Der Schlüssel zu mehr Kunden und zu einer deutlichen Umsatzsteigerung in heutigen, durch immer höheren Kosten- und Margendruck gekennzeichneten Überangebotsmärkten heißt "Empfehlen" statt "Verkaufen"!

Online-Shopping-Pioniere wie Amazon.com haben es vorgemacht und bewiesen: Je nach Produktgruppe zwischen 10 bis 20 Prozent Mehrumsatz im Webshop durch gezielte, automatisierte Artikel-Empfehlungen in den "Long Tail" des Gesamtsortiments hinein. Auch deutsche Unternehmen haben mittlerweile dieses enorme Potential erkannt. Quelle.de konnte z.B. nach der Einführung ihrer Recommendation-Engine-Lösung Anfang 2006 den Anteil von Cross-Selling-Artikeln an der Marktplatz-Nachfrage sogar mehr als verzehnfachen!

Die METRO-Gruppe geht noch einen Schritt weiter und prüft gegenwärtig den Realtime-Recommendation-Ansatz für die physische Einkaufswelt in ihrem Future-Store. Über sog. Personal Shopping Assistants (PSA) - am Einkaufswagen installierte Displays - werden die jeweiligen Artikel vom Kunden selbst erfasst. Unmittelbar dabei werden ihm, auf seinen bisherigen Einkauf perfekt abgestimmte, weitere Artikel-Empfehlungen in Echtzeit unterbreitet.

Wie gelangt nun aber das Wissen über Verbundkäufe und Nachfrageketten, über Präferenzen, Vorlieben und Verwendungsgewohnheiten in die IT-gestützten Empfehlungsmaschinen?