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Der KI-Personalisierungs-Spezialist epoq wird Teil von Entirely, dem ersten offenen MarTech-Ökosystem, das weltweit führende MarTech-Anwendungen vernetzt und damit Unternehmen ein einzigartiges, nahtlos integriertes System für ihre individuellen Marketinganforderungen bietet. Mit der Übernahme von epoq vom französischen Unternehmen AB Tasty stärkt Entirely sein Portfolio und setzt einen weiteren wichtigen Meilenstein im digitalen Customer Engagement. Die Eigenständigkeit unter dem Dach von Entirely by DuMont bietet epoq Freiheit, Fokus und Flexibilität.

AB Tasty, das wachstumsstarke globale Unternehmen für Experience Optimization, übernimmt epoq internet services, den Software-Anbieter und Experten für KI-gestützte 1:1-Personalisierung im E-Commerce. Die Übernahme beschleunigt die gemeinsame Vision beider Unternehmen, relevante und ansprechende Einkaufserlebnisse entlang der Customer Journey mithilfe einer Optimierungsplattform zu schaffen und ein Best-in-Class-Angebot für Experience Optimization zu bieten.

Mit der neuen Generation des Control Desk werden die Services für Shopmanager noch besser bedienbar und A/B-Tests einfacher umsetzbar.

Der Service für 1:1 personalisierte Landingpages ermöglicht in der neuen Generation auch die Veredelung bestehender Seiten (Homepage, Landingpage etc…). Neben Elementen mit Produkten, können Elemente mit Banner, Logos, Kategorieteasern, Content, oder auch Shopping-Videos, personalisiert auf den einzelnen Kunden ausgespielt werden.

Da Kampagnen innerhalb der Online Shops oftmals auf Kundensegmenten umgesetzt werden, vereinfacht epoq den Prozess der Kundensegmentierung auf Grundlage der Wissensbasis. So können Kunden im Online Shop Vorschläge ausgespielt werden,  die zweifach optimiert werden: Zielgruppenspezifisch („Segment“) und zusätzlich entsprechend den persönlichen Präferenzen der Kunden („1 :1“). Mit Hilfe im Control Desk einstellbarer A/B-Tests können auch diese Prozesse optimal für den einzelnen Händler optimiert werden.

epoq führt die Skills in Sachen Personalisierung in einem personalisierten Shoppingbereich, epoq Stream, zusammen. Dieser Bereich baut sich individuell und dynamisch für jeden einzelnen Kunden entsprechend dessen Präferenzen auf und bietet so eine 1:1-Kommunikation und einen maximal personalisierten Zugang zu einem Online Shop an. Zusätzlich zu den interaktiven, produktbezogenen Komponenten kann dieser Bereich auch individuell ausgesuchten Content für den Kunden anzeigen und deckt so das Bedürfnis von Shoppern nach zusätzlichen Informationen und auch Unterhaltung ab. epoq Stream ist ein ideales Instrument, um Kundenbindung signifikant zu erhöhen.

Um Kunden komfortables Stöbern in Online Shops zu erleichtern, erweitert epoq die Services auf Basis der Skills in Sachen Personalisierung und 1:1-Kommunikation. Durch spezielle KI-basierte Verfahren werden im besonderen Maße semantische Daten erzeugt und nutzbar gemacht.

epoq startet damit, die persönlichen Präferenzen jedes einzelnen Kunden anhand seines Bewegungsprofils im Online Shop zu berechnen und damit die Ergebnisse der Services auf einer übergeordneten Ebene weiter zu personalisieren, indem epoq den Interessen-Kontext jedes einzelnen Kunden berücksichtigt. Durch die Integration dieser „Hyperpersonalisierung“ mit den bestehenden Services entsteht die Personalisation Engine. Zusätzlich erweitert epoq die Client-Widget-Bibliothek dementsprechend, um so personalisierte Ergebnisse optimal darstellen zu können.

Da die Qualität der Künstlichen Intelligenz (KI) bei Prognosemodellen stark von der Qualität der zur Verfügung stehenden Daten abhängt, entwickelt epoq eine Reihe von, ebenfalls auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierten, Verfahren, um z. B. aus Feldern in Produktkatalogen zusätzliche Produkteigenschaften abzuleiten. Dadurch kann die Qualität der einzelnen Services einschließlich der Personalisierung noch einmal erheblich gesteigert werden. Die Semantifizierung von Daten bildet seither einen Schwerpunkt in der epoq Forschung und Entwicklung. Dabei verwendet epoq z. B. auch Produktabbildungen, um aus diesen zusätzliche Daten zu generieren.

epoq führt ein Redesign durch, um das Datahandling und die umfangreichen Funktionen, welche die einzelnen Services inzwischen bieten, zu vereinheitlichen, zu vernetzen und in einer Suite zusammenzufassen. Durch diese Vereinheitlichung gelingt es mehr und mehr, Datensilos zu vermeiden und einheitliches Wissen über jeden einzelnen Kunden zu schaffen (Aufbau der Wissensbasis). Hierdurch legt epoq die Grundlage für ganzheitliche Personalisierung und die 1:1-Kommunikation mit den Kunden.

epoq führt das Control Desk ein, den neuen Customer Login. Damit eröffnet epoq Kunden die Möglichkeit, alle Services mit Hilfe eines Tools zu steuern und zu administrieren.

Um die 1:1-Kommunikation mit Kunden eines Online Shops weiter voran zu treiben, entwickelt epoq auf der Basis der umfangreichen technischen Skills, intelligente und individuell auf die Bedürfnisse jedes einzelnen Online Shops anpassbare, Produktberater. Diese basieren auf der Zusammenführung der Recommendation Engine und der intelligenten Suche zu einem neuen Service.

Als erster Anbieter nutzt epoq auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierte Prognosemodelle um E-Mails zu personalisieren. Das Besondere an dieser Umsetzung ist, dass die Produktempfehlungen erst im Moment des E-Mail-Öffnens berechnet werden. Dies hat den Effekt, dass im Zuge der Berechnung u.a. auch die Verfügbarkeit der Artikel geprüft wird. Dieser Service ist sehr komfortabel in den Prozess des E-Mail-Versenders einzubinden und überzeugt mit Öffnungsraten, welche die Öffnungsraten von nicht personalisierten E-Mails teilweise um mehrere hundert Prozent übertrifft.

Der damalige Claim fasst zusammen, was epoq erreicht: Die Optimierung der Conversion im E-Commerce. Unternehmen unterschiedlichster Branchen und Größen vertrauen auf die Conversion-Expertise.

epoq entwickelt epoq Search, eine leistungsfähige fehlertolerante und somit intelligente Produktsuche auf der Basis eigener Algorithmen, die Architekturen einsetzt, wie sie heute aus dem Bereich Deep Learning bekannt sind. Diese Architektur bietet besonders gute Möglichkeiten, um die Suche semantisch zu erweitern. epoq Search zeichnet sich von Anfang an, neben üblichen Funktionen, wie dem konfigurierbaren Type Ahead etc., durch  semantische Fähigkeiten und  kurze Antwortzeiten bei sehr großen Produktkatalogen aus.

Gleichzeitig steckt epoq viel Energie in die Entwicklung des webbasierten Backends, das den Online Shops die Möglichkeit bietet, Kennzahlen übersichtlich zu überwachen und eigene Einstellungen für epoq Inspire –  die Recommendation Engine vorzunehmen.

Auf Basis der Empfehlungssoftware entwickelt epoq eine SaaS-Architektur, um einfach zu integrierende, Echtzeit-Product-Recommendation-Services für Online Shops zur Verfügung zu stellen. epoq Inspire – die Recommendation Engine ist der erste Baustein für eine 1:1-Kundenkommunikation. epoq entwickelt in diesem Zusammenhang spezielle auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierte Technologien.

Basierend auf der selbstlernenden Technologie entsteht die Empfehlungssoftware für Dienstleister und den Versandhandel. Die prognostizierten Produktvorschläge führen zu überdurchschnittlichen Trefferquoten und begeistern Kunden wie Quelle, Arcor und die PSD Bank. Sie führen zu einer Revolutionierung der Kundenanalyse.

Thorsten Mühling und Michael Bernhard entwickeln die ersten auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierten Prognosemodelle, die mit Reinforcement Learning auf hochdimensionalen Daten arbeiten. Die Leistung dieser Modelle übertrifft die bislang üblicherweise verwendeten Scorecards deutlich.