Startups Mine 'Big Data' zu

Startups Mine 'Big Data' zu
"Big Data" zu verarbeiten, hat Wunder für Riesen wie Amazon, Netflix und Pandora bewirkt. Aber jetzt starten mehr Startups in das Spiel der Verwendung von Algorithmen, um ihnen den Weg zu den Brieftaschen der Kunden zu zeigen. Einige Unternehmen haben Fragebogen ausgearbeitet, um zu bestimmen, wie das Geschmacksprofil eines Kunden aussehen könnte.

"Big Data" zu verarbeiten, hat Wunder für Riesen wie Amazon, Netflix und Pandora bewirkt. Aber jetzt starten mehr Startups in das Spiel der Verwendung von Algorithmen, um ihnen den Weg zu den Brieftaschen der Kunden zu zeigen.

Einige Unternehmen haben Fragebogen ausgearbeitet, um zu bestimmen, wie das Geschmacksprofil eines Kunden aussehen könnte. Andere haben Empfehlungs-Engines erstellt, die den Präferenzen des Verbrauchers nachempfunden sind. Übersetzung: Käufer, die lange genug auf einer Website surfen oder einkaufen, erhalten maßgeschneiderte Vorschläge für andere Goodies oder Dienstleistungen, die sie auch kaufen möchten.

Es ist jedoch nicht einfach, das Interesse eines Kunden lange genug aufrecht zu erhalten, um einen Fragebogen auszufüllen - oder sicherzustellen, dass die nachfolgenden Empfehlungen ihn nicht enttäuscht lassen. Einige Startup-Gründer aus der ganzen Welt haben den entscheidenden Unterschied gemacht:

Wählen Sie die richtigen Messwerte aus.

Canopy Labs, ein von Y Combinator unterstütztes Predictive Analytics-Unternehmen, das mehr als 1 US-Dollar gesammelt hat. 5 Millionen Venture-Capital-Finanzierung, nimmt die internen Daten eines Unternehmens dann versucht zu prognostizieren, was ihre Kunden als nächstes tun könnten. Es prüft die Einkäufe der Konsumenten sowie deren Feedback per E-Mail. Basierend auf dieser Information kann die Canopy-Engine sehen, welche Produkte und Angebote bei ähnlichen Kunden am beliebtesten sind und vorhersagen, was sie sonst noch kaufen möchten. & ldquo; Um wirklich erfolgreich zu sein, müssen junge Menschen die Bedürfnisse und Wünsche ihrer Kunden verstehen, & rdquo; sagt Wojciech Gryc, der 27-jährige CEO hinter Canopy Labs, der seine Zeit zwischen Toronto und San Francisco aufteilt.

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Ethan Song, CEO der Online-Shopping-Website der Männer Frank & Oak, sagt die größte Herausforderung der Integration von Algorithmen in eine Das Unternehmen bestimmt, welche Daten für jeden Benutzer relevant sind - und was nicht dazu beitragen kann, eine zukünftige Empfehlung zu erstellen.

Dies ist möglicherweise leichter gesagt als getan, insbesondere wenn Unternehmen diese Daten für zukünftige Empfehlungen verwenden. Die größte Herausforderung besteht darin, zu bestimmen, welche Daten am relevantesten sind - und was nur digitales Rauschen ist. & ldquo; Es gibt so viele Informationen, die verwendet werden können, um Empfehlungen zu erstellen, aber oft geht es um die Vereinfachung von [oder] Fokussierung auf das, was für jeden Benutzer am relevantesten ist, & rdquo; sagt Ethan Song, 30, der CEO und Creative Director hinter Frank & Oak. In diesem Online-Herrenbekleidungsgeschäft in Montreal stützt sich der Algorithmus auf Daten, die von Kundenfeedback bereitgestellt werden, sowie auf Listen, denen sie folgen - oder nicht -, um genaue Vorschläge zu machen.

Erstellen Sie schnell Profile.

Mit dem Ziel, den Weineinkaufsprozess zu entmystifizieren, hat Xander Oxman vor zwei Jahren den Club W in Los Angeles gegründet.Der 34-jährige Submit-Site-Mitbegründer suchte etablierte Unternehmen wie Netflix, Pandora und Amazon nach Inspiration. & ldquo; Der Kern unseres algorithmischen Modells basiert auf dem gleichen Prinzip - je ähnlicher Ihr Profil einem anderen ist, desto höher ist das Vertrauen in unsere Empfehlung & rdquo; sagt Oxman.

Das Einkaufserlebnis im Club W beginnt mit der Beantwortung eines kurzen Sechs-Fragen-Quiz, das ein sogenanntes Gaumentarifprofil aufbaut und personalisierte Weinempfehlungen ausspuckt. Es fragt nach, wie du deinen Kaffee magst ("ich nicht"), wie du dich über Beeren fühlst ("Eat 'em row" ) und ob du Zitrusfrüchte magst (& quot; Je mehr Mund verzieht der bessere ") unter anderen Vorlieben. Der relativ schnelle und unkomplizierte Ansatz mit & ldquo; kein unsinniger Weinjargon, & rdquo; wie Club W es formuliert, hilft, das Interesse neuer Benutzer zu halten, sagt Oxman.

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Wojciech Grycs von Y Combinator unterstütztes Unternehmen, Canopy Labs, analysiert die internen Daten und E-Mail-Rückmeldungen von Kunden vor dem Versuch, was zu prognostizieren Kunden möchten vielleicht in der Zukunft kaufen. Mehr junge Treps könnten erfolgreich sein, wenn sie die Bedürfnisse der Kunden verstehen, sagt Gryc.

Stellen Sie einfache Fragen.

Bei Swogo, einem britischen Digital-Sales-Mitarbeiter, konzentrieren sich die Gründer des Startups auf Einfachheit. Eine grundlegende Frage - wie & ldquo; Wofür verwenden Sie das Produkt? & rdquo; - kann Swogos Algorithmus helfen, die Bedürfnisse eines Käufers, Markenpräferenzen und sogar seine Ausgaben zu verstehen. & ldquo; Dies kann nicht nur die Chance erhöhen, dass der Kunde auf der Website eines [Partner-] Händlers kauft, wir können auch eine große Menge an Daten für zusätzliche Einkäufe sammeln, & quot; sagt Lucy Foster, Swogos 22-jähriger Mitbegründer.

Innerhalb eines Monats nach der Markteinführung von Swogo im Dezember sagt das Unternehmen (das seine Umsätze nicht mehr offen legen will), dass es die Kundenumwandlung von 1 zu 9 auf 1 zu 4 verbessert hat. Insbesondere der E-Commerce-Markt ist unglaublich überfüllt, und junge Menschen müssen neue und andere Wege finden, um ein breites Publikum schnell und kostengünstig zu erreichen, und "rdquo; sagt Foster, die Anfang dieses Jahres in den Amsterdamer Beschleuniger des Startupbootcamps eingetreten ist. & ldquo; Die Nutzung dieser Daten ist eine der besten Möglichkeiten, genau zu verstehen, wonach Ihre Kunden suchen - und sich an ihre Bedürfnisse anzupassen. & rdquo;

Zurück verpfuschte Empfehlungen.

Egal, wie schwer Treps versuchen, ihre algorithmusbasierten Empfehlungen verpassen manchmal das Ziel. Aber offen darüber zu sein, kann bei bestimmten Kunden guten Willen auslösen.

Manche wagen ihre Empfehlungen mit kundenfreundlichen Garantien. Bei Club W, einem Online-Weineinkaufsclub, sagt Mitbegründer Xander Oxman, dass Käufer eine kostenlose Ersatzflasche erhalten können, wenn einer seiner Algorithmen dem Gaumen nicht gefällt. Bildnachweis: Club W

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AgentFindr.com, das sich mit Online-Dating-Sites vergleicht, bringt Immobilienkäufer oder -verkäufer mit Immobilienprofis zusammen. Auf der Website, die von dem 34-jährigen Jon Sterling betrieben wird, erkennt der Dienst an, dass sein & ldquo; Algorithmus ist nicht perfekt (noch) & rdquo; - und bietet sogar an, Kunden einen Cupcake zu schicken, wenn sie mit einer Person zusammenkommen, die sie nicht mögen. Club W bietet unterdessen an, eine Ersatzflasche oder eine Rückerstattung zu senden, wenn Sie nicht zufällig eine ihrer Tipps mögen. Klingt wie ein Business Breaker? Weniger als 1 Prozent der Käufer haben Club W bisher in sein Angebot aufgenommen, sagt Oxman.

Was würde diesen Unternehmen sonst helfen, ihre Algorithmen zu optimieren?

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