Ein KI-Produktempfehlungssystem für Kosmetik verbindet Kundensignale mit strukturierten Produktinformationen, um zu bestimmen, welche Produkte in einer bestimmten Customer Journey priorisiert werden sollten. Im Bereich Hautpflege kann eine KI-Gesichtsanalyse Erkenntnisse zu unterstützten sichtbaren kosmetischen Merkmalen liefern, während die Produktdaten festlegen, welche Produkte eine Marke oder ein Händler tatsächlich anbieten kann. Die Empfehlungsebene verbindet diese Informationen und macht daraus eine gezielte, personalisierte Produktsuche.
Das Wichtigste auf einen Blick
- Ein Empfehlungssystem für Kosmetik verbindet Informationen über Kundinnen und Kunden mit Informationen über Produkte.
- Eine KI-Gesichtsanalyse kann unmittelbar visuelle Hinweise zu unterstützten kosmetischen Merkmalen liefern.
- Produktdaten sind ein zentraler Bestandteil des Empfehlungssystems und nicht lediglich ein technischer Datenfeed.
- Die Empfehlungslogik bestimmt, wie Kundensignale und Produktinformationen miteinander verknüpft und priorisiert werden.
- Geschäfts- und Sortimentsregeln können die KI ergänzen, sodass Unternehmen die Kontrolle darüber behalten, welche Produkte Kundinnen und Kunden angezeigt werden.
- Die Gesichtsanalyse sollte als eine Informationsquelle dienen und nicht dazu verwendet werden, Präferenzen oder andere nicht sichtbare Kundenmerkmale abzuleiten.
- Skinive Face Scanner kann unterstützte Erkenntnisse aus der Gesichtsanalyse mit Produkten aus dem eigenen Sortiment einer Kosmetikmarke oder eines Händlers verbinden.
- Die Leistung des Empfehlungssystems sollte anhand der Produktinteraktionen und des weiteren Kundenverhaltens bewertet werden.
Was ist ein KI-Produktempfehlungssystem für Kosmetik?
Ein KI-Produktempfehlungssystem verbindet Informationen über eine Kundin oder einen Kunden mit Produktinformationen, um zu bestimmen, welche Produkte am relevantesten sind und bevorzugt angezeigt werden sollten.
Im Bereich Kosmetik und Hautpflege können auf Kundenseite unterschiedliche Signale berücksichtigt werden.
Dazu können unterstützte Erkenntnisse aus der Gesichtsanalyse, vom Kunden angegebene Präferenzen, Antworten aus einem Fragebogen oder Verhaltensdaten gehören, die innerhalb der Customer Journey des Unternehmens verfügbar sind.
Auf der Produktseite steht das Sortiment, aus dem Empfehlungen ausgewählt werden können.
Dazwischen befindet sich die Empfehlungsebene.
Ihre Aufgabe besteht darin, eine praktische Frage zu beantworten:
Welche Produkte aus diesem Sortiment sollten auf Grundlage der aktuell verfügbaren Kundensignale priorisiert werden?
Das Ergebnis muss keine lange Produktliste sein. Je nach Anwendung kann es sich um ein einzelnes Produkt, eine gezielte Auswahl, eine relevante Produktkategorie oder einen anderen Weg zur passenden Produktauswahl handeln.
Dieser Unterschied ist wichtig.
Das Ziel eines Empfehlungssystems besteht nicht darin, möglichst viele Empfehlungen auszugeben. Es soll die Produktauswahl vereinfachen und die nächste Kaufentscheidung relevanter machen.
Wie funktioniert ein KI-Empfehlungssystem für Kosmetik?
Grundsätzlich lässt sich der Prozess in fünf miteinander verbundene Schritte unterteilen:
Kundensignale → Strukturierter Kundenkontext → Produktdaten → Zuordnung & Priorisierung → Relevante Produkte
Relevante Kundensignale erfassen
Zunächst benötigt das System Informationen, anhand derer sich die Produktauswahl für unterschiedliche Kundinnen und Kunden differenzieren lässt.
Beim Skinive Face Scanner können Gesichtsbilder visuelle Informationen zu unterstützten kosmetischen Merkmalen liefern.
Weitere Informationen können – sofern sinnvoll – aus der bestehenden Customer Journey des Kosmetikunternehmens stammen.
Eingaben in nutzbaren Kontext umwandeln
Rohdaten müssen zunächst in Informationen übersetzt werden, die für Produktempfehlungen genutzt werden können.
Beim Face Scanner bedeutet dies, Gesichtsbilder in unterstützte kosmetische Erkenntnisse umzuwandeln.
Das Empfehlungssystem kann anschließend mit diesen Ergebnissen arbeiten, anstatt das Bild selbst als Empfehlung zu behandeln.
Das verfügbare Sortiment verstehen
Das System benötigt außerdem strukturierte Informationen über die Produkte, die das Unternehmen anbieten kann.
Ohne aussagekräftige Produktdaten können selbst gute Kundensignale nicht zu sinnvollen Produktempfehlungen führen.
Produkte zuordnen und priorisieren
Die Empfehlungsebene verbindet den verfügbaren Kundenkontext mit relevanten Produkten.
Hier bestimmen Zuordnungslogik, Priorisierung und geeignete Geschäftsregeln, welche Produkte angezeigt werden.
Eine gezielte Auswahl präsentieren
Kundinnen und Kunden sollten einen überschaubaren nächsten Schritt erhalten – nicht erneut mit einem unübersichtlichen Produktkatalog konfrontiert werden.
Das weitere Verhalten messen
Produktinteraktionen und nachfolgende Aktionen helfen dem Unternehmen zu beurteilen, ob die Empfehlungen tatsächlich hilfreich sind.
Die drei zentralen Ebenen eines Empfehlungssystems für Kosmetik
Die Architektur eines Empfehlungssystems lässt sich anhand von drei miteinander verbundenen Ebenen erklären.
| Ebene | Zentrale Frage | Beispiele für Daten |
|---|---|---|
| Kundenverständnis | Was wissen wir aktuell über diese Kundin oder diesen Kunden, das für die Empfehlung relevant ist? | Erkenntnisse aus der Gesichtsanalyse, angegebene Präferenzen, Verhaltenssignale |
| Produktverständnis | Welche Produkte kann das Unternehmen tatsächlich empfehlen? | Produktname, Beschreibung, Inhaltsstoffe, Preis, URL |
| Empfehlungslogik | Wie sollen Kunden- und Produktinformationen miteinander verbunden werden? | Zuordnung, Priorisierung und Geschäftsregeln |
Alle drei Ebenen sind wichtig.
Eine leistungsfähige Gesichtsanalyse kann unzureichende Produktinformationen nicht ausgleichen.
Ein detaillierter Produktkatalog ermöglicht keine sinnvolle Personalisierung, wenn die Kundensignale zu allgemein sind.
Und selbst wenn auf beiden Seiten gute Daten vorhanden sind, braucht es einen klaren Mechanismus, der entscheidet, welche Produkte angezeigt werden.
Genau diese mittlere Ebene unterscheidet ein Produktempfehlungssystem von einer reinen Gesichtsanalyse oder allgemeinen Personalisierung.
Welche Rolle spielt die KI-Gesichtsanalyse in einem Empfehlungssystem?
Eine KI-Gesichtsanalyse kann unmittelbar Kundensignale liefern, ohne dass dafür eine frühere Kaufhistorie erforderlich ist.
Skinive Face Scanner analysiert unterstützte sichtbare kosmetische Merkmale wie:
- feine Linien und Falten
- sichtbare oder vergrößerte Poren
- Mitesser
- geschlossene Komedonen
- aknebedingte Unreinheiten
- dunkle Flecken
- Pigmentierung
- Rötungen
- ungleichmäßig wirkende Hautstruktur
Diese Erkenntnisse können anschließend in die Produktsuche einfließen.
Ein unterstütztes sichtbares Hautmerkmal kann beispielsweise dabei helfen zu bestimmen, welcher Bereich eines umfangreichen Hautpflegesortiments für eine Kundin oder einen Kunden besonders relevant sein könnte.
Die Gesichtsanalyse liefert jedoch kein vollständiges Kundenprofil.
Sie kann nicht eigenständig Präferenzen, Budget, gewünschte Komplexität einer Pflegeroutine oder andere nicht sichtbare Faktoren bestimmen.
Deshalb sollte der Face Scanner als eine Informationsquelle für die Empfehlungslogik verstanden werden – nicht als vollständiges Empfehlungssystem.
Eine ausführliche Erklärung der Analyse finden Sie unter KI-Gesichtsanalyse: So funktioniert sie für Kosmetik und Hautpflege.
Warum ist das Verständnis der Produkte so wichtig?
Ein Empfehlungssystem muss beide Seiten der Zuordnung verstehen.
Die Kundenseite beantwortet die Frage:
Was ist für diese Kundin oder diesen Kunden wahrscheinlich relevant?
Die Produktseite beantwortet:
Welche Produkte aus diesem Sortiment können dazu passen?
Damit werden Produktinformationen zu einem wesentlichen Bestandteil der Empfehlungsarchitektur.
Skinive Face Scanner kann mit dem bestehenden Hautpflegekatalog einer Kosmetikmarke oder eines Händlers arbeiten. Produktinformationen können im CSV- oder XML-Format bereitgestellt werden.
Zu den erforderlichen Produktinformationen gehören:
- Produktname
- Produktbeschreibung
- Inhaltsstoffe
- Preis
- URL der Produktseite
Die Katalogsynchronisierung ist unbegrenzt möglich.
Eine ausführliche Darstellung des gesamten Ablaufs finden Sie unter KI-Hautpflege-Empfehlungen: Von der Gesichtsanalyse zu passenden Produkten.
Speziell für den Onlinehandel empfehlen wir außerdem KI-Gesichtsanalyse für E-Commerce: Hautpflege im Onlineshop personalisieren.
Was macht Produktdaten für Empfehlungen geeignet?
Ein Produktfeed allein bedeutet noch nicht, dass sich ein Sortiment sinnvoll personalisieren lässt.
Die Informationen müssen relevante Unterschiede zwischen den Produkten erkennbar machen.
Produktbeschreibungen
Beschreibungen liefern Informationen darüber, wie ein Produkt positioniert ist und für welche kosmetischen Bedürfnisse es vorgesehen ist.
Inhaltsstoffe
Angaben zu Inhaltsstoffen liefern zusätzlichen Kontext zur Formulierung und helfen dabei, Produkte innerhalb des Sortiments voneinander zu unterscheiden.
Preis
Der Preis gehört zu den Produktinformationen, die innerhalb der kommerziellen Customer Journey relevant sein können.
Produkt-URLs
Eine Empfehlung benötigt ein sinnvolles Ziel.
Die URL der Produktseite verbindet die Empfehlung mit dem nächsten Schritt der digitalen Produktsuche.
Aktuelle Informationen
Kosmetiksortimente verändern sich.
Produkte werden ergänzt oder entfernt, Rezepturen können sich ändern, Preise werden angepasst und Produktseiten können neue URLs erhalten. Die Qualität von Empfehlungen hängt deshalb auch davon ab, dass die zugrunde liegenden Kataloginformationen aktuell bleiben.
Skinive unterstützt eine unbegrenzte Katalogsynchronisierung, sodass Produktinformationen bei Änderungen des Sortiments aktualisiert werden können.
Das grundlegende Prinzip lautet:
Die Qualität von Empfehlungen hängt nicht nur vom Verständnis der Kundinnen und Kunden ab, sondern ebenso vom Verständnis der Produkte.
Wie funktionieren Zuordnung und Priorisierung?
Sobald Kunden- und Produktinformationen verfügbar sind, muss die Empfehlungsebene bestimmen, welche Produkte Vorrang erhalten.
Konzeptionell umfasst dies mehrere Schritte.
Relevante Zuordnung
Produkte müssen mit den Kundensignalen verknüpft werden, die für die jeweilige Customer Journey relevant sind.
Filterung
Produkte, die nicht zum aktuellen Empfehlungskontext passen, können ausgeschlossen werden.
Priorisierung
Wenn mehrere Produkte infrage kommen, muss festgelegt werden, welche zuerst angezeigt werden.
Geschäfts- und Sortimentsregeln
Ein Kosmetikunternehmen kann außerdem kommerzielle oder merchandisingbezogene Regeln benötigen, die bestimmen, welche Produkte innerhalb einer bestimmten Anwendung angezeigt werden dürfen.
Die genaue Architektur hängt von der jeweiligen Implementierung ab.
Entscheidend ist, dass ein Empfehlungssystem nicht einfach alle Produkte anzeigt, die einer allgemeinen Kategorie zugeordnet sind.
Seine Aufgabe besteht darin, das verfügbare Sortiment gezielt nach Relevanz zu ordnen.
Regelbasierte oder KI-gestützte Produktempfehlungen?
KI macht Geschäftslogik nicht überflüssig.
Empfehlungssysteme für Kosmetik können KI-generierte Kundensignale mit klar definierten Regeln und Sortimentsvorgaben kombinieren.
| Ansatz | Funktionsweise | Wichtigster Vorteil | Zu beachten |
|---|---|---|---|
| Regelbasiert | Vordefinierte Regeln verbinden Kundenkontext mit Produkten | Hohe Kontrolle und Transparenz | Regeln müssen gepflegt werden |
| KI-gestützt | KI liefert Signale, die in Empfehlungsentscheidungen einfließen | Ergänzt kundenspezifische Informationen | Qualität hängt von den Eingangsdaten ab |
| Hybrid | KI-Signale werden mit Geschäftsregeln kombiniert | Verbindet Personalisierung mit Kontrolle | Erfordert eine durchdachte Konfiguration |
Gerade im Kosmetikbereich kann ein hybrider Ansatz sinnvoll sein.
Die KI-Gesichtsanalyse kann individuelle visuelle Informationen liefern, während das Unternehmen die Kontrolle über Sortiment und kommerzielle Regeln behält.
Es geht also nicht darum, sich zwischen KI und Regeln zu entscheiden.
Entscheidend ist vielmehr, welche Entscheidungen von KI-basiertem Kundenkontext profitieren und welche ausdrücklich vom Unternehmen gesteuert werden sollten.
Wie unterscheidet sich die Gesichtsanalyse von verhaltensbasierten Empfehlungen?
Verhaltensbasierte Empfehlungssysteme lernen aus den Aktionen von Kundinnen und Kunden.
Die Gesichtsanalyse liefert dagegen Informationen zu unterstützten sichtbaren kosmetischen Merkmalen.
Beide Ansätze beantworten daher unterschiedliche Fragen.
| Gesichtsanalyse | Verhaltensbasierte Signale | |
|---|---|---|
| Primäre Datenquelle | Gesichtsbilder | Klicks, Seitenaufrufe, Käufe oder anderes Verhalten |
| Früheres Verhalten erforderlich? | Nein | In der Regel müssen zunächst Verhaltensdaten vorhanden sein |
| Sichtbare kosmetische Merkmale | Können direkt einfließen | Können höchstens indirekt abgeleitet werden |
| Produktinteresse | Nicht zwangsläufig bekannt | Kann ein starkes Signal liefern |
| Nicht sichtbare Präferenzen | Können nicht bestimmt werden | Manche Präferenzen lassen sich möglicherweise aus dem Verhalten ableiten |
| Rolle bei Empfehlungen | Visuelle Personalisierung | Verhaltensbasierte Personalisierung |
Keiner der beiden Ansätze muss den anderen ersetzen.
Eine Empfehlungsarchitektur kann unterschiedliche Signale nutzen, wenn diese verfügbar und für die jeweilige Entscheidung relevant sind.
Das ist insbesondere bei Neukundinnen und Neukunden interessant.
Wenn noch kaum Verhaltensdaten vorhanden sind, kann ein Face Scanner bereits während der aktuellen Customer Journey einen unmittelbaren Personalisierungsimpuls liefern.
Welche Rolle spielen Kundenpräferenzen?
Nicht jede Produktempfehlung lässt sich allein aus Gesichtsbildern oder Verhaltensdaten ableiten.
Bestimmte Präferenzen müssen Kundinnen und Kunden direkt angeben.
Eine Kosmetikanwendung kann beispielsweise zusätzliche Informationen benötigen über:
- persönliche Hautpflegeziele
- bevorzugte Produktarten
- gewünschte Komplexität der Pflegeroutine
- Budget
Diese Angaben können die Gesichtsanalyse ergänzen.
Dafür muss nicht jede Produktempfehlung mit einem langen Fragebogen verbunden werden.
Das Unternehmen kann gezielt nur die zusätzlichen Informationen abfragen, die die Empfehlung tatsächlich verbessern.
Der Artikel KI-Gesichtsanalyse oder Hautpflege-Quiz: Was ermöglicht eine bessere Personalisierung? erläutert die Unterschiede zwischen visuellen und direkt angegebenen Informationen ausführlicher.
Sollte ein Empfehlungssystem ein Produkt oder mehrere Produkte anzeigen?
Es gibt kein universell richtiges Format.
Das Ergebnis sollte zur jeweiligen Customer Journey und zum Umfang des verfügbaren Kundenkontexts passen.
Mögliche Ergebnisse sind:
- ein relevantes Produkt
- eine gezielte Produktauswahl
- eine passende Produktkategorie
- eine mehrstufige Hautpflegeroutine
- eine Produktauswahl für die Beratung im Ladengeschäft
Wichtiger als das Format ist das Prinzip:
Relevanz vor Menge.
Zwanzig vermeintlich personalisierte Produkte können genau die Auswahlüberforderung erzeugen, die das Empfehlungssystem eigentlich reduzieren sollte.
Die Gestaltung dieser unterschiedlichen Empfehlungsformate wird ausführlicher unter KI-Hautpflege-Empfehlungen: Von der Gesichtsanalyse zu passenden Produkten behandelt.
Wie kann die Empfehlungslogik verschiedene Vertriebskanäle unterstützen?
Die gleiche grundlegende Empfehlungsarchitektur kann in unterschiedlichen Kundenumgebungen eingesetzt werden.
Eingaben, Benutzeroberfläche und nächste Aktion können sich unterscheiden, das Grundprinzip bleibt jedoch gleich:
Kundensignale + Produktverständnis → Relevante Produktauswahl
In einem Onlineshop kann der nächste Schritt das Öffnen einer Produktseite sein.
In einer Kosmetik-App können Empfehlungen Teil einer umfassenderen mobilen Customer Journey sein.
Im stationären Handel kann das Ergebnis die selbstständige Produktsuche unterstützen oder Kosmetikberaterinnen und -beratern einen gezielteren Ausgangspunkt für die Beratung bieten.
Wie fügt sich Skinive Face Scanner in die Empfehlungsarchitektur ein?
Skinive Face Scanner kann die Komponenten für Gesichtsanalyse und katalogbasierte Produktauswahl innerhalb eines Empfehlungssystems bereitstellen.
| Funktion | Skinive Face Scanner |
|---|---|
| Gesichtsaufnahmen | Vorderansicht sowie linke und rechte Seitenansicht |
| Kosmetische Analyse | Mehrere unterstützte sichtbare kosmetische Merkmale |
| Produktkatalog | CSV oder XML |
| Erforderliche Produktinformationen | Name, Beschreibung, Inhaltsstoffe, Preis, URL der Produktseite |
| Katalogsynchronisierung | Unbegrenzt |
| Sofort einsetzbare Web-Integration | Web-Widget |
| Individuelle Web-Integration | Web-SDK |
| Individuelle Workflows | API |
| Native SDKs für iOS und Android | Geplant |
| Dashboard-Statistiken | Scans, Nutzer, Produktklicks, Verkaufskonversionen |
Das einsatzbereite Web-Widget ermöglicht eine schnelle Implementierung, während Web-SDK und API mehr Flexibilität für individuell angepasste Lösungen bieten.
Wie sollte ein Empfehlungssystem für Kosmetik bewertet werden?
Ein Empfehlungssystem sollte als Instrument zur gezielteren Produktsuche bewertet werden – nicht lediglich als KI-Funktion.
Dabei sind mehrere Fragen entscheidend.
Sind die Kundensignale relevant?
Erhält das System Informationen, mit denen sich Empfehlungen für unterschiedliche Kundinnen und Kunden sinnvoll differenzieren lassen?
Sind die Produktdaten aussagekräftig genug?
Kann das System Produkte anhand aktueller und relevanter Informationen voneinander unterscheiden?
Sind die Empfehlungen fokussiert?
Reduziert die Personalisierung die Auswahl oder erzeugt sie lediglich eine weitere lange Produktliste?
Ist die Relevanz nachvollziehbar?
Können Kundinnen und Kunden verstehen, warum bestimmte Produkte empfohlen werden?
Behält das Unternehmen die Kontrolle?
Können geeignete Produkt-, Sortiments- und Merchandisingregeln weiterhin berücksichtigt werden?
Kann der Produktkatalog aktuell gehalten werden?
Ein Empfehlungssystem mit veralteten Produktinformationen führt früher oder später auch zu einem veralteten Kundenerlebnis.
Lässt sich die Leistung messen?
Das Unternehmen muss nachvollziehen können, was nach der Anzeige einer Empfehlung passiert.
Diese Fragen sind aussagekräftiger als ein Vergleich allein anhand der Anzahl vorhandener KI-Funktionen.
Wie lässt sich die Leistung von Produktempfehlungen messen?
Die Bewertung beginnt nicht mit der Empfehlung selbst, sondern mit dem Verhalten danach.
Skinive stellt im Dashboard Statistiken bereit zu:
- Scans
- Nutzern
- Produktklicks
- Verkaufskonversionen
Kosmetikunternehmen können diese Daten mit ihren eigenen Analysen kombinieren und weitere Schritte auswerten, beispielsweise:
- Anzeige von Empfehlungen
- Interaktion mit Empfehlungen
- Besuche von Produktseiten
- In-den-Warenkorb-Aktionen
- angesehene Produkte
- wiederholte Interaktionen
- weitere kanal- oder shopspezifische Aktionen
Kennzahlen außerhalb des Skinive Dashboards hängen von der jeweiligen E-Commerce-, App-, CRM-, POS- oder Analytics-Umgebung des Unternehmens ab.
Die entscheidende Frage lautet:
Helfen die Empfehlungen Kundinnen und Kunden dabei, von Unsicherheit zu relevanten Produktinteraktionen zu gelangen?
Die wirtschaftliche Wirkung sollte anhand der tatsächlichen Implementierung gemessen und nicht aus allgemeinen Branchenangaben abgeleitet werden.
Häufige Fehler bei KI-Produktempfehlungssystemen für Kosmetik
Die Gesichtsanalyse als vollständiges Empfehlungssystem behandeln
Die Gesichtsanalyse liefert Kundensignale. Zusätzlich werden Produktverständnis und Empfehlungslogik benötigt.
Unzureichende Produktinformationen verwenden
Selbst eine leistungsfähige Personalisierung kann Produkte nicht zuverlässig unterscheiden, wenn die zugrunde liegenden Katalogdaten unzureichend sind.
Zu viele Produkte empfehlen
Eine Empfehlung sollte die Auswahl eingrenzen und nicht den gesamten Produktkatalog reproduzieren.
Kundenkontext ignorieren
Eine visuelle Analyse kann nicht jede Präferenz oder Kaufbedingung bestimmen.
Die Relevanz der Empfehlung nicht erklären
Für Kundinnen und Kunden sollte nachvollziehbar sein, warum ein Produkt für sie ausgewählt wurde.
Den Produktkatalog als statisch betrachten
Produktinformationen müssen bei Änderungen des Sortiments aktuell gehalten werden.
Davon ausgehen, dass KI jede Entscheidung treffen muss
Geschäfts- und Merchandisingregeln können weiterhin wichtige Bestandteile der Empfehlungsarchitektur sein.
Nur die Anzahl der Gesichtsscans messen
Die Qualität der Empfehlungen sollte anhand der nachfolgenden Produktinteraktionen bewertet werden.
Datenschutz, Transparenz und Kundenvertrauen
Eine personalisierte Produktempfehlung kann Gesichtsbilder und weitere Kundeninformationen einbeziehen.
Kundinnen und Kunden sollten verstehen, warum bestimmte Informationen abgefragt werden, wofür der Face Scanner vorgesehen ist und wie diese Informationen zur Produktauswahl beitragen.
Unternehmen sollten die für ihre konkrete Implementierung geltenden Anforderungen an Datenschutz, Einwilligung, Datenverarbeitung, Speicherung, Sicherheit und weitere Compliance-Aspekte prüfen.
Auch die Formulierung der Empfehlungen ist wichtig.
Skinive Face Scanner wurde für Kosmetik, Schönheitspflege und personalisierte Hautpflege entwickelt. Ergebnisse der kosmetischen Gesichtsanalyse sollten nicht als medizinische Diagnosen oder Behandlungsempfehlungen dargestellt werden.
Ein besseres Empfehlungssystem für Kosmetik aufbauen
Ein sinnvolles Empfehlungssystem kann mit einer vergleichsweise einfachen Architektur beginnen.
Die Kundenentscheidung definieren
Identifizieren Sie die Stellen, an denen Kundinnen und Kunden mit zu großer Auswahl oder Unsicherheit konfrontiert sind.
Relevante Kundensignale auswählen
Bestimmen Sie, ob Gesichtsanalyse, angegebene Präferenzen oder andere verfügbare Informationen diese Entscheidung verbessern können.
Den Produktkatalog vorbereiten
Stellen Sie sicher, dass der Empfehlungslogik aktuelle und aussagekräftige Informationen über die verfügbaren Produkte zur Verfügung stehen.
Zuordnungs- und Geschäftslogik festlegen
Definieren Sie, wie Kundensignale die Produktrelevanz beeinflussen sollen und an welchen Stellen explizite Geschäftsregeln erforderlich sind.
Die Auswahl übersichtlich halten
Präsentieren Sie eine gezielte Empfehlung statt eines weiteren umfangreichen Produktkatalogs.
Erklären, warum Produkte relevant sind
Machen Sie den Zusammenhang zwischen Kundenkontext und Produktauswahl nachvollziehbar.
Das weitere Kundenverhalten messen
Prüfen Sie, ob Kundinnen und Kunden tatsächlich mit den empfohlenen Produkten interagieren.
Zusätzliche Komplexität kann später ergänzt werden, wenn sie ein konkretes Problem löst.
Das Ziel besteht nicht darin, das komplexeste Empfehlungssystem zu entwickeln.
Es geht darum, ein System zu schaffen, das ein Kosmetiksortiment leichter verständlich und einfacher navigierbar macht.
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Verbinden Sie Kundeninformationen mit Ihrem Kosmetiksortiment
Nutzen Sie unterstützte Erkenntnisse aus der Gesichtsanalyse, um Kundinnen und Kunden gezielter zu relevanten Produkten aus Ihrem eigenen Sortiment zu führen.