Empfehlungsalgorithmus für Bücher

Persönliche Buchempfehlungen auf Basis unbewusster Lesemotive

In einer Kooperation mit READ-O bieten wir einen auf den Daten des VLB fußenden Empfehlungsalgorithmus für Bücher an. Dieser ermöglicht es den Betreibern von buchhändlerischen Webshops, Apps und Newslettern ihren Kunden personalisierte Titel vorzuschlagen.

Aktuell verwendete Empfehlungsalgorithmen beruhen auf den Auswertungen von Verkaufshistorien. Das Prinzip ist scheinbar einfach: Menschen, die dieses Buch gekauft haben, haben auch jene Titel erworben. Auch vergleichbare Titel innerhalb der Warengruppe oder andere Werke der gleichen Autorin bzw. des gleichen Autoren sind gängige Empfehlungsmuster. Alle Varianten haben eines gemein: Die Kundenbedürfnisse spielen bei dieser Art von Vorschlägen keine Rolle, weder die bewussten noch die unbewussten. Dadurch sind die Ergebnisse wenig überraschend und legen oft einen Fokus auf Bestseller sowie Neuerscheinungen. Das Potential passender Backlist-Titel wird somit verschenkt. Doch gerade Menschen, die nur selten Bücher kaufen, sind auf der Suche nach Inspiration, wie die Marktforschungsstudie "Bewusst unbewusst: Vom verborgenen Lesemotiv zum Kaufimpuls" der Gruppe Nymphenburg Consult im Jahr 2020 belegt hat.

Im Unterschied zu den bereits bestehenden Empfehlungen in Webshops bezieht der gemeinsam von MVB und READ-O entwickelte Algorithmus die eigentlichen Motive für den Kauf eines Buches in die Auswertung mit ein. Damit erfasst er die Beweggründe von Kundinnen und Kunden für den Buchkauf und lädt zum Stöbern und zu überraschenden Buchentdeckungen ein.

So funktioniert der Empfehlungsalgorithmus

Als Grundlage für den Algorithmus dienen die Metadaten der im VLB verzeichneten Titel. Eine besondere Bedeutung kommt der Thema-Klassifikation und von READ-O kreierten Schlagworten zu. Über diese Daten wird ein thematischer Grundfilter gebaut.

Die Lesemotive im VLB geben die unbewussten Motive an, die ein Kunde beim Kauf eines Buches hat. Diese spielen bei der Empfehlung von Titeln eine besondere Rolle.

READ-O ermittelt aus über 5 Millionen Buchrezensionen emotionale Buchprofile. Diese werden im finalen Schritt zur Validierung und Veredelung der Empfehlungen eingesetzt.

Mit diesen Daten kann der Empfehlungsalgorithmus Leserinnen und Lesern passende Vorschläge zu einem bereits ausgewählten oder gekauften Buch machen. Durch die inhaltlichen und personalisierten Buchempfehlungen leitet die ReCoEngine die Buchempfehlungen der nächsten Generation ein.

Empfohlene Einbindungen:

Optimal ist eine Einbindung des Empfehlungsalgorithmus im Webshop oder Internetauftritt auf Titeldetailseiten, auf Startseiten und im Checkoutprozess eines Warenkorbes. Aber auch in buchhändlerischen Warenwirtschafts- oder Bibliografiesystemen ist eine Einbindung möglich.

Ebenfalls kann die Kundenkommunikation mit den Empfehlungen ergänzt werden. So werden zum Beispiel Newsletter durch die ReCoEngine mit wirklich passenden Empfehlungen aufgewertet.

Praxisbeispiel bpm

Als erstes Software-Unternehmen erweitert die bpm consult ag ihr Angebot für Buchhandlungen um den neuen Empfehlungsalgorithmus für Bücher. Der von MVB und READ-O in Zusammenarbeit entwickelte Algorithmus wird durch das Schweizer Software-Unternehmen in seine ERP- und E-Commerce Anwendungen integriert.

Grundlage der Empfehlungen, die zu jedem Titel ausgegeben werden, sind die Emotionsdaten von READ-O sowie die Lesemotive-Angaben und weitere Parameter, zum Beispiel die Merkmale der Thema-Klassifikation, aus dem VLB (Verzeichnis Lieferbarer Bücher). Mit den multichannel-basierten Lösungen beeline® solutions und mi.solution stehen diese dann als neue Option „Buchempfehlungen“ allen Buchhandels- und Verlagskunden der bpm zur Verfügung.

Durch die Integration in ihre Warenwirtschaft und ihren Online-Shop können diese ihre Sortimentsgestaltung, die Kundenberatung vor Ort und die User-Experience im Online-Shop verbessern. Die technische Umsetzung erfolgt ab Februar 2022, so dass das neue Angebot voraussichtlich ab Ende März bei ersten Pilotkunden im Einsatz sein wird. Dazu gehören die Buchhandlungen Dussmann das KulturKaufhaus und Reuffel in Deutschland, Morawa in Österreich sowie Lüthy Balmer Stocker in der Schweiz.

Kontakt

Preise

Sie interessieren sich für einen Einbindung des Empfehlungsalgorithmus auf Ihrer Webseite?

Die Gebühren (Preisklasse XS bis XXL) für den neuen Empfehlungsalgorithmus staffeln sich nach dem Gesamtumsatz Ihres Unternehmens und orientieren sich für Mitglieder im Börsenverein des Deutschen Buchhandels an der Einstufung.

Preise für Nichtmitglieder im Börsenverein auf Anfrage.

Für weitere Informationen und bei Interesse an einem unverbindlichen Angebot füllen Sie bitte das untenstehende Formular aus.

Wir melden uns dann gerne bei Ihnen!

Monatspreis Beitragsgruppe Umsatz bis
250 Euro bis BG 17 bis 1,6 Mio.
400 Euro bis BG 27 bis 9,05 Mio.
500 Euro bis BG 29 bis 10,8 Mio.
600 Euro bis BG 30 bis 15,2 Mio.
800 Euro bis BG 31 bis 18.1 Mio.
2.000 Euro bis BG 34 bis 30,4 Mio.
auf Anfrage ab BG 35 ab 30,4 Mio.