Die Künstliche Intelligenz schlägt Onlinekäufern passende Bücher vor anhand von bewussten und unbewussten Bedürfnissen. Buchhandlungen können den Algorithmus ab sofort in ihren Webshop einsetzen.
Überraschende, passgenaue Vorschläge für weitere Bücher zu einem bereits ausgewählten oder gekauften Titel im Webshop – das verspricht der neue Empfehlungsalgorithmus, den MVB zusammen mit dem Frankfurter Literatur-Start-up READ-O entwickelt hat. Er schlägt Bücher erstmals auf Basis der bewussten und unbewussten Bedürfnisse vor, die Menschen ein Buch kaufen lassen. Die Einbindung der automatisierten Vorschläge sollen für zusätzliche Bestellungen und ein nachhaltiges Einkaufserlebnis im Online-Shop sorgen. Nach dem erfolgreichen Praxistest des Prototyps zusammen mit der Schweizer Software-Unternehmen bpm consult ag steht das Angebot nun für alle Anbieter von buchhändlerischen Online-Shops zur Buchung bereit.
„Gute Empfehlungen machen sich bezahlt. Das gilt auch für Bücher – im Laden wie im Netz. Denn wer passende Lektüre empfiehlt, schafft nachhaltige Lesefreude und bindet Kundinnen und Kunden an die eigene Buchhandlung. Genau das leistet unser Algorithmus, den wir zusammen mit dem Team von READ-O entwickelt haben“, erklärt Sonja Oberndorfer, Leiterin Marketing & Vertrieb des Geschäftsbereichs Digital von MVB. „Optimal ist eine Einbindung des Empfehlungsalgorithmus im Webshop oder Internetauftritt auf Titeldetailseiten, auf Startseiten und im Check-out-Prozess eines Warenkorbes. Aber auch in buchhändlerischen Warenwirtschafts- oder Bibliografiersystemen ist eine Integration möglich. Außerdem lässt sich mit dem Algorithmus auch die Kundenkommunikation aufwerten, zum Beispiel über das Einbinden der Empfehlungen in Newsletter.“
Mithilfe einer Künstlichen Intelligenz (KI) analysiert der App-Anbieter READ-O anhand von Buchbewertungen im Internet, welche Gefühle Menschen beim Lesen eines Buches hatten. Daraus werden Leseempfehlungen für potenzielle Buchkäuferinnen und -käufer generiert. Für den gemeinsame Empfehlungsalgorithmus kombinieren MVB und READ-O diese Informationen, also die bewussten Kundenbedürfnisse, mit den Lesemotiven. Diese stehen für die unbewussten Kundenbedürfnisse, die ein Buch bedient. Die Lesemotive-Merkmale stammen aus dem Verzeichnis Lieferbarer Bücher (VLB). Dort werden Bücher mithilfe der KI vom Hamburger Start-up QualiFiction automatisiert dem neuen Klassifikationsstandard zugeordnet. Darüber hinaus zieht der Algorithmus Angaben zur Thema-Klassifikation und weitere Metadaten aus dem VLB heran.
Weitere Informationen unter: www.vlb.de/empfehlungsalgorithmus
