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Online-Handel: Schnellere Empfehlungen mit Graphdatenbanken

Echtzeitempfehlungen gehören heute fast zum Standard in Online-Shops. Doch der Aufbau eines Online-Empfehlungssystems setzt eine neuartige Technologie voraus.

Darauf weist Neo Technology, Hersteller der nach eigenen Angaben weltweit führenden Graphdatenbank „Neo4j“ hin. „Dank automatisch erzeugter Empfehlungen erwirtschaften Unternehmen einen echten Mehrwert für ihre Online-Kunden“, betont das US-Unternehmen. Dabei sei das wichtigste Kriterium für Empfehlungssysteme – abgesehen von der Genauigkeit – die Geschwindigkeit. Analysen müssten in Echtzeit erfolgen, bevor der Kunde zur Website eines Wettbewerbers abwandert. 

Herkömmliche relationale Datenbankverwaltungssysteme (RDBMS) eignen sich aufgrund ihrer Konzeption nicht dazu, Daten zu sammeln und Beziehungen zwischen einzelnen Datenpunkten zu ermitteln. Graphdatenbanken hingegen können mit Daten und Datenbeziehungen wesentlich besser umgehen, da sie die Daten mithilfe von graphenbasierten Konstrukten modellieren, speichern und abfragen. Aus den Datenbeziehungen ergeben sich somit wertvolle Erkenntnisse, informiert der Anbieter. Außerdem verschlechtert sich die Performance relationaler Datenbanken meist, je umfangreicher die Datenmengen und Beziehungen werden. 

Für Empfehlungen jeder Art

Im Unterschied dazu bieten Graphdatenbanken eine konsistente Leistung unabhängig von der Größe und Dichte der Verbindungen. Graphdatenbank für Empfehlungen jeder Art Empfehlungssysteme auf Basis von Graphdatenbanken versetzen Unternehmen in die Lage, Produkte, Inhalte und Services zu personalisieren. Sie nutzen dabei Erkenntnisse aus der Vernetzung der Daten untereinander. Mit „Neo4j“ werden diese Erkenntnisse nutzbar, zum Beispiel für:

  • Produktempfehlungen: Mit „Neo4j“ analysiert zum Beispiel Wal-Mart das Verhalten der Kunden und nutzt die Erkenntnisse zur Optimierung und zum Cross-Selling wichtiger Produktlinien in den Kernmärkten.
  • Versandwegplanung: eBay nutzt die Graphdatenbank für seine Versandweg- und Paketplanung. Das System „empfiehlt“ den besten Versandweg zum aktuellen Zeitpunkt.
  • Einkaufsempfehlungen: Der Anbieter Cobrain erstellt personalisierte Einkaufsempfehlungen zu Produkten von mehr als 300 großen Textileinzelhändlern. Voraussetzung ist, dass sich Interessenten einige Minuten Zeit nehmen, um darzulegen, was ihnen gefällt. Anschließend führt „Neo4j“ Milliarden von Berechnungen durch, ermittelt die von den anonymen Interessenten gewünschten Produkte und spricht Echtzeitempfehlungen aus.

Kontakt: www.neo4j.com www.cobrain.com www.walmart.com www.ebay.com 

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