KI-gesteuerter Retail-Engine
3-faches Wachstum bei Kundenkäufen durch Hyperpersonalisierung, prädiktive Empfehlungen und intelligente Checkout-Wege.
Die Herausforderung
Eine internationale Einzelhandelsmarke litt unter niedrigen digitalen Verkaufskonversionsraten und hohen Warenkorbabbruchraten. Traditionelle regelbasierte Empfehlungsmotoren lieferten keine kontextuellen, personalisierten Vorschläge für unterschiedliche Kundendemografien – was zu generischen Erlebnissen führte, die keine Kaufabsicht erzeugten.
Unsere Lösung
Wir entwickelten und integrierten einen KI-gestützten prädiktiven Empfehlungsmotor auf Basis von TensorFlow. Das System analysiert die Suchabsicht der Nutzer, die Kaufhistorie und das Echtzeit-Browsing-Verhalten, um hyperpersonalisierte Produktlisten bereitzustellen. Automatisierte Checkout-Rabattaufforderungen wurden bei wichtigen Abbruchmomenten ausgelöst, um gefährdete Transaktionen zurückzugewinnen.
Die Ergebnisse
Die Kundenkäufe stiegen innerhalb von vier Monaten nach dem Go-live um das 3-fache. Der Warenkorbabbruch sank um 35 %, und der durchschnittliche Bestellwert (AOV) stieg über alle digitalen Kanäle hinweg erheblich – mit messbarem ROI bereits im ersten Quartal des Deployments.
Stack & Expertise
“Wir steckten seit fast zwei Jahren in einem Conversion-Plateau fest. Cyberbeaks KI-Personalisierungsmotor hat diese Decke vollständig durchbrochen – die Checkouts haben sich verdreifacht und der Warenkorbabbruch sank im ersten Quartal um 35 %. Der ROI hat die gesamten Projektkosten innerhalb von sechs Wochen nach dem Launch amortisiert.”