Eine ML-Personalisierungs-Engine, die Produkte in Echtzeit bewertet — für Feed-Ranking, Warenkorb-Upselling und Kampagnensegmentierung eines Multi-Brand-Händlers.
Repräsentatives Projekt — anonymisiert und illustrativ. Es beschreibt die Art von Problem, die wir lösen, und die Plattform, die wir bauen — keine vertraulichen Leistungsdaten von Kunden.
Ein Multi-Brand-Händler hatte hohen Traffic, aber schwache Conversion. Produktempfehlungen waren regelbasiert, Kampagnen wenig relevant und Produktentdeckung zu generisch.
Wir implementierten eine ML-Personalisierungs-Engine, die Produkte in Echtzeit nach Verhalten, Intent und Bestandskontext bewertet. Die Engine steuert Feed-Ranking, Warenkorb-Upselling und Segmentierung.
Echtzeit-Verhaltensscoring ersetzt statische regelbasierte Empfehlungen
Personalisiertes Feed-Ranking macht Produkterkennung für jeden Shopper relevant
Warenkorb- und Kampagnen-Targeting schöpfen aus denselben Absichtssignalen
Empfehlungslatenz niedrig genug für Live-Shopping-Sitzungen ausgelegt
Konzeption und Bau einer KI-gestützten Schadensbearbeitungsplattform, die einen jahrelangen manuellen Workflow durch digitale Erfassung, automatisierte Datenextraktion und regelbasierte Zuordnung ersetzt.
Produktstrategie, Architektur und Umsetzung einer mandantenfähigen Property-Management-SaaS — von der Vision des Gründerteams bis zur produktionsreifen Plattform mit sicheren Mietzahlungen.
