendaten aus und fördern Sie eine stärkere Markentreue mit den KI-gestützten Lösungen von Firemind:
Entdecken Sie PULSE auf dem AWS Marketplace: Der erste Schritt besteht darin, PULSE auf dem AWS Marketplace zu entdecken. So können Sie das Tool einfach in Ihrer bestehenden AWS-Infrastruktur bereitstellen und sicherstellen, dass Ihre Daten sicher und zugänglich bleiben.
Vereinbaren Sie ein Beratungsgespräch: Wenden Sie sich an das Firemind-Team, um ein Beratungsgespräch zu vereinbaren. Unsere Experten werden eng mit Ihnen zusammenarbeiten, um Ihre spezifischen Geschäftsanforderungen, Anwendungsfälle und Ihre Datenlandschaft zu verstehen. So können wir Ihnen den besten Weg aufzeigen, wie Sie PULSE für Ihre Bedürfnisse nutzen können.
Nehmen Sie an einem Gen AI Discovery Workshop teil: Überlegen Sie sich, ob Sie sich für den generativen KI-Discovery-Workshop von Firemind anmelden, einen 3-6-wöchigen Service, der es Ihnen ermöglicht, das Potenzial der generativen KI in einer strukturierten, praktischen Umgebung zu erkunden. Während dieses Workshops haben Sie die Möglichkeit, mit PULSE zu experimentieren und seine Fähigkeiten in Ihrem Einzelhandelskontext zu validieren.
Integrieren Sie PULSE in Ihre Arbeitsabläufe: Sobald Sie die Möglichkeit hatten, PULSE zu testen, wird unser Team Ihnen helfen, das Tool nahtlos in Ihre bestehenden Arbeitsabläufe im Einzelhandel zu integrieren. Dies kann die Verbindung von PULSE mit Ihren Produktdaten, Kundeninformationen und anderen relevanten Quellen beinhalten, um personalisierte Erlebnisse zu ermöglichen.
Kontinuierliche Optimierung und Skalierung: PULSE ist als skalierbare und anpassungsfähige Lösung konzipiert. Während Sie das Tool weiter nutzen, wird unser Team mit Ihnen zusammenarbeiten, um die Konfigurationen zu verfeinern, mit neuen Anwendungsfällen zu experimentieren und die Bereitstellung zu skalieren, um Ihre wachsenden Anforderungen zu erfüllen.
Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Fireminds PULSE Ihnen dabei helfen kann, die Macht der generativen KI zu nutzen, um Ihr Einzelhandelserlebnis zu verbessern, füllen Sie bitte das untenstehende Formular aus.
