Recommender-System

on

Recommender-System

Per Empfehlungssystem zu gesteigerter Wertschöpfung

Einführung: Was ist ein Empfehlungssystem?

Recommender-Systeme, auch Empfehlungssysteme genannt, basieren auf intelligenten Algorithmen, die auf der Grundlage von historischen (Nutzer)daten Empfehlungen generieren. Sie können sowohl für interne als auch für externe Zielgruppen verwendet werden. Für interne Zielgruppen, wie MitarbeiterInnen eines Unternehmens, lassen sich Recommender-Systeme verwenden, um relevante Informationen, Schulungen, Tools oder Ressourcen vorzuschlagen, die ihnen bei ihrer Arbeit helfen könnten. Für externe Zielgruppen, wie KundInnen oder BenutzerInnen eines Dienstes, werden Recommender-Systeme hauptsächlich verwendet, um Produkte, Dienstleistungen oder Inhalte vorzuschlagen, die sie möglicherweise interessant finden oder benötigen.

Im Fall von externen Stakeholdern können dies beispielsweise personalisierte Kauf- oder Nutzungsempfehlungen auf E-Commerce-Websites, Streaming-Diensten oder sozialen Netzwerken sein. Ein Beispiel für ein Empfehlungssystem für interne Stakeholder wäre beispielsweise die Bereitstellung optimaler Parameter-Einstellungen für Anwendungen oder Maschinen.

Hauptvorteile: Wie können Unternehmen von Recommender-Systemen profitieren?

Recommender-Systeme können die Nutzererfahrung verbessern, indem sie relevante Produkte oder Inhalte vorschlagen, was zu einer erhöhten Kundenzufriedenheit und Bindung führt. Sie können zudem Umsatzsteigerungen durch Cross-Selling und Upselling ermöglichen. Darüber hinaus liefern sie wertvolle Einblicke in das Nutzerverhalten, die sich zur Verbesserung von Produkten und Dienstleistungen nutzen lassen.

Unternehmensintern können Recommender-System zur Verbesserung von Geschäfts- oder Produktionsprozessen führen, indem sie mit Empfehlungen die Entscheidungsfindung unterstützen. Dies kann beispielsweise zu verbesserter Produktqualität, geringeren Fehlerquoten und erhöhter Effizienz führen. Zudem machen Recommender-Systeme die entsprechenden Unternehmen unabhängiger vom Erfahrungswissen einzelner Mitarbeiter.

Hauptfunktionen: Wie funktionieren Recommender-Systeme?

Die Hauptfunktionen von Recommender-Systemen umfassen die Sammlung und Analyse von (Nutzer)daten, die Vorhersage von Nutzerpräferenzen oder Ergebnissen sowie die darauf basierende Generierung von (personalisierten) Empfehlungen. Recommender-Systeme basieren auf „Predictive Analytics“, also der Prognose durch die Analyse von historischen Daten.

Allgemeine Herausforderungen: Worauf müssen Unternehmen beim Einsatz von Recommendern achten?

Zu den allgemeinen Herausforderungen von Recommender-Systemen gehören die Gewährleistung des Datenschutz, die Bewältigung der Kaltstartproblematik (wenn wenig oder keine historischen Daten vorhanden sind), die Vermeidung von Filterblasen und die Gewährleistung der Fairness und Transparenz der Empfehlungen.

Technologische Herausforderungen: Welche Aufgaben stellen sich für die IT?

Es ist wichtig zu beachten, dass die Effektivität eines Recommender-Systems stark von der Qualität der zugrunde liegenden Daten und Algorithmen abhängt. Deswegen bestehen auf technologischer Ebene die größten Herausforderungen in der Verarbeitung großer Datenmengen, der Verbesserung der Genauigkeit und Relevanz der Empfehlungen – etwa durch Algorithmen und Machine Learning – sowie der Integration von Recommender-Systemen in bestehende Systeme und Prozesse.

Einsatzbereiche in Unternehmen: Wo kommen Recommender zum Einsatz?

Recommender-Systeme können in verschiedenen Bereichen eines Unternehmens eingesetzt werden, darunter Vertrieb und Marketing, Kundenservice, HR, Produktentwicklung oder Produktion. Hier lassen sie sich beispielsweise zur Personalisierung von Werbung, zur Verbesserung des Kundensupports, zur Identifizierung von Talenten und zur Optimierung von Produktangeboten oder Produktionsprozessen nutzen.

Grundsätzlich kann man zwischen Recommender-Systemen unterscheiden, die sich an interne oder externe Stakeholder richten. Zwei Beispiele:

Machine Parameter Recommender
Ein Beispiel für ein Recommender-System, das unternehmensintern zum Einsatz kommt, ist ein Machine Parameter Recommender, der die optimalen Maschineneinstellungen für ein gewünschtes Produktionsergebnis vorschlägt. Hintergrund: In Fertigungsprozessen beeinflussen Faktoren wie die Beschaffenheit der Ausgangsmaterialien, die Umgebungskonditionen und die Einstellungen an der Fertigungsmaschine die Produktqualität. Ein Recommender-System nutzt die historischen Daten per Predictive Analytics für Echtzeitvorhersagen der Produktqualität und zur Ermittlung optimaler Maschineneinstellungen. Hierbei kann beispielsweise ein Ampelsystem-Dashboard den Anpassungsbedarf anzeigen und die optimalen Parameter bereitstellen. Damit sorgt das System für eine hohe Produktqualität, erleichtert weniger erfahrenen BedienerInnen die Arbeit und vermeidet Ausschuss und Nacharbeiten durch suboptimale Einstellungen.
Marketing-Recommender-System
Ein Marketing-Recommender-System ist hingegen ein Beispiel für ein Empfehlungssystem, dass sich an externe Zielgruppen – in der Regel potenzielle Kunden – richtet. Hier macht es auf Basis von prognostizierten Wünschen zielgenaue Produktvorschläge, um den Umsatz zu steigern. Eine Herausforderung besteht darin, charakteristische Kundentypen zu identifizieren und relevante Daten in einem Customer Analytics Hub zu bündeln. Mit Data-Science-Verfahren und maschinellem Lernen werden Kunden hier in homogene Segmente eingeteilt. Das Recommender-System nutzt selbstlernende Algorithmen, um individualisierte Produktvorschläge und Kampagnen zu erstellen. Diese personalisierten Angebote können neben der Umsatzsteigerung zur Verbesserung der Conversion Rate beitragen.

Zielgruppen: Welche Unternehmen nutzen Recommender-Systeme?

Recommender-Systeme werden in einer Vielzahl von Unternehmen und Branchen eingesetzt. Hier sind einige Beispiele:

Fertigungsunternehmen: Fertigungsunternehmen nutzen Machine-Parameter-Recommender-Systeme, um Produktionsprozesse zu optimieren. Indem sie die optimalen Einstellungen für eine Maschine ermitteln, können sie dazu beitragen, die Produktqualität zu verbessern, Ausschuss zu reduzieren und die Effizienz der Produktion zu steigern.
E-Commerce und Online-Einzelhandel: Unternehmen wie Amazon und Alibaba verwenden Recommender-Systeme, um Kunden Produkte vorzuschlagen, die sie möglicherweise kaufen möchten, basierend auf ihrem bisherigen Kaufverhalten und den Präferenzen anderer Kunden mit ähnlichen Vorlieben.
Streaming-Dienste: Unternehmen wie Netflix und Spotify setzen Recommender-Systeme ein, um Benutzern Filme, TV-Shows oder Musik vorzuschlagen, basierend auf dem, was sie oder andere Benutzer mit ähnlichen Vorlieben zuvor angesehen oder gehört haben.
Soziale Medien: Unternehmen wie Facebook und Twitter verwenden Recommender-Systeme, um Benutzern Inhalte, Freunde oder Follower vorzuschlagen, die sie möglicherweise interessant finden.
Reise- und Gastgewerbe: Unternehmen wie Booking.com und Airbnb greifen auf Recommender-Systeme zurück, um Benutzern Unterkünfte oder Reiseziele basierend auf ihren bisherigen Buchungen und den Präferenzen anderer Benutzer mit ähnlichen Geschmäckern vorzuschlagen.
Finanzdienstleistungen: Banken und Versicherungsunternehmen können Recommender-Systeme verwenden, um Kunden Finanzprodukte oder -dienstleistungen vorzuschlagen, die sie möglicherweise benötigen oder von denen sie profitieren könnten.

Implementierung: Wie lassen sich Recommender integrieren?

Die Implementierung eines Recommender-Systems erfordert eine sorgfältige Planung und Ausführung. Dies umfasst die Definition der (Geschäfts)ziele, die Auswahl der geeigneten Technologien und Algorithmen, die Sammlung und Verarbeitung von Nutzerdaten, die Entwicklung und das Testen des Systems und schließlich die Integration des Systems in die bestehende IT-Infrastruktur sowie die Geschäftsprozesse. Es ist zudem wichtig, eine kontinuierliche Überwachung und Optimierung des Systems durchzuführen, um die Effektivität zu gewährleisten.