Kennen Sie die Kauf-Vorschl\u00e4ge von Amazon? Kunden, die … gekauft haben, kauften auch …<\/p>\n
\u00c4hnliche Ursachen haben auch \u00e4hnliche Wirkungen. Kaufen viele Kunden zum Laptop eine Laptop-Tasche dazu, tut Amazon gut daran, neuen Kunden, die einen Laptop kaufen, ebenfalls eine Laptop-Tasche anzubieten. Die Wahrscheinlichkeit ist immerhin hoch, dass der Kunde zus\u00e4tzlich kaufen wird. Hinter diesen Angeboten steckt keine Magie, sondern einfachste Mathematik.<\/p>\n
Wie hoch die Wahrscheinlichkeiten f\u00fcr einzelne Ereignisse sind, ist kein Geheimnis mehr, wenn Sie eine gute Datenbasis haben. Wollen Sie umfangreiche Schlussfolgerungen ziehen, sollten Sie auch umfangreich Daten sammeln. Als Richtwert k\u00f6nnen Sie ab 1.000 Datens\u00e4tzen sinnvolle Schlussfolgerungen ziehen. Vorher sind zu viel Ausfallwerte dabei. Sammeln Sie nicht nur eindeutige Gesch\u00e4ftsvorf\u00e4lle, beispielsweise Buchungen, sondern wirklich jedes Detail. Jeder Zwischenanruf nicht zustande gekommener Auftr\u00e4ge, idealerweise jede Augenbewegung des Kunden \u00fcber den Ladentisch. Je mehr, desto besser. Doch achten Sie auf den Datenschutz. Auf keinen Fall d\u00fcrfen gewisse Muster oder Daten-Inhalte R\u00fcckschluss auf Personen zulassen, ansonsten hat die Person ein Mitspracherecht bei der Verwendung der Daten und muss ihre Zustimmung geben.<\/p>\n
Personen, die das Controller-Magazin lesen, haben auch das Handelsblatt gelesen. Das mag sein, aber es gibt zum einen hunderte Einflussfaktoren, das Handelsblatt lesen zu wollen, aber auch hunderte kleine Magazine wie das Controller-Magazin. Sie werden kaum genug Datenbestand f\u00fcr jede Sparte sammeln k\u00f6nnen.<\/p>\n
Abhilfe schaffen hier Hilfs-Wahrscheinlichkeiten, wie man sie aus Bayes-Netzen<\/a> kennt. In unserem Beispiel ist das die Zufallsgr\u00f6\u00dfe “Wirtschaftsnachrichten-Interessierter”. Durch das Lesen des Controller-Magazins steigt die Wahrscheinlichkeit, dass die Person an Wirtschaftsnachrichten interessiert ist. Man hat die Erfahrung gemacht, dass man Wirtschaftsnachrichten-Interessierten gut das Handelsblatt verkaufen kann. Durch diese Zwischenstufe erhalten Sie insgesamt eine h\u00f6here Qualit\u00e4t der Vorhersagen, da f\u00fcr diese Oberbegriffe eine gr\u00f6\u00dfere Datenbasis verf\u00fcgbar ist.<\/p>\n Neben der urspr\u00fcnglichen Datenquelle kann Feedback aus den bereits gewonnenen Erkenntnissen die Ergebnisse von Auswertungen verbessern. Beispielsweise k\u00f6nnte man Vorschl\u00e4ge als “unpassend” markieren. Diese Unpassend-Markierung wird ebenfalls im System vermerkt und flie\u00dft in die Wahrscheinlichkeitsrechnung mit ein. Dadurch k\u00f6nnen Sie maschinell gewonnenes Wissen noch durch menschliche Eingriffe verfeinern.<\/p>\n Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr wahrscheinlichkeitsbasierte Entscheidungen gibt es viele. Die offensichtlichste sind Kauf-Vorschl\u00e4ge in Online Shops. Doch es gibt weit mehr Anwendungen. Haben Sie beispielsweise mal Ihre Preiskalkulation als Wahrscheinlichkeits-Netz aufgefasst? Oder den Ausschuss an Maschinen in Abh\u00e4ngigkeit vom Mitarbeiter, der Maschine und der Tageszeit? Anwendungen gibt es viele, doch f\u00fcr einige gewinnbringende Ideen muss man etwas sch\u00e4rfer nachdenken.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Kennen Sie die Kauf-Vorschl\u00e4ge von Amazon? Kunden, die … gekauft haben, kauften auch … Das Gesetz der \u00c4hnlichkeit \u00c4hnliche Ursachen haben auch \u00e4hnliche Wirkungen. Kaufen viele Kunden zum Laptop eine Laptop-Tasche dazu, tut Amazon gut daran, neuen Kunden, die einen Laptop kaufen, ebenfalls eine Laptop-Tasche anzubieten. 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