Um einen Eindruck davon zu gewinnen, warum Empfehlungssysteme einerseits für uns Kunden und andererseits für die Umsatzsteigerung insbesondere im Onlinegeschäft von zentraler Bedeutung sind, stellen wir zunächst das bekannte Marmeladen-Experiment vor.

In einem Supermarkt wurden an einem speziellen Verkaufsstand zwei Experimente durchgeführt: Im ersten Experiment wurden den Kunden sechs unterschiedliche Sorten von Marmelade zum Kauf angeboten, im zweiten Experiment wurden 24 unterschiedliche Sorten angeboten. Das Ziel der Experimente war es herauszufinden, wie sich der Umfang des Angebots auf das Kaufverhalten auswirkt. Die zentralen Ergebnisse sind folgende:

Die Studie legt nahe, dass eine größere Auswahl zwar das Kaufinteresse positiv beeinflusst, die Kaufentscheidung jedoch negativ: Bei einer Auswahl von 24 Sorten haben sich nur 3 Prozent der Kunden mit Kaufinteresse tatsächlich für einen Kauf entschieden, bei sechs unterschiedlichen Sorten waren es hingegen 30 Prozent.

Empfehlungssysteme bieten uns als Kunden somit Orientierung, um nur passende Produkte oder Dienstleistungen angeboten zu bekommen (insbesondere bei einem Überangebot im Internet). Damit können derartige Systeme über Erfolg und Misserfolg von ganzen Internetplattformen entscheiden.

In diesem Kurs lernen wir, wie Empfehlungssysteme mittels Verfahren des maschinellen Lernens umgesetzt werden können.

Die Ergebnisse des Experiments zuvor beruhen auf der folgenden Studie:

Als weiterführende Literatur zu dem Thema sei auch auf das folgende Buch verwiesen:

Ein bekannter TED-Talk des Autors kann zudem hier angeschaut werden: