#16 Wie intelligente Produktempfehlungen den Warenkorb steigern – mit Dominik Romer, Adnymics
29 Minuten
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Beschreibung
vor 2 Jahren
„Kunden, die diesen Artikel angesehen haben, haben auch diese
Produkte angesehen“ – Plattformen und Online-Händler wie Amazon
& Co. werten Kundenmerkmale und -Informationen in Nanosekunden
aus, um über Produktempfehlungen den Warenkorb zu erhöhen. Dahinter
stecken trainierte Algorithmen, einfache künstliche Intelligenz –
Machine Learning. Und das könnt auch Ihr einfach und kostengünstig
für den Printbereich nutzen. Dominik Romer, Gründer und
Geschäftsführer von Adnymics, erklärt, wie Ihr die
Individualisierung von Print-Mailings und Paketbeilagen durch
Machine Learning deutlich erleichtert und verbessert. Anders
gesagt: Algorithmen übernehmen konkrete Aufgaben und können die
Conversion Rate auch mal verdoppeln. Romer gibt Euch Tipps, wie Ihr
Angebote erfolgreich individualisiert, was Ihr bei der Umsetzung
beachten solltet – und wo die Grenzen von Machine Learning liegen.
Abonniert diesen Kanal, damit ihr keine Folge verpasst! Über eure
Fragen oder Feedback zum Podcast freuen wir uns unter
einmaileins@podstars.de. Weitere Informationen zum Print-Mailing
findet ihr auf Alles-ueber-Mailings.de
https://alles-ueber-mailings.deutschepost.de/de.html Die Deutsche
Post auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/deutsche-post/
Produkte angesehen“ – Plattformen und Online-Händler wie Amazon
& Co. werten Kundenmerkmale und -Informationen in Nanosekunden
aus, um über Produktempfehlungen den Warenkorb zu erhöhen. Dahinter
stecken trainierte Algorithmen, einfache künstliche Intelligenz –
Machine Learning. Und das könnt auch Ihr einfach und kostengünstig
für den Printbereich nutzen. Dominik Romer, Gründer und
Geschäftsführer von Adnymics, erklärt, wie Ihr die
Individualisierung von Print-Mailings und Paketbeilagen durch
Machine Learning deutlich erleichtert und verbessert. Anders
gesagt: Algorithmen übernehmen konkrete Aufgaben und können die
Conversion Rate auch mal verdoppeln. Romer gibt Euch Tipps, wie Ihr
Angebote erfolgreich individualisiert, was Ihr bei der Umsetzung
beachten solltet – und wo die Grenzen von Machine Learning liegen.
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