Ein praktischer Leitfaden für prädiktive Empfehlungen im Jahr 2025

Wir haben es alle schon erlebt. Man surft auf einer Website und plötzlich erscheint eine Produktempfehlung, die so treffend ist, dass es schon fast unheimlich wirkt. Oder vielleicht gibt einem ein Support-Chatbot genau den Hilfeartikel, den man braucht, bevor man seine Frage überhaupt zu Ende getippt hat. Das mag wie ein bisschen Magie wirken, aber in Wirklichkeit ist es nur die Kraft vorausschauender Empfehlungen bei der Arbeit.

Dieser KI-gesteuerte Ansatz ist ein großer Schritt zur Verbesserung des Kundenerlebnisses und, seien wir ehrlich, zur Steigerung des Umsatzes. Aber wie funktioniert das Ganze eigentlich hinter den Kulissen? Dieser Leitfaden ist hier, um den Vorhang für vorausschauende Empfehlungen zu lüften. Wir werden die althergebrachten Methoden durchgehen, über ihre realen Probleme sprechen und Ihnen einen moderneren, zugänglicheren Weg zeigen, um diese Ergebnisse ohne die Kopfschmerzen auf Unternehmensebene zu erzielen.

Was sind vorausschauende Empfehlungen?

Im Kern geht es bei der Verwendung von vorausschauenden Empfehlungen darum, vergangene Daten und KI zu nutzen, um vorherzusagen, was ein Kunde als Nächstes benötigen oder wollen wird, und es ihm dann anzubieten, bevor er danach fragen muss.

Das ist ein gewaltiger Fortschritt gegenüber einfachen Personalisierungsregeln wie „Wenn ein Kunde eine Kaffeemaschine kauft, dann zeige ihm Kaffeefilter.“ Anstatt sich an starre, vorprogrammierte Logik zu halten, durchforsten vorausschauende Modelle Tausende von Datenpunkten wie Klicks, Käufe, Support-Tickets und den Browserverlauf, um Zusammenhänge zu finden, die man alleine nicht erkennen würde.

Das Ziel ist ziemlich einfach: dem Kunden immer einen Schritt voraus zu sein. Indem Sie seine Bedürfnisse antizipieren, können Sie ihn binden, ihn glücklicher machen und ihm eine Lösung aufzeigen, sei es ein Produkt, das er am Ende lieben wird, oder eine Antwort, die sein Problem sofort löst.

Wie traditionelle vorausschauende Empfehlungen funktionieren

Wenn Sie sich jemals gefragt haben, wie Netflix einfach weiß, welche Serie Sie als Nächstes bingewatchen möchten, haben Sie eine massive Empfehlungsmaschine in Aktion erlebt. Diese Systeme werden von einigen extrem komplexen Machine-Learning-Modellen angetrieben, die schwindelerregende Datenmengen verarbeiten.

Obwohl die Technik dahinter unglaublich fortschrittlich ist, sind die grundlegenden Ideen ziemlich leicht zu verstehen. Die meisten traditionellen Plattformen verwenden eine Kombination aus einigen Modelltypen:

• Kollaboratives Filtern: Das ist die klassische Idee von „Leute, denen das gefallen hat, mochten auch jenes“. Es funktioniert, indem es Nutzer mit ähnlichem Geschmack findet und dann Artikel empfiehlt, die eine Person mochte, die andere aber noch nicht gesehen hat.

• Inhaltsbasiertes Filtern: Dieser Ansatz betrachtet die Eigenschaften der Artikel selbst. Wenn Sie eine Reihe von Sci-Fi-Filmen mit einem bestimmten Schauspieler gesehen haben, wird er Ihnen wahrscheinlich andere Filme mit demselben Schauspieler oder im selben Genre vorschlagen.

• Hybride Modelle: Die effektivsten Systeme, wie die bei Netflix und Amazon, mischen beide Methoden, um die präzisesten Ergebnisse zu erzielen.

Der Versuch, so etwas selbst zu bauen, ist ein riesiges Unterfangen. Es erfordert einige Dinge, die die meisten Unternehmen nicht einfach zur Hand haben: riesige Mengen an sauberen, historischen Daten; ein komplettes Team von Datenwissenschaftlern und Ingenieuren; und ein ziemlich großes Budget für Server und Infrastruktur.

Gängige Plattformen für vorausschauende Empfehlungen und die Realität ihrer Preisgestaltung

Für Unternehmen, die nicht über die gleichen Ressourcen wie ein Tech-Gigant verfügen, besteht die übliche Lösung darin, einen verwalteten Dienst von einem der großen Cloud-Anbieter zu nutzen. Diese Plattformen geben Ihnen die Macht vorausschauender Empfehlungen, ohne dass Sie eine vollwertige KI-Abteilung benötigen. Aber diese Macht hat ihren Preis, und er ist oft viel komplizierter, als es scheint.

Werfen wir einen Blick auf die großen Drei und was Sie wirklich erwarten können.

Amazon Personalize

Amazon Personalize ist der verwaltete Machine-Learning-Dienst von AWS zur Erstellung personalisierter Empfehlungen. Es ist dieselbe Technologie, die Amazon.com verwendet, also wissen Sie, dass es sich um das Original handelt.

• Preisgestaltung: Amazon verwendet ein verbrauchsabhängiges Modell. Ihnen werden die Daten, die Sie einspeisen (pro Gigabyte), die Zeit für das Training Ihres Modells (pro Stunde) und die in Echtzeit bereitgestellten Empfehlungen (pro 1.000 Transaktionen) in Rechnung gestellt.

• Die Realität: Obwohl dieses Pay-as-you-go-Modell flexibel klingt, macht es eine Vorhersage Ihrer Kosten nahezu unmöglich. Eine geschäftige Weihnachtszeit oder eine erfolgreiche Marketingkampagne könnte Ihre Rechnung ohne Vorwarnung in die Höhe schnellen lassen. Die Budgetierung wird zu einem ständigen Ratespiel.

Azure AI Personalizer

Microsofts Azure AI Personalizer ist ein cloudbasiertes Tool, das Verstärkungslernen verwendet, um Ihnen bei der Erstellung personalisierter Benutzererfahrungen zu helfen.

• Preisgestaltung: Genau wie bei AWS ist es hauptsächlich transaktionsbasiert. Sie zahlen für die Anzahl der Empfehlungsaufrufe, die Ihre App tätigt. Es ist auch wichtig zu wissen, dass Microsoft angekündigt hat, den Dienst im Oktober 2026 einzustellen, was ein großes Risiko für jeden darstellt, der heute darauf aufbaut.

• Die Realität: Sie haben die gleichen unvorhersehbaren Kosten wie bei AWS. Darüber hinaus bedeutet das bevorstehende Einstellungsdatum, dass jede Arbeit, die Sie jetzt investieren, in ein paar Jahren wiederholt werden muss, was Sie zu einem kostspieligen und störenden Wechsel zu einer anderen Plattform zwingt.

Google Cloud Vertex AI Search for commerce

Als Teil der größeren Google-Cloud-Familie bietet Ihnen Vertex AI Search for commerce Werkzeuge für personalisierte Suche und Empfehlungen, die alle auf der leistungsstarken KI von Google basieren.

• Preisgestaltung: Das Modell von Google ist ebenfalls nutzungsbasiert und rechnet pro 1.000 Anfragen ab. Aber es wird knifflig, weil sie unterschiedliche Raten für Such- und Empfehlungsanfragen haben, und Sie müssen auch separate Kosten für das Modelltraining und die Feinabstimmung bezahlen.

• Die Realität: Die komplizierte Preisstruktur bereitet Kopfzerbrechen. Der Versuch, verschiedene Raten für verschiedene Dienste zu verfolgen, macht es schwierig, einen klaren Überblick über Ihre Gesamtausgaben zu bekommen, und es ist viel zu einfach, dass die Kosten außer Kontrolle geraten.

Plattform	Preismodell	Hauptherausforderung
Amazon Personalize	Pro GB, pro Trainingsstunde, pro 1.000 Transaktionen	Sehr unvorhersehbare und variable Kosten.
Azure AI Personalizer	Pro 1.000 Transaktionen	Unvorhersehbare Kosten und die Plattform wird eingestellt.
Google Vertex AI	Pro 1.000 Anfragen + Trainingsgebühren	Komplexe, multivariable Preisgestaltung ist schwer zu prognostizieren.

Die Grenzen traditioneller vorausschauender Empfehlungen

Die unvorhersehbare Preisgestaltung ist wirklich nur der Anfang der Probleme. Für die meisten Unternehmen, insbesondere für kundenorientierte Teams, die agil sein müssen, bringen diese traditionellen Plattformen viele praktische Nachteile mit sich.

• Die Inbetriebnahme dauert Monate: Ein solches System zum Laufen zu bringen, ist ein Marathon. Es umfasst lange Implementierungszyklen mit Entwicklern, Datenaufbereitung, Modelltraining und viel Feinarbeit, bevor Sie überhaupt eine einzige Empfehlung sehen. Oft sehen Sie monatelang keinen wirklichen Wert.

• Sie sind eine „Blackbox“: Sie haben sehr wenig Mitspracherecht, warum das Modell eine Sache gegenüber einer anderen empfiehlt. Der Versuch, die Logik anzupassen oder eigene Geschäftsregeln hinzuzufügen, ist oft schwierig, wenn nicht gar unmöglich. Sie sind im Grunde dem Algorithmus ausgeliefert.

• Der Einsatz ist riskant: Was, wenn die Empfehlungen einfach … schlecht sind? Unpassende Vorschläge können Ihre Kunden frustrieren und Ihrer Marke schaden. Die meisten dieser Plattformen bieten keine gute Möglichkeit, ihre Leistung in der realen Welt zu testen, bevor Sie den Schalter umlegen.

• Sie nutzen nur einen Teil Ihres Wissens: Diese Systeme werden in der Regel auf Produktkatalogen und Benutzerklicks trainiert. Sie übersehen völlig die Goldgrube an Informationen, die in Ihren Support-Tickets, Hilfe-Center-Artikeln und internen Teamdokumenten verborgen ist.

Ein intelligenterer Weg, vorausschauende Empfehlungen mit eesel AI zu liefern

Die Wahrheit ist, Sie brauchen keine Empfehlungsmaschine in der Größe von Netflix, um Ihren Kunden ein vorausschauendes, personalisiertes Erlebnis zu bieten. Moderne Tools wie eesel AI sind darauf ausgelegt, Ihnen die Vorteile vorausschauender Empfehlungen ohne die Kosten und die Komplexität auf Unternehmensebene zu bieten.

Anstatt zu versuchen, komplizierte Modelle von Grund auf neu zu erstellen, verbindet eesel AI das gesamte vorhandene Wissen Ihres Unternehmens, um Kunden und Support-Mitarbeitern die richtigen Antworten und Automatisierungen zu geben, genau dann, wenn sie sie brauchen.

Ein Workflow-Diagramm, das zeigt, wie eesel AI den Kundensupport automatisiert und eine moderne Alternative für vorausschauende Empfehlungen bietet.

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In Minuten live gehen, nicht in Monaten

Sie können die langen Verkaufsgespräche und obligatorischen Demos überspringen. eesel AI ist vollständig Self-Service. Sie können Ihren Helpdesk, wie Zendesk oder Freshdesk, mit einem einzigen Klick verbinden und haben in wenigen Minuten einen funktionierenden KI-Agenten am Laufen. Sie können ganz alleine loslegen und sehen bereits am ersten Tag Ergebnisse.

Vereinheitlichen Sie Ihr gesamtes Wissen, um vorausschauende Empfehlungen zu ermöglichen

Was eesel AI wirklich auszeichnet, ist seine Fähigkeit, aus allen Ihren verschiedenen Wissensquellen zu lernen. Es trainiert auf Ihren vergangenen Support-Tickets, Hilfe-Center-Artikeln und internen Wikis an Orten wie Confluence oder Google Docs. Dies gibt ihm ein vollständiges Bild der Kundenprobleme und ihrer Lösungen, was zu unglaublich genauen und hilfreichen Antworten führt, die sich wirklich vorausschauend anfühlen.

Diese Infografik veranschaulicht, wie eesel AI Wissen aus verschiedenen Quellen vereinheitlicht, um seine vorausschauenden Empfehlungen zu ermöglichen.

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Mit leistungsstarken Simulationen zuverlässig testen

Besorgt darüber, eine KI auf Ihre Kunden loszulassen? eesel AI ermöglicht es Ihnen, eine Simulation durchzuführen, um zu sehen, wie Ihr KI-Agent bei Tausenden Ihrer vergangenen Tickets abgeschnitten hätte, und das in einer sicheren Umgebung. Sie können genau sehen, wie er geantwortet hätte, seine Lösungsrate vorhersagen und sein Verhalten optimieren, bevor er jemals mit einem echten Kunden spricht. Das eliminiert jegliches Rätselraten bei der Bereitstellung.

Die Simulationsfunktion von eesel AI ermöglicht es Ihnen, die Wirksamkeit Ihrer vorausschauenden Empfehlungen in einer sicheren Umgebung zu testen, bevor Sie live gehen.

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Volle Kontrolle und transparente Preise erhalten

Mit eesel AI haben Sie immer die Kontrolle. Unsere anpassbare Workflow-Engine lässt Sie genau entscheiden, welche Tickets die KI bearbeiten soll und wann sie einen menschlichen Mitarbeiter einbeziehen soll. Und unsere Preisgestaltung ist einfach und vorhersehbar. Wir berechnen Ihnen keine Gebühren pro Lösung, sodass Sie nie dafür bestraft werden, einen geschäftigen Monat zu haben. Es ist eine pauschale, transparente Gebühr, mit der Sie tatsächlich planen können.

Eesel AI bietet transparente und vorhersagbare Preise, ein entscheidender Vorteil für Unternehmen, die vorausschauende Empfehlungen nutzen.

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Hören Sie auf zu raten, fangen Sie an, vorausschauende Empfehlungen zu nutzen

Vorausschauende Empfehlungen sind ein wirklich mächtiges Werkzeug für jedes Unternehmen. Aber lange Zeit war die Technologie in Unternehmenslösungen eingeschlossen, die für Firmen mit riesigen Data-Science-Teams und endlosen Budgets gemacht waren.

Für die meisten Unternehmen, insbesondere für Support- und Success-Teams, ist eine praktischere und erschwinglichere Lösung erforderlich. Es ist an der Zeit, sich von der Komplexität zu verabschieden und noch heute personalisierte, vorausschauende Erlebnisse zu liefern. Indem Sie das Wissen nutzen, das Sie bereits haben, können Sie den Bedürfnissen der Kunden zuvorkommen und proaktiven Support bieten, der Loyalität aufbaut und Ihnen beim Wachsen hilft.

Bereit zu sehen, wie einfach es sein kann, den Support mit einer KI zu automatisieren, die von Ihrem Unternehmen lernt? Testen Sie eesel AI kostenlos und gehen Sie in wenigen Minuten live.