Personalisierte Content-Empfehlungen basierend auf Nutzerverhalten

Branche

Medien

Kanal

Web

Betroffene Seiten

Homepage

Art der Erfahrung

Empfehlungen

Höhe des Aufwands

Mittel
Wer:

Multimedia-Herausgeber

Was:

Um seinen Kunden relevante Content-Empfehlungen zu bieten, nutzt der Herausgeber das Browser-Verhalten und die Aktivitäten seiner Besucher, um Empfehlungen zu verbessern, die zur Verbesserung der Klickrate automatisch optimiert werden.

Personalisierte Content-Empfehlungen basierend auf Nutzerverhalten Personalisierte Content-Empfehlungen basierend auf Nutzerverhalten
Hypothese:

Herausgeber müssen stets alles daran setzen, die Nutzer mit ihrem Content zu Interaktionen anzuregen. Es ist daher unabdingbar, das Verhalten ihrer Nutzer zu analysieren und zu kennen. Nur so finden Teams heraus, welche Interessen sie haben, und können entsprechend dieser Interessen über Empfehlungs-Widgets personalisierte Inhalte erstellen. Durch Algorithmen für maschinelles Lernen können Herausgeber zudem die empfohlenen Inhalte für jede Zielgruppe optimieren und somit den unterschiedlichen Nutzergruppen für sie relevante und personalisierte Inhalte liefern und dadurch die Interaktionen steigern.

Templates that can be used to achieve this:

Ihr Dynamic-Yield-Konto wird mit einer umfangreichen Sammlung individueller Vorlagen ausgestattet, so dass Sie personalisierte Anwendungsfälle sofort und ohne zusätzlichen Design- und Entwicklungsaufwand starten können.

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