sellVISE

sellVISE ist ein intuitives Widget für Ihre mobile Verkaufswelt, das auf Basis von modernsten BI-Technologien passend zum Interessensgebiet Ihrer Kunden Produktvorschläge unterbreitet (Recommendations). Cross- und Up-Selling Potenziale werden dadurch automatisiert durch die Datensammlung von Aktivitäten Ihrer Kunden ausgespielt.

Die KI-Engine für smarte Produktempfehlungen

Die KI-Engine für smarte Empfehlungen

SellVISE besteht aus einem Integration-Layer (Elastic.io und NiFi) sowie einem ganzheitlichen Repository von Daten (DataLake) und einem Data-Warehouse (DWH) basierend auf Hadoop, um alle Produktdaten (inkl. ECommerce, ERP, Retail, CRM, PIM, etc.) speichern zu können.

Machine-Learning

sellVISE integriert mehrere Machine-Learning-Engines (entwickelt in TensorFlow, Spark, Mllib, Elasticsearch, etc.). Dank der Integration von sellVISE mit SaleSphere sind Sie in der Lage Produkt- und Kundendaten ganzheitlich zu analysieren:

Sentiment Analytics: Erfahren Sie, wie Ihre Kunden und Interessenten gegenüber Ihren Produkten und Dienstleistungen stehen (Meinungen, Gefühle und Emotionen).

Image Processing: Zeigt Ihnen die visuellen Ähnlichkeiten zwischen Produkten auf.

Kundenanalyse und -segmentierung: Erhalten Sie wertvolle Einblicke in die Präferenzen jedes Kundensegments um für jede Zielgruppe die passenden Produktempfehlungen auszusprechen.

Produktkennzeichnung und Klassifizierung: Kunden und Interessenten verlassen sich normalerweise darauf, dass Anbieter Ihre Produkte und Lösungen kategorisieren. Dabei kann es auf Seiten des Anbieters häufig zu falschen Kategorisierungen kommen, wodurch bestimmte Produktalternativen im Produktauswahlprozess nicht berücksichtigt werden. sellVISE stützt sich bei der Produktklassifizierung auf maschinelle Lerntechniken, um die passende Zugehörigkeit für bestimmtes Produkte zu definieren.

SaleSphere ohne sellVISE Integration
SaleSphere mit sellVISE Integration

Modernste Produktempfehlungsalgorithmen

  • Kollaboratives Filtern (speicherbasierter Ansatz, clusterbasierter Ansatz, Matrixfaktorisierung und Deep Learning):
    • User-Item-Filterung: „Benutzer, denen dieser Artikel gefallen hat, mochten auch …“
    • Item-Item-Filterung: „Nutzer, die dir ähnlich sind, mochten auch …“
  • Content-basiertes Filtern: Empfehlen Sie relevante Produktalternativen auf Grundlage der zugeordneten Eigenschaften, die jedes Produkt beschreiben (z.B. Bilder, Textbeschreibungen, Benutzerrezensionen, Produkt-Tags usw.).
  • Hybrid-basierte Filterung
SaleSphere - Machine Learning mit sellVISE
SaleSphere - Machine Learning mit sellVISE

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