Der Realtime Analytics Spezialist prudsys erweiterte seine Personalisierungslösung prudsys RDE um weitere innovative Einsatzszenarien, Technologien und Verfahren.Das neue Release 3.4 der prudsys RDE erlaubt z.B. erstmals eine personalisierte Suche sowie ortsgebundene Empfehlungen und die Einbeziehung von Facebookdaten (Posts, Likes, Check-Ins) und erhöht damit signifikant den Personalisierungsgrad
Neue Funktionalitäten bei der Suche
In der Regel spielt die Produktsuche im Onlineshop Ergebnisse aus, die sich an Semantik und Phonetik des Suchwortes orientieren. Der prudsys AG als Pionier der Echtzeitpersonalisierung und Inhaber zahlreicher Patente gelang es nunmehr, in das Modul prudsys RDE | Search innovative Algorithmen und Verfahren zu implementieren, die erstmals eine transaktionsbasierte Suche ermöglichen. Das heißt, dem potentiellen Käufer werden im Rahmen einer Produktsuche auch Artikel empfohlen, die sich an seinem bisherigen Verhalten im Onlineshop (Klicks, Anzahl der Bestellungen, Umsatz) orientieren und demzufolge eine hohe persönliche Relevanz aufweisen.
Weitere wesentliche Suchfunktionalitäten wurden im Rahmen des neuen Releases realisiert: u.a. Suggest-Funktion, Fuzzy- und Wildcard-Suche und After-Search-Navigation.
Hoher Personalisierungsgrad mit ortsgebundenen Empfehlungen und Facebook-Daten
Durch Verwendung von Smartphones oder Tablets während des Onlineshoppings ist es oft möglich, den Standort des Verbrauchers zu lokalisieren, so dass der Ort, an dem sich der Verbraucher befindet, zukünftig eine immer größere Rolle in der personalisierten Kundenansprache einnehmen wird. Das Modul prudsys RDE | Recommendations wurde im neuen Release um eine weitere Stammdatendimension erweitert: dem “Ort” bzw. die “Location”. Wenn der Verbraucher während des Onlineshoppings lokalisierbar ist, ermöglicht das Modul auch ortsgebundene spezifische Empfehlungen auszuspielen. So kann der Verbraucher z.B. das empfohlene Produktangebot bei Bedarf im nächsten Markt anschauen und sich vom Produkt überzeugen, bevor er seine Kaufentscheidung fällt.
Ab sofort steht der prudsys RDE zudem eine noch umfangreichere Datenbasis zur Verfügung. Mit der Erweiterung DataSync for Facebook können Daten wie Likes, Posts oder Check-Ins aus dem Social Network Facebook bei der Berechnung von personalisierten Empfehlungen oder Content einbezogen werden.
Dynamisches Pricing: Neue Business Cases und verbesserte Benutzerführung
Der RDE Client bietet im neuen Release eine verbesserte Benutzerführung im Bereich Pricing mittels multipler Pricing-Services und eines Wizards zur Einstellung relevanter Parameter. Zudem wurden bestehende Pricing-Algorithmen erweitert, z.B. der Algorithmus zur individuellen Rabattierung. Durch die enge Verzahnung des Moduls RDE | Pricing mit dem Modul RDE | Newsletter ist es ab sofort möglich, Kunden mit individuellen Coupons im Newsletter zielgenau anzusprechen.
Nähere Informationen zur prudsys RDE unter:
http://www.prudsys.de
Die prudsys AG ist einer der Technologieführer im Bereich der intelligenten Datenanalyse und konzentriert sich insbesondere auf die Entwicklung und Integration qualitativ hochwertiger Realtime-Analytics-Verfahren. Die prudsys RDE (prudsys Realtime Decisioning Engine) ist eine der führenden Lösungen für Echtzeit-Analyse, Prognose und intelligente Empfehlung. Ihr modularer Aufbau erlaubt die Kombination einzelner Lösungen zu einer kundenspezifischen und multichannel-fähigen Gesamtlösung. Für mittlere und kleinere Online Shops bietet die prudsys AG ausgewählte Funktionen unter IREUS.net zudem als Software as a Service an.
Die Lösungen des Chemnitzer Unternehmens sind weltweit im Einsatz. Allein in Deutschland vertrauen circa die Hälfte der Top 20 Versandhandelsunternehmen wie OTTO, Heine, Conrad Electronic, bonprix und Baur sowie zahlreiche Versandhändler der Top 100 wie 3 Pagen/3 Suisse, buch.de und Mexx (Quelle: Versandhausberater) auf prudsys.
Die prudsys AG ist Inhaber zahlreicher nationaler sowie internationaler Patente. Darüber hinaus ist die prudsys AG Organisator des weltweit größten Data Mining Wettbewerbes, dem DATA-MINING-CUP.
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