Entwickeln Sie KI-basierte Empfehlungssysteme, die in Ihren Produkten relevante Vorschläge liefern. Unser Team konzipiert und implementiert skalierbare Empfehlungslösungen, die Ihre Geschäftsziele unterstützen und sich reibungslos in bestehende Plattformen einfügen.
Amazon SageMaker
Microsoft Azure ML
Google Vertex AI
Ausgewählte Partner
Wir bieten End-to-End-Entwicklung von KI-Empfehlungssystemen, von Strategie und Datenanalyse bis zu reibungsloser Integration und laufender Optimierung
Analyse Ihrer Geschäftsziele und Datenquellen zur Erarbeitung einer maßgeschneiderten Strategie, die zu Ihren Anforderungen und Plattformfähigkeiten passt
Strukturierung und Vorverarbeitung Ihrer Daten, damit sie sauber und bereit sind, um präzise und personalisierte Empfehlungen zu liefern
Entwicklung maßgeschneiderter KI-gestützter Empfehlungs-Engines, die sich nahtlos in Ihre Plattform einfügen und Nutzerengagement und Conversions steigern
Integration von Empfehlungs-Engines in Ihre Systeme und kontinuierliches Fine-Tuning für dauerhafte Genauigkeit und Relevanz
Durch die Integration von KI-Empfehlungssystemen in Ihre Software erschließen Sie neue Wachstumschancen
71%
71 % der Verbraucher erwarten heute personalisierte Empfehlungen. Gleichzeitig sind 76 % enttäuscht, wenn sie keine maßgeschneiderten Vorschläge erhalten
150%
Unternehmen, die KI-gestützte Empfehlungs-Engines einsetzen, erzielen eine Steigerung der CTR um 150 %, was zu höherem Engagement und mehr Umsatz führt
40%
Websites, die in personalisierte Erlebnisse investieren, erzielen 40 % mehr Umsatz als solche, die dies nicht tun, da Personalisierung Kundenbindung fördert
KI-basierte Empfehlungslösungen schaffen Mehrwert für unterschiedliche Geschäftsbereiche und verbessern Kundenbindung und -zufriedenheit
Unsere KI-Engineers entwickeln verschiedene Arten von KI-Empfehlungs-Engines, abgestimmt auf Ihr Geschäftsmodell und die Besonderheiten Ihrer Software
Wir bereichern Lösungen mit KI-basierten Empfehlungssystemen, die Unternehmen dabei helfen, personalisierte Erlebnisse zu liefern, indem Nutzerpräferenzen und -verhalten analysiert werden
Wir haben eine Webplattform zur Suche nach Aktivitäten und Unterkünften entwickelt und dabei KI-basierte Empfehlungssysteme integriert, die Vorschläge durch die Analyse von Nutzerpräferenzen personalisieren und Ergebnisse nach Relevanz sortieren.
Wir haben eine B2C-Marktplatz-Plattform entwickelt, die Nutzer mit Dienstleistern verbindet. Die Plattform verfügt über ein individuelles KI-basiertes Empfehlungssystem, das Produktvorschläge auf Nutzerpräferenzen und Browsing-Verhalten zuschneidet.
Erfahren Sie mehr über Cleveroads Expertiseim Projektportfolio
im Projektportfolio
Mehr anzeigenWir vertiefen unsere Expertise kontinuierlich, um Ihre höchsten Erwartungen zu erfüllen und innovative Geschäftsprodukte zu entwickeln
ISO 27001
Informationssicherheits-Managementsystem
ISO 9001
Qualitätsmanagementsysteme
AWS
Select Partner-Stufe
AWS
Lösungsarchitekt, Associate
Scrum Alliance
Advanced Certified Scrum Product Owner
AWS
SysOps-Administrator, Associate
USACTO at Proprio Cloud Solutions
"Sprint velocity went up 30 to 40 percent with Cleveroad's AI-assisted team, without growing headcount or dropping code quality."
Unser Team aus KI-Engineers konzipiert und integriert personalisierte Empfehlungssysteme, die Nutzererlebnisse verbessern und geschäftlichen Mehrwert schaffen
Wir beginnen damit, Ihre Geschäftsziele und Nutzerdaten zu verstehen, um den besten Ansatz für Ihr KI-Empfehlungssystem zu definieren. Unser Team erarbeitet gemeinsam die wichtigsten Anwendungsfälle, gestaltet die Projektvision und erstellt eine klare Roadmap für die Entwicklung.
Wir erstellen einen Proof of Concept (PoC), um Ihre Kernidee zu validieren. Das Team wählt die am besten geeigneten Modelle aus und optimiert sie feinjustiert, damit das System vor der Skalierung auf weitere Anwendungsfälle optimal arbeitet und für reale Szenarien justiert ist.
Nach der Validierung des PoC integrieren wir die Empfehlungs-Engine in Ihre Plattform. Unser Fokus liegt auf der nahtlosen Integration in Ihre bestehenden Tools und Oberflächen, um einen stabilen und reibungslosen Betrieb des Empfehlungssystems sicherzustellen.
Nach dem Launch wird das System auf Basis echten Nutzerfeedbacks kontinuierlich optimiert. Wir konzentrieren uns auf die Verbesserung der Empfehlungsgenauigkeit, das Fine-Tuning der Algorithmen und die Sicherstellung der Skalierbarkeit im Einklang mit wachsenden Anforderungen und Geschäftszielen.
Wir beginnen damit, Ihre Geschäftsziele und Nutzerdaten zu verstehen, um den besten Ansatz für Ihr KI-Empfehlungssystem zu definieren. Unser Team erarbeitet gemeinsam die wichtigsten Anwendungsfälle, gestaltet die Projektvision und erstellt eine klare Roadmap für die Entwicklung.
Wir erstellen einen Proof of Concept (PoC), um Ihre Kernidee zu validieren. Das Team wählt die am besten geeigneten Modelle aus und optimiert sie feinjustiert, damit das System vor der Skalierung auf weitere Anwendungsfälle optimal arbeitet und für reale Szenarien justiert ist.
Nach der Validierung des PoC integrieren wir die Empfehlungs-Engine in Ihre Plattform. Unser Fokus liegt auf der nahtlosen Integration in Ihre bestehenden Tools und Oberflächen, um einen stabilen und reibungslosen Betrieb des Empfehlungssystems sicherzustellen.
Nach dem Launch wird das System auf Basis echten Nutzerfeedbacks kontinuierlich optimiert. Wir konzentrieren uns auf die Verbesserung der Empfehlungsgenauigkeit, das Fine-Tuning der Algorithmen und die Sicherstellung der Skalierbarkeit im Einklang mit wachsenden Anforderungen und Geschäftszielen.
Für präzise Empfehlungen mit niedriger Latenz kombinieren wir produktionsreife Daten-, ML- und Serving-Tools, die zuverlässig skalieren
AWS SageMaker
Azure Machine Learning
OpenAI
Google Vertex AI
Hugging Face Hub
XGBoost
LightGBM
PyTorch
TensorFlow
TensorFlow Recommenders
Elasticsearch
OpenSearch
Apache Kafka
Apache Spark
Redis
Kubernetes
MLflow
Prometheus
Grafana
Datadog
Wir unterstützen Unternehmen bei der Konzeption und Implementierung von Empfehlungs-Engines, die das Nutzererlebnis verbessern und messbare Geschäftsergebnisse fördern
Unser Team hat praktische Erfahrung im Aufbau KI-basierter Empfehlungssysteme für Marktplätze und medienorientierte Plattformen, bei denen die Personalisierungsgenauigkeit direkt das Nutzerengagement beeinflusst. Wir entwickeln Systeme, die mit realen Daten umgehen und zuverlässig mit der Nutzung mitwachsen.
Wir integrieren Empfehlungs-Engines in Ihre bestehende Backend- und Analytics-Infrastruktur. Unsere KI-Komponenten fügen sich in aktuelle Datenflüsse und die Systemarchitektur ein, reduzieren Integrationsreibung und vermeiden Unterbrechungen etablierter Workflows.
Unsere Erfahrung in Travel, Marktplätzen, Media, Retail und FinTech erlaubt es uns, Empfehlungslogik an unterschiedliche Anwendungsfälle anzupassen, statt generische Modelle zu verwenden, sodass unsere Empfehlungssysteme abbilden, wie Nutzer innerhalb eines spezifischen Produktkontexts Entscheidungen treffen.
Wir bieten flexible Kooperationsmodelle, von Staff-Augmentation und dedizierten Teams bis zur vollständigen individuellen Entwicklung. So können Sie KI-Expertise parallel zum Produktwachstum skalieren, Kosten steuern und unsere Engineers mit minimalem Aufwand in Ihre Workflows integrieren.
70 Clutch-Bewertungen
4.9
Auszeichnung
Clutch 1000 Dienstleister, 2024 Global
Auszeichnung
Clutch Spring Award, 2025 Global
Ranking
Top-KI-Unternehmen,
2025 Auszeichnung
Ranking
Top Software-Entwickler, 2025 Auszeichnung
Ranking
Top Web-Entwickler, 2025 Auszeichnung
Ranking
Top Staff-Augmentation-Unternehmen in den USA, 2025 Auszeichnung
