BAUR Versand optimiert Kundenservice durch prudsys Recommendation Engine und setzt auf Beratungs-Know-how von Pironet NDH

(PresseBox) (Köln, ) Der BAUR Online-Shop bietet seit wenigen Wochen seinen Kunden hochqualifizierte und individuelle Produktempfehlungen. Dabei setzt der Versandhändler auf die Recommendation Engine von prudsys und auf das Beratungs-Know-how des Bereichs Consulting & Creative Services der Pironet NDH. BAUR erwartet durch den Einsatz der auf Data Mining basierenden selbstlernenden Empfehlungsmaschine eine Erhöhung der Kundenbindung sowie eine Steigerung des Umsatzes.

Der Online-Shop des 1925 gegründeten BAUR Versands zählt zu den zehn reichweitenstärksten Shops in Deutschland und präsentiert seit Mitte 2005 ein deutlich ausgeweitetes Angebotsportfolio. In den Leitsortimenten Damenoberbekleidung, Schuhe und Möbel bietet BAUR derzeit rund 150.000 hochwertige Artikel an. Das in Burgkunstadt ansässige Unternehmen stand somit vor der Frage, wie das gesamte Portfolio noch besser präsentiert sowie vermarktet und damit zusätzlicher Umsatz generiert werden kann.

BAUR entschied sich für den Einsatz einer selbstlernenden Empfehlungsmaschine (Recommendation Engine) des Data-Mining-Spezialisten prudsys AG, einem Beteiligungsunternehmen der Pironet NDH Gruppe in Köln.

Die prudsys Recommendation Engine konnte innerhalb von nur vier Wochen in den Webshop implementiert werden und liefert seit Ende Juni den Besuchern des BAUR Webshops hochqualifizierte Produktempfehlungen. Dabei vergleicht die prudsys Recommendation Engine den jeweiligen Warenkorb mit anderen und empfiehlt auf Basis von Produktverwandtschaften ergänzende Artikel. Diese Empfehlungsmaschine arbeitet selbstlernend und in Echtzeit, so dass auch die Reaktion des Kunden auf Empfehlungen sofort erfasst und das Angebot dynamisch modifiziert werden kann.

Damit eröffnen sich dem Versandhändler neue Cross-Selling-Optionen, es wird die Verweildauer der Besucher im Shop verlängert und durch die wachsende Zahl von Spontankäufen der durchschnittliche Wert der Warenkörbe sowie deren Anzahl deutlich erhöht.

Dirk Lauber, Leiter E-Commerce bei BAUR, kommentiert die Entscheidung: "Eine Grundvoraussetzung bei der Auswahl der Software war die entsprechende Performance der Lösung im Live-Betrieb. Bei unserem hohen Besucheraufkommen ist das unerlässlich. Zudem muss auch gewährleistet sein, dass wir rasche Sortimentswechsel, kurze Warenverfügbarkeiten und ständig wechselnde Trends problemlos umsetzen können. Das ist eine der Besonderheiten im Versandhandel."

Entscheidend bei der Auswahl war für den BAUR Versand auch die Anpassungsfähigkeit und Zukunftssicherheit der Softwarelösung. So bewertete das Team von BAUR im Vorfeld, wieviel Weiterentwicklungspotential und Innovationsstärke den möglichen Partnern zugetraut werden konnte.

"Wir freuen uns, mit BAUR einen Kunden für uns gewinnen zu können, mit dem wir neben dem Thema Recommendation auch weitere innovative Aspekte wie Web 2.0 und Self Service Applikationen entwickeln können", erläutern Georg Kühl, Director Consulting & Creative Services der Pironet NDH AG und Jens Scholz, Vorstand der prudsys AG.

"Für uns war es wichtig, einen Partner zu finden, der fundierte Branchenerfahrung besitzt. Denn für die reibungslose Implementierung ist es entscheidend, dass Prozesse und branchenspezifische Anforderungen verstanden werden. Deshalb war es letztlich das Gesamtpaket von Pironet NDH und prudsys, das uns überzeugt hat." erläutert Dirk Lauber.

Über prudsys AG

Die prudsys AG, die im Jahr 1998 unter dem Namen Prudential Systems Software GmbH gegründet wurde, entwickelt und integriert Data-Mining-Lösungen und -Komponenten zur gewinnbringenden Auswertung von Kunden-, Produkt- und Marketingdatenbanken. Mit seinen innovativen Lösungen ist prudsys Technologieführer bei der Analyse von großen Datenbanken und Spezialist für Realtime Data Mining. Zu den Kunden zählen zahlreiche namhafte Unternehmen aus den Bereichen Handel, Versicherung, Financial Services und Telekommunikation.

Weitere Informationen finden Sie unter: www.prudsys.de

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