Analysen: Publisher or perish

Automatisiert Berichte zu aktualisieren und zu verteilen – mit dem Publisher werden derartige Routineaufgaben zur kinderleichten Übung. Die gewonnene Zeit lässt sich nutzen, um nun weiterführende, komplexere Analysen durchzuführen – natürlich mit dem Publisher.

Automatisch generierte Warenkorbanalysen für alle FilialenAutomatisch generierte Warenkorbanalysen für alle Filialen

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Empfehlungssysteme: Der Nächste, bitte!

Manche Empfehlungssysteme – beispielsweise in der Musik – suchen zu einem vorgegebenen Objekt solche anderen Objekte als Empfehlung aus, die zum aktuell gewählten einen geringen „Abstand“ besitzen. Man sollte annehmen, dass eine hohe Anzahl von Features zu einer besonders differenzierten Empfehlung führt. Wie wir heute sehen werden, tauchen jedoch einige störende Haken und Ösen auf!

Bitte nicht schon wieder Last Christmas!Musikempfehlung: bitte nicht schon wieder Last Christmas!

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Empfehlungssysteme: Betonung auf Benotung

Aus dem Kauf eines Produktes wird bei Empfehlungssystemen grundsätzlich erst einmal eine positive Haltung des Kunden abgeleitet. Eine differenzierte Beurteilung ist aber nur dann möglich, wenn der Kunde das Produkt auch bewerten darf. Wir zeigen Möglichkeiten auf, verbesserte Empfehlungen mit Hilfe der Benotungen zu erzeugen.

Wir wissen, was der Kunde will!Jetzt wissen wir, was der Kunde will, ohne dass er es wissen muss.

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Empfehlungssysteme: Wie man einen Korb bekommt

Nicht nur Amazon verwendet die enorme Anzahl von Käufen, um meistens überraschend gut passende Kaufempfehlungen auszusprechen. Wie die Mechanismen funktionieren, ist nicht geheim, sondern lässt sich im Web recherchieren. Im heutigen Beitrag veranschaulichen wir die Grundidee.

Bella berät wird empfohlenWer In Graphics kauft, kauft auch Bella berät

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