Use-Case customer:
porta Holding GmbH & Co. KG
Location: Bakenweg 16-20, 32457 Porta Westfalica, Germany
Use-Case-Region: D-A-CH
Website: https://www.porta.de/
Case Location
Steigerung der E-Mail-Marketing-Performance durch KI-basierten Ähnlichkeitsalgorithmus
porta Holding GmbH & Co. KG
Bakenweg 16-20, Porta Westfalica, D-A-CH
Overview
Description
porta gehört zu den größten familiengeführten Einrichtungsunternehmen in Deutschland. Um auch in Zukunft als Familienunternehmen dem intensiven Wettbewerb zu trotzen, investiert das Unternehmen konsequent in seine Transformation vom stationären Einzelhändler zum gefragten Omnichannel-Anbieter.
Mit Unterstützung von Parsionate entwickelte porta eine zentrale Kundendatenbank und wagte sich als eines der ersten mittelständischen Möbelunternehmen in Deutschland daran, künstliche Intelligenz für eine verbesserte Customer Experience einzuführen. Das Ziel: Kunden entlang der gesamten Customer Journey, offline sowie online, interessensspezifisch zu unterstützen und Einrichtungsprojekte mit digitalen Tools zu einem intuitiven und inspirierenden Erlebnis zu machen.
Um Nutzern des Online-Shops, die sich zunächst gegen einen Kauf entschieden haben, relevante und personalisierte Produktempfehlungen zukommen zu lassen, hat porta gemeinsam mit Parsionate einen KI-basierten Ähnlichkeitsalgorithmus entwickelt. In Kombination mit der Kundendatenbank kann porta diesen Nutzern nun in automatisierten E-Mail-Kampagnen vergleichbare Produkte in einer ähnlichen oder sogar günstigeren Preisklasse vorschlagen.
Das Ziel: Die Klick- und Konversionsraten zu erhöhen und aus Warenkorbabbrechern Kunden zu machen.
Solution features
Marketing & Sales
Advertising
Digital Marketing Solutions
Solutions & Operations
Analytics & Customer Insights
Other Features
AI-Systems & AR/VR
About the solution
| Name: | Product Recommendation Engine |
| Technologie: | Python mit gängigen Machine-Learning-Libraries |
| Projektziel: | Bei porta werden Warenkorbabbrecher mit einer speziellen E-Mail-Kampagne angesprochen. Ziel des Projekts war es, durch verbesserte personalisierte Produktempfehlungen die Click-Through-Rate (CTR) der E-Mail-Kampagne zu erhöhen und in der Folge mehr Umsatz durch diese Kampagne zu generieren. |
| Projektumfang: | Ziel war es eine Datenpipeline aufzusetzen, die das E-Mail-Marketing Tool direkt mit den nötigen spezifischen Kundeninformationen für die automatisierten Kampagnen versorgt. |
| Innovation: | Mit diesem Projekt wurde eine intelligente Alternative zu herkömmlichen Empfehlungsmethoden wie kollaborativen Filtern geschaffen. Um Warenkorbabbrechern im porta Online-Shop passende personalisierte Produktempfehlungen zukommen zu lassen, und diese zum Kauf zu motivieren, wurde ein KI-basierter Ähnlichkeitsalgorithmus geschaffen. Der Algorithmus prüft alle Produkte im Shop auf Ähnlichkeit – unter anderem durch eine Analyse der Produkttexte und -bilder. |
| Kosten: | Die Umsetzung des Projektes erfolgte agil. |
| Replizierung: | Das Potenzial zur Replikation ist groß, da der Algorithmus von porta beliebig weiterverwendet werden kann. Darüber hinaus ist es möglich, in Zukunft weitere E-Mail-Kampagnen nach derselben Logik durchzuführen. |
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Further Media Information
Referenzartikel und E-Mail mit persönlichen Empfehlungen
Bild- und textgestützte Identifikation von ähnlichen Artikeln
Je nach Use Case ergibt sich eine individuelle Sortierung der „ähnlichsten Artikel“.
Beschreibung von Artikeleigenschaften als Grundlage für Artikelähnlichkeiten
Referenzartikel und E-Mail mit persönlichen Empfehlungen
Bild- und textgestützte Identifikation von ähnlichen Artikeln
Je nach Use Case ergibt sich eine individuelle Sortierung der „ähnlichsten Artikel“.
Beschreibung von Artikeleigenschaften als Grundlage für Artikelähnlichkeiten
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