Collaborative Filtering im CRM ist eine fortschrittliche Recommendation-Engine-Technik, die Präferenzen und Verhaltensweisen ähnlicher Nutzer analysiert, um personalisierte Empfehlungen zu generieren. Diese Methode nutzt die kollektive Intelligenz der Nutzerbasis und identifiziert Muster in großen Datensätzen. Es gibt zwei Hauptansätze: Memory-based (direkte Nutzer- oder Item-Ähnlichkeiten) und Model-based (Machine Learning Modelle wie Matrix Factorization). Hybrid-Ansätze kombinieren Collaborative mit Content-based Filtering. Die Technologie überwindet das Cold-Start-Problem durch geschickte Initialisierung. Im CRM ermöglicht Collaborative Filtering präzise Produktempfehlungen, Next-Best-Action-Vorhersagen und personalisierte Content-Kuratierung. Advanced Implementations berücksichtigen temporale Dynamiken und Kontext. Dies führt zu höheren Konversionsraten und verbesserter Customer Experience durch relevante Empfehlungen.
