Mit Predictive Analytics relevante Inhalte vorhersagen und Content-Personalisierung steuern

Kampagne

Während dieses Projektes lag die Anforderung darin, Nutzern der Brand Page einer großen Hotelkette den für Sie relevantesten Content zu empfehlen. Damit sollte eine möglichst hohe nutzerindividuelle Personalisierung erreicht werden.

Ziel war es, beitragsunabhängig und nur basierend auf dem individuellen Nutzerverhalten diejenigen Inhalte zu finden, die für den einzelnen User relevant sind. Die betrachtete Webseite stellte dabei interessierten Besuchern vielfältige Informationen zu regionalen Sehenswürdigkeiten und Ausgehtipps in mehreren Städten zur Verfügung. Mittels #urbantips getaggte Beiträge wurden ebenfalls aus Instagram eingelesen.
Basis dieses Social Content Hubs bildete eine GPS-Erkennung des Nutzerstandortes, eine Kategorieauswahl sowie eine interaktive Umgebungskarte. Die Brand Page wies an sich eine sehr flache Struktur auf. Zum Zeitpunkt der Content-Personalisierung verfügte sie in Summe aber bereits über 130 gesammelte Inhalte als mögliche Ziele.

Datengrundlage

Als Datengrundlage zur Content-Personalisierung dienten umfangreiche Kennzahlen aus Facebook. Weiterhin auch die Herkunft des Webseitenbesuchers bzw. die Quelle, durch die er auf die Brand Page des Hotelbetriebes gelangte.

Durch Auslesen der dahinter verborgenen Informationen konnten durch unsere intelligenten Machine-Learning-Algorithmen insgesamt 217 relevante Nutzereigenschaften identifiziert werden. Hierbei wurde ersichtlich, dass sich das typische Nutzerverhalten sehr dynamisch und außerordentlich chaotisch darstellte: Der existierende Content Stream aus Brand Influencers und Besucherbeiträgen folgte initial keiner nutzerspezifischen Interessenfilterung.

Ergebnis

Unter Verwendung unserer fortschrittlichen Predictive Analytics-Algorithmen gelang es, die zukünftigen Nutzerwege innerhalb der Brand Page auf lediglich drei Seiten pro Besucher einzugrenzen.

Deren Aufrufwahrscheinlichkeit lag bei durchschnittlich 94 %.

Über unsere Content-Personalisierung war es damit möglich, die Top 3 der interessantesten Artikel aus dem Pool von 130 möglichen Inhalten für jeden einzelnen Nutzer vorherzusagen. Weiterhin wurde die Erkenntnis gewonnen, dass für die meisten Personen gerade einmal zwei Prozent aller potentiellen Inhalte relevant waren und folglich angesehen worden.

Unsere Predictive-Analytics Plattform epicAi identifiziert auch für Ihre Webseitenbesucher die relevantesten Inhalte im Kontext des individuellen Nutzerverhaltens.

Wir sorgen damit für ein hochgradig personalisiertes Nutzererlebnis auf allen Ihren digitalen Kanälen.