Mehr Umsatz durch KI-basierte Produktempfehlungen

Der Unterschied im Ansatz

Warum klassische Recommendation-Systeme an Grenzen stoßen

Klassische Empfehlungssysteme basieren häufig auf festen Regeln, manueller Pflege und historischen Nutzersignalen. Mit wachsender Komplexität steigt der Aufwand – während Relevanz und Dynamik sinken.

Die burgdigital AI Recommendation Engine kombiniert Produktinformationen, Nutzungssituationen und Verhaltensdaten in einer gemeinsamen Logik. Empfehlungen passen sich dadurch kontinuierlich an unterschiedliche Sortimente, Einkaufsprozesse und Nutzungskontexte an.

+20–40%
Conversion

Relevante Empfehlungen steigern die Conversion gezielt

+10–30%
Warenkorbwert

Dynamische Empfehlungen steigern den durchschnittlichen Bestellwert

bis zu 30%
Umsatzanteil

Empfehlungen steigern den Umsatz entlang der Customer Journey

Für individuelle B2B-Logiken

Produktempfehlungen für komplexe B2B-Strukturen

Im B2B entstehen Produktempfehlungen aus individuellen Kundenstrukturen, Rollen und Geschäftslogiken. Die burgdigital AI Recommendation Engine berücksichtigt diese Faktoren automatisch und integriert sie in die jeweilige Unternehmens- und Berechtigungsstruktur.

Unterschiedliche Nutzer innerhalb eines Unternehmens erhalten dadurch genau die Produkte, Inhalte und Sortimente, die für ihre jeweilige Rolle, Vertragsbeziehung oder Einkaufsaufgabe relevant sind.

Wie lässt sich die AI Recommendation Engine in bestehende Shops integrieren?

Die burgdigital AI Recommendation Engine lässt sich flexibel in bestehende E-Commerce- und Shop-Systeme integrieren – beispielsweise über APIs oder vorhandene Datenstrukturen. Empfehlungen können dabei an unterschiedlichen Stellen im Shop eingebunden werden, etwa auf Produktdetailseiten, im Warenkorb oder in der Suche.

Welche Daten werden benötigt und wann zeigen sich erste Ergebnisse?

Die AI Recommendation Engine nutzt bestehende Produktdaten sowie Signale aus dem Nutzungskontext, um Empfehlungen zu generieren. In vielen Fällen reichen vorhandene Shop- und Produktdaten bereits aus, um erste Empfehlungen bereitzustellen. Erste Ergebnisse zeigen sich häufig bereits nach kurzer Zeit im Live-Betrieb.

An welchen Stellen im Shop lassen sich Empfehlungen einsetzen?

Empfehlungen lassen sich flexibel an unterschiedlichen Stellen im Shop integrieren – etwa auf Produktdetailseiten, in Kategorie-Ansichten, im Warenkorb, in der Suche oder innerhalb bestehender Marketing- und Commerce-Prozesse.

Wie flexibel lassen sich Empfehlungen konfigurieren?

Ja. Empfehlungen lassen sich durch Sortimentslogiken, Priorisierungen oder unternehmensspezifische Anforderungen gezielt anpassen. So bleibt die AI Recommendation Engine flexibel und kann individuell auf bestehende Geschäftslogiken abgestimmt werden.

Was unterscheidet die AI Recommendation Engine von klassischen Empfehlungssystemen?

Im Gegensatz zu regelbasierten Systemen kombiniert die AI Recommendation Engine semantisches Produktverständnis mit Nutzungskontext und Geschäftslogiken. Dadurch entstehen Empfehlungen, die sich flexibel an unterschiedliche Sortimente, Einkaufsstrukturen und Nutzungssituationen anpassen.