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MetaDB

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MetaDB: Datengetriebene Personalisierung

Um digitale Personalisierungslösungen für Ihre Zielgruppe im eCommerce erfolgreich umzusetzen, ist eine konstante Versorgung der entsprechenden Software mit veredelten Daten erforderlich. Die isa-Solution MetaDB stellt diese Datengrundlage bereit und versetzt isa-Tools wie WINGS dadurch in die Lage, exakte Verhaltensmuster Ihrer Kunden abzuleiten. Diese Individualisierungsmaßnahmen ermöglichen eine Effizienzsteigerung entlang der gesamten Customer Journey.

MetaDB Node-Baum

Zuordnung von Produkteigenschaften

Die MetaDB kombiniert dynamische PIM-Funktionalitäten mit Funktionen eines Content Management Systems und hält alle Eigenschaften und Attribute von Produkten in Form eines Taxonomiebaums (Node-Baum) vor. Der Vorteil dieser Struktur liegt darin, dass die untersten Knotenpunkte die hinterlegten Informationen ihrer Elternelemente erben. Fügt ein Content Manager im Zuge des Veredelungsprozesses der Produkte und Kampagnen Attributdaten hinzu, weist die Datenbank diesen Daten einen möglichst tiefen Knotenpunkt des Baums zu. Das zu pflegende Objekt trägt durch diese Form der Zuordnung automatisch alle Eigenschaften der Elternelemente.

MetaDB Aktualisierung von Sortimenten

Aktualisierung von Sortimenten

Bei einer Verschiebung innerhalb des Baums hinterlegt die MetaDB automatisch und ohne notwendige Updates alle Eigenschaften der Elternelemente neu. Betrachten wir diesen Prozess anhand des Beispiels einer Farbzuordnung. Die Farbe Türkis liegt im Node-Baum in folgender Struktur:

Farben > klassisch/gedeckt > blau > türkis

Ein Produkt mit der zugeordneten Farbe Türkis trägt also ebenfalls die Eigenschaften „klassisch/gedeckt“ und „blau“. Dies ist für Filterungen im Frontend besonders interessant, da das Produkt bei der Suche nach blauen Produkten zu finden ist. Entscheidet nun der zuständige Content Manager, dass die Farbe Türkis dem grünen Farbraum zuzuordnen ist, wird der entsprechende Knoten umgehängt und ist folglich in folgender Struktur zu finden:

Farben > klassisch/gedeckt > grün > türkis

Das Produkt, das vorhin noch unter dem Filter „Blau“ zu finden war, taucht jetzt im Filter „Grün“auf, ebenso wie alle anderen Produkte, die dem Attribut Türkis zugeordnet sind. Dieser automatisch ablaufende Aktualisierungsprozess erspart Ihnen während Ihrer Produkt-Updates viel Zeit.

MetaDB Ressourcensparendes Content Management

Ressourcensparendes Content Management

Des Weiteren lassen sich die Vorteile der Vererbungshierarchie bestens auf das im System integrierte CMS und die dortige Kampagnenverwaltung übertragen. In der Content-Verwaltung nutzt die Datenbank Shortcodes zum automatischen Ausspielen konfigurierter Inhalte. Ein Kampagnenmanager kann mithilfe eines solchen Shortcodes bestimmte Produkte auf Basis von Attributen aus dem Node-Baum filtern. Implementiert er nun eine Kampagne, die klassische/gedeckte Produkte zeigen soll, wählt er diese Node als Produktfilter an. Infolgedessen spielt das Frontend alle Produkte aus, die klassischen/gedeckten Farben zugeordnet sind. Nehmen Sie die Ausspielung über WINGS vor, sind die angezeigten Produkte selbstverständlich jene, die den vorberechneten Präferenzen des Nutzers entsprechen.

MetaDB Online Shop Personalisierung

Erhebung detaillierter Kundenpräferenzen

Durch die Erhebung veredelter Daten schafft die MetaDB eine verlässliche Basis, um Kundenpräferenzen sinnvoll abbilden zu können. Neben der stark vereinfachten Attributverwaltung und den Vorteilen der Baumstruktur für die Ausspielung im CMS-Editor erleichtert das System außerdem die Bildung von Präferenzvektoren. Besucht ein Kunde den besagten Artikel, welcher der Farbe Türkis zugeordnet ist, können wir innerhalb des Trackings zwei zusätzliche Präferenzen erfassen. Zum einen interessiert sich der Kunde vermutlich ebenfalls für Produkte des Farbraums Blau und mit etwas Wahrscheinlichkeit für klassische/gedeckte Farben. Diese Informationen können wir nun bei der Bildung der Präferenzvektoren berücksichtigen.

Die Möglichkeiten, die sich aus den Funktionalitäten eines Node-Baums ergeben, sind vielfältig und entlasten Shop Operations, schaffen Überblick, dienen der Datenstrukturierung und bilden die Grundlage für erfolgreiche Personalisierungsmaßnahmen.

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