Online-Shop-Empfehlungen mit Timing verbessern

Die nächste Warenkorb-Empfehlung ist ein wichtiges Thema im Online-Shopping. Sie hilft vorherzusagen, was Kunden als nächstes kaufen könnten, basierend auf ihren bisherigen Käufen. Dieses Empfehlungssystem ist für viele E-Commerce-Plattformen unverzichtbar. Mit dem Wachstum des Online-Shoppings ist es entscheidend, Wege zu finden, um diese Empfehlungen präziser zu gestalten.

Traditionell wurden viele Methoden verwendet, um die nächsten Warenkorb-Empfehlungen zu verbessern. Ein häufiges Problem ist jedoch, dass sie oft den Zeitpunkt der Käufe ignorieren. Die Zeit kann Einfluss darauf haben, was Kunden als nächstes kaufen wollen. Dieser Artikel stellt eine neue Methode vor, die das Timing einbezieht, um Empfehlungen zu verbessern.

#Der Bedarf nach besseren Empfehlungen

Kunden neigen dazu, ähnliche Artikel immer wieder zu kaufen. Wenn jemand zum Beispiel Milch kauft, ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass er sie bald wieder kauft. Einige Artikel, wie Reinigungsmittel, werden jedoch möglicherweise nicht so häufig gekauft. Diese Inkonsistenz im Kaufverhalten macht es für Systeme schwierig, Artikel genau zu empfehlen.

Aktuelle Methoden berücksichtigen oft nicht den Zeitpunkt vergangener Käufe. Wenn ein Kunde einen Kauf tätigt, kann der Zeitraum bis zum nächsten Kauf seine Kaufgewohnheiten beeinflussen. Wenn dieser Zeitraum nicht berücksichtigt wird, können Systeme Empfehlungen geben, die möglicherweise nicht zu den aktuellen Bedürfnissen des Kunden passen.

#Die vorgeschlagene Methode

Um diese Herausforderungen anzugehen, wurde ein neuer Ansatz namens Zeitbewusste Artikelgewichtung (TAIW) entwickelt. Diese Methode berücksichtigt sowohl den Zeitpunkt der Käufe als auch die Kaufhäufigkeit der Artikel in der Vergangenheit.

#Wie TAIW funktioniert

TAIW besteht aus zwei Hauptteilen: dem Wiederkauf-Modul und dem Nachbarschafts-Modul.

#Wiederkauf-Modul

Dieser Teil konzentriert sich darauf, wann Kunden wahrscheinlich Artikel erneut kaufen. Es wird untersucht, wie lange es normalerweise dauert, bis Kunden denselben Artikel wieder kaufen. Das Modul vergibt Punkte an Artikel basierend auf ihrer Relevanz zu diesem Zeitpunkt. Wenn ein Kunde zum Beispiel gerade Seife gekauft hat, erkennt das Modul, dass Seife immer noch relevant ist und könnte sie erneut vorschlagen.

Der Bewertungsprozess berücksichtigt auch unterschiedliche Kaufmuster für verschiedene Artikel. Einige Artikel, wie Lebensmittel, haben möglicherweise einen kurzen Wiederkaufzyklus, während andere, wie Elektronik, länger brauchen könnten.

#Nachbarschafts-Modul

Dieser Teil betrachtet ähnliche Kunden. Durch die Analyse, was andere Nutzer mit ähnlichen Einkaufsgewohnheiten gekauft haben, kann das System die Empfehlungen verbessern. Wenn viele Kunden, die Brot gekauft haben, auch Butter gekauft haben, könnte das System einem Kunden, der häufig Brot kauft, Butter vorschlagen.

#Bedeutung des Timings

Timing ist im Empfehlungsprozess entscheidend. Wenn seit dem letzten Kauf viel Zeit vergangen ist, könnten sich die Vorlieben des Kunden geändert haben. TAIW passt seine Empfehlungen an, je nachdem, wie lange es her ist, dass der Kunde seinen letzten Warenkorb hatte. So kann es relevantere Vorschläge machen.

Wenn ein Kunde zum Beispiel letztes Jahr ein Sommerkleid gekauft hat, erkennt das System, dass es jetzt möglicherweise nicht mehr relevant ist. Mit TAIW kann sich das System an diese Änderungen anpassen und sinnvollere Empfehlungen anbieten.

#Experimente und Ergebnisse

Um zu sehen, wie gut TAIW abschneidet, wurden Experimente mit realen Einkaufsdaten durchgeführt. Die Ergebnisse zeigten, dass TAIW viele bestehende Empfehlungssysteme deutlich übertraf.

#Vergleich mit anderen Methoden

In Tests zeigte TAIW Verbesserungen von 3 % bis 8 % im Vergleich zu traditionellen Systemen. Das zeigt, dass die Berücksichtigung des Timings in den Empfehlungen einen greifbaren Vorteil bietet. Bei verschiedenen Empfehlungsgrössen schnitt TAIW konstant besser ab als seine Wettbewerber.

#Einfluss von Zeitabständen

Die Experimente untersuchten auch, wie gut das System funktioniert, wenn es einen erheblichen Zeitabstand zwischen dem letzten Kauf und der Empfehlung gibt. TAIW zeigte Widerstandsfähigkeit und hielt eine gute Leistung aufrecht, selbst wenn dieser Abstand gross war. Das steht im Gegensatz zu anderen Methoden, die Schwierigkeiten hatten, über längere Zeiträume hinweg genaue Empfehlungen abzugeben.

#Analyse der Komponenten

Eine weitere Analyse konzentrierte sich auf die einzelnen Teile von TAIW, um zu sehen, wie sie zur Gesamtleistung beitrugen. Es stellte sich heraus, dass sowohl das Wiederkauf-Modul als auch das Nachbarschafts-Modul eine wichtige Rolle spielten. Das Entfernen eines Moduls führte zu einer Verschlechterung der Empfehlungsqualität, was deren Bedeutung im Gesamtsystem bestätigte.

#Fazit

Zusammenfassend bietet TAIW einen neuen Ansatz für die nächsten Warenkorb-Empfehlungen, indem es Timing in den Prozess integriert. Indem es die Bedeutung des Kaufszeitpunkts und die Ähnlichkeiten der Nutzer berücksichtigt, verbessert TAIW das gesamte Empfehlungserlebnis.

Die Methode adressiert zentrale Probleme, die in früheren Ansätzen zu sehen waren, und macht sie zu einem wertvollen Werkzeug für E-Commerce-Plattformen. Die vielversprechenden Ergebnisse aus Experimenten zeigen, dass TAIW die Art und Weise, wie Nutzern Produkte empfohlen werden, erheblich verbessern kann. Während das Online-Shopping weiterhin wächst, werden Methoden wie TAIW unerlässlich, um personalisierte Erlebnisse zu schaffen, die die Kundenzufriedenheit und -loyalität fördern.