Een aanbevelingssysteem gebruikt datafilteralgoritmen om content, aanbiedingen en producten voor te stellen op basis van individuele of doelgroepprofielen. Het systeem gebruikt collaborative, contentgebaseerde of persoonlijkheid-gebaseerde regels om aanbevelingen weer te geven.
Het is tijd voor personalisatie van de volgende generatie. Lees het rapport ›
Als je betere gebruikerservaringen en hogere rendementen wilt realiseren, stuit je op verschillende uitdagingen. Om die te overwinnen, moet je data optimaal benutten en content efficiënt beheren.
Slecht geïntegreerde tools.
Handmatige processen.
Geen controle voor marketeers.
Slechte datakwaliteit.
Aanbevelingssystemen zorgen niet alleen dat gebruikers eenvoudig muziek, films of nieuws van hun gading vinden, ze versterken ook de relatie met je klanten.
Zelflerende algoritmen vinden snel relaties tussen producten en koppelen die informatie aan gebruikersgedrag om de waarschijnlijkheid van klantconversie te bepalen. Hierdoor worden producten sneller ontdekt.
Aanbevelingen kunnen de contentconsumptie verhogen, het pad naar relevante content verkorten en de merkbetrokkenheid opschroeven.
Wanneer gebruikers reageren op aanbevolen content, worden automatisch gedetailleerdere klantprofielen en persona’s samengesteld, die vervolgens kunnen worden gebruikt om lookalike-doelgroepen te targeten. Historische en real-time data worden gecombineerd om de gegevens continu bij te werken.
Aanbevolen producten bieden betere gepersonaliseerde ervaringen, waardoor meer producten worden gekocht en de langetermijnwaarde van klanten wordt verhoogd.
Adobe Target bevat aanbevelingsvoorzieningen die je ongeëvenaarde controle geven, zoals automatische contentoptimalisatie en aanpasbare algoritme-instellingen. Met Target leid je gebruikers naar de meest relevante content en producten.
Kijk hoe Adobe de merken van nu helpt om complete gepersonaliseerde ervaringen te creëren.
“Eerst moeten we weten hoe de klanttrajecten presteren en vervolgens… moeten we weten hoe we die trajecten kunnen optimaliseren.”
– Will Harmer,
Senior Manager of Insights and Optimization, EE
“Het is cruciaal dat we klanten een goede ervaring bieden voordat ze op reis gaan en hun informatie geven over de plaatsen die ze interessant vinden.”
– Marlies Roberts,
VP Marketing Operations, Overseas Adventure Travel
Hoe werkt een aanbevelingssysteem?
De meeste aanbevelingsalgoritmen doorlopen drie fasen: feedback verzamelen, leren en voorspellen. Datasets die tijdens de feedbackverzamelfase worden verzameld, kunnen geheugengebaseerd, modelgebaseerd of observatiegebaseerd zijn.
Maakt een aanbevelingssysteem gebruik van real-time data?
Ja. De systemen kunnen worden ingesteld om real-time data te analyseren. Sommige systemen verwerken echter data in batches, waardoor aanbevelingen periodiek worden bijgewerkt.
Hoe bepalen aanbevelingssystemen welke producten worden weergegeven?
De systemen gebruiken filteralgoritmen om producten te selecteren. De filters genereren collaborative, contentgebaseerde en hybride aanbevelingen op basis van overeenkomsten in artikelen of gebruikersgedrag.
Wat is expliciete en impliciete feedback?
Expliciete feedback wordt verzameld wanneer klanten reageren op aanbevelingen. Bij impliciete feedback worden gebruikersvoorkeuren afgeleid door acties te analyseren, zoals de aankoopgeschiedenis, navigatiegeschiedenis en bestede tijd op webpagina’s.
Zijn er aanbevelingssystemen voor mobiele omgevingen?
Ja. Geautomatiseerde mobiele aanbevelingen bieden gepersonaliseerde, contextgevoelige aanbevelingen op basis van locatie, seizoen, dagdeel, enzovoort.
Hoe meet je de prestaties van een aanbevelingssysteem?
Met A/B-testen kun je de prestaties van een systeem in kaart brengen. Marketeers gebruiken verschillende indicators, waaronder de langetermijnwaarde van klanten, doorklikpercentage, conversiepercentage en ROI, om resultaten te meten.