Zeigen Sie Ihren Usern, was sie wirklich sehen wollen

ML-Empfehlungsgeber helfen Marktführern wie Netflix, Amazon und Facebook, das Nutzerverhalten vorherzusagen, um deutlich höhere Kundenaktivität zu erzielen. Steigern Sie Ihren Erfolg mit einem Empfehlungsgeber, der genau auf Ihr Unternehmen abgestimmt ist.

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Steigern Sie Ihre Umsätze mit Echtzeit-Empfehlungen

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Nehmen Sie Ihr Publikum ernst

Empfehlen Sie Ihren Besuchern die perfekten Inhalte, passend zu ihrem Online-Verhalten und den Daten ähnlicher User. Sorgen Sie für einen Boost bei Seitenaufrufen und anderen wichtigen KPIs.

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Bieten Sie ein besonderes Erlebnis

Sie kämpfen um die Aufmerksamkeit Ihrer Benutzer in jedem Moment, auf jedem Gerät. Verwenden Sie Empfehlungen, um sie länger auf Ihrer Webseite zu halten.

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Steigern Sie Umsatz und Abonnements

Ob Ihr Unternehmen abonnementbasiert oder werbegetrieben ist, wir passen Ihre Empfehlungsmaschine so an, dass sie auf die für Sie wichtigen Kennzahlen ausgerichtet ist.

Aufbau einer erstklassigen Empfehlungsmaschine

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Übernehmen Sie die Kontrolle

Sie haben die Kontrolle über Ihre Empfehlungsmaschine und Sie erhalten jede Zeile Code, die wir schreiben. Keine Blackbox, "streng geheime" Algorithmen oder andere Hindernisse.

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Anpassen an Ihre Anforderungen

Vertrauen Sie die Zukunft Ihres Betriebs nicht einem SaaS-Startup oder einer Blackbox-Lösung an. Personalize gibt Ihnen Zugriff auf alle Codes, sodass Sie die Installation für Ihr Unternehmen anpassen können.

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Vertrauen und Stabilität

Wir erstellen Ihr individuelles Empfehlungssystem mit Amazon Personalize. Sie wissen, dass Sie mit einem erprobten und zukunftsbeständigen System arbeiten.

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Eine flexible und skalierbare Lösung

Unsere Empfehlungslösungen sind stufenlos skalierbar. Sie können sie schnell an neue Produkte, Plattformen oder Märkte anpassen, ohne wieder ganz von vorne anfangen zu müssen.

Überragende Empfehlungen in nur 4 Wochen

Wir kümmern uns um die Details:

Kompetente strategische Beratung

Wir analysieren gemeinsam Ihre Bedürfnisse und erstellen einen klaren Projektplan zur Erreichung Ihrer strategischen Ziele.

Zielorientiertes Design

Auf unsere Erfahrung können Sie sich verlassen. Wir bauen Ihren Empfehlungsgeber termingerecht auf, damit Sie schnell zu Ergebnissen kommen.

Nahtlose Integration

Unsere ML-Techniker unterstützen Sie bei der Integration Ihrer Daten in AWS und integrieren Ihre Empfehlungsmaschine direkt in Ihren vorhandenen Workflow.

Feinabstimmung & Optimierung

Wir passen das Setup an und optimieren Ihren Algorithmus, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Ihre Modelle werden im Laufe der Zeit automatisch aktualisiert und lernen ständig selber dazu.

Skalierung & Wachstum

Wir sind da, um Sie zu unterstützen. Wir überwachen die Performance, schlagen Verbesserungen vor und helfen Ihnen bei der Skaierung und Ergänzung der Programme.

Wir passen Ihr Empfehlungssystem an Ihre strategischen Ziele an

RTL Interactive - "Data Revenue passte super zu unserem Projekt."

Wir haben Deutschlands größtes privates Fernsehunternehmen bei der Implementierung eines Hybrid-Algorithmus unterstützt, der gerätespezifische Inhaltsempfehlungen liefert.

"Im Rahmen unserer Vier-Bildschirm-Strategie wollen wir jedem Nutzer das beste Benutzererlebnis mit unseren Inhalten auf allen Endgeräten bieten. Es war uns wichtig, dass unser Partner bereits ähnliche Projekte erfolgreich umgesetzt hat. Data Revenue passte hervorragend."
Volker Stümpflen, Leiter Datenstrategie und -betrieb

Ladder.io - "Data Revenue hat sich nach unseren Zielen gerichtet."

Wir haben für Ladder.io einen Empfehlungsgeber entwickelt, der effektive Marketingstrategien mit einer Genauigkeit von 95% vorschlägt.

"Andere Verkäufer versuchten, uns einen Traum zu verkaufen. Data Revenue hat sich unsere Ziele genau angehört und uns auf der Grundlage dieser Ziele Modellempfehlungen gegeben. Großer Applaus für Data Revenue 🙂".
Michael Taylor, Mitbegründer & COO

FAQ:

Wer ist Data Revenue?

Wir sind ein erfahrenes Team von Ingenieuren und Datenwissenschaftlern für maschinelles Lernen, das kundenspezifische ML-Lösungen entwickelt, baut und integriert.

Wir haben über 35 End-to-End-Projekte für über 20 führende Unternehmen durchgeführt und sind damit eine der erfahrensten ML-Firmen in Europa.

Warum brauche ich meinen eigenen Empfehlungsgeber, anstatt eine vorgefertigte Lösung zu verwenden?

Empfehlungen für vorgefertigte oder SaaS-Plattformen sind unflexibel und stören Ihren Workflow, anstatt sich an Ihre Arbeitsweise anzupassen. Sie sind oft auf spezifische Anwendungsfälle zugeschnitten und lassen sich nicht einfach an Ihre wirklichen Wünsche anpassen.

Vorgefertigte Lösungen sind in der Regel eine "Black Box", die Ihnen keinen Einblick in ihren Code und seine Funktionsweise gibt. Wenn sie also aus dem Geschäft aussteigen oder die Aktualisierung der Software beenden, stehen Sie wieder ganz am Anfang bei der Suche nach einem Anbieter.

Die von uns entwickelte maßgeschneiderte Lösung ist auf Ihre Unternehmensziele abgestimmt. Und sie gehört Ihnen, ohne Einschränkung. Sie bekommen den Code. So kann jeder ML-Techniker, der bei Ihnen arbeitet, Ihre Lösung verstehen und Änderungen daran vornehmen. Außerdem basiert Ihre Lösung auf Amazon Personalize, Sie können also darauf vertrauen, dass die Software noch lange Zeit unterstützt wird.

Kann jeder Amazon Personalize verwenden? Warum brauche ich Hilfe dabei?

Amazon Personalize ist jetzt für alle AWS-Kunden verfügbar. Aber wenn Ihr Team noch nie einen Empfehlungsgeber gebaut hat, können Sie sicherlich Hilfe gebrauchen. Unser Team hat etliche Empfehlungsgeber für große Medienunternehmen mit komplexen Anforderungen gebaut, so dass Sie darauf vertrauen können, dass wir die Implementierung Ihres Empfehlungsgebers korrekt und schnell durchführen.

Wie lange dauert der Aufbau eines individuellen Empfehlungsgebers?

Wir können in etwa einem Monat einen individuellen Empfehlungsgeber bauen und installieren, der genau auf Ihre spezifischen Bedürfnisse abgestimmt ist.

Muss ich einen Entwickler beauftragen, um den Empfehlungsgeber zu implementieren?

Nein, wir kümmern uns um alles, vom Aufbau über die Anpassung bis hin zur Implementierung Ihrer Lösung in die bei Ihnen vorhandene Infrastruktur. Wir helfen Ihnen außerdem, Ihren Fortschritt zu verfolgen und zu bewerten, sobald der Recommender seine Arbeit beginnt.

Lernt mein Empfehlungsgeber selbstständig, um seine Leistung ständig zu verbessern?

Ja. Wir trainieren Ihren Empfehlungsgeber auf schon vorhandenen Daten, aber Ihre Modelle werden im Laufe der Zeit automatisch aktualisiert, um das Erlebnis für Ihre Benutzer weiter zu optimieren.