Aanbevelingen automatiseren kan beter

Grote E-Commerce bedrijven proberen via geautomatiseerde aanbevelingen nog meer te verkopen. Je kent de teksten wel die onderaan de pagina staan: "Als je dit gelezen hebt, dan zul je de volgende 3 boeken ook interessant vinden" of "Andere lezers hebben ook de volgende boeken gekocht". Niets mis mee, natuurlijk. Het systeem dat hier achter zit (Recommendation Engine) probeert via erg lastige wiskundige berekeningen te bepalen wat je volgende aankoop zou kunnen zijn. Dit is echt lastig.

Optimaal?

Hoe vaak heeft een Recommendation Engine het bij het rechte eind? Nog niet vaak genoeg. Als dit namelijk wel het geval zou zijn, dan kocht je altijd bij dezelfde online winkel. Deze winkel weet dan namelijk al wat jij wilt hebben en dan wil je ook niet bij een andere winkel kopen. Zo ver is het (gelukkig) nog niet. De grote E-Commerce of Social sites (Amazon, Facebook, Bol.com, MySpace) geven hier wel erg veel geld aan uit. Forrester geeft aan in een onderzoek, dat ongeveer 10-30% van de omzet van één van deze grote E-Commerce bedrijven komt van de Reccomendation Enginge. WOW!

Op dit moment kiest ongeveer 1/3 van de bezoekers een ander product, dan is aangegeven in de aanbevelingen. Zou je de Recommendation Engine met 10% kunnen verbeteren, dan levert dat voor deze E-Commerce bedrijven enorme extra geldstromen op. Veel winst lijkt nog te behalen in de Social Recommendations; wat raden vrienden of collega's aan? Vandaar dat FaceBook goud in handen heeft...

Hoe maak je een Recommendation Engine?


gerelateerde blogs met thumbnail