Produkt- und Inhaltsempfehlungen, die lernen, was jeder Besucher will — und es über Web, E-Mail und In-App in Millisekunden ausspielen.
Wählen Sie aus KI-Modellen, Merchandising-Logik oder einem Algorithmus, den Sie selbst schreiben — und mischen Sie sie dann. Käufer können in den Warenkorb legen oder für später merken direkt aus dem Widget, und dieselbe Engine erzeugt Inhalte in den E-Mails, die Sie schon versenden.


















Ob Sie Produkte verkaufen oder Artikel veröffentlichen — Personyze passt sich jedem Besucher in Echtzeit an und hebt den Warenkorbwert bei Händlern und die Verweildauer bei Publishern.
Zeigen Sie jedem Käufer die Produkte, die er am ehesten kauft — auf Produktseiten, Kategorieseiten, im Warenkorb, im Checkout und nach dem Kauf.
Halten Sie Leser beim Lesen. Zeigen Sie den nächsten Artikel, das nächste Video oder den nächsten Leitfaden, der zu ihren Interessen passt — nach Thema, Verhalten und Absicht.
Legen Sie dynamische Badges über Empfehlungen, um Dringlichkeit und Vertrauen zu erzeugen — Trend, geringer Bestand, Social Proof, Preissenkungen, Neuheiten.
Eine Empfehlungs-Engine, alle Kanäle. Dieselbe personalisierte Auswahl folgt Ihrem Besucher vom Web zur E-Mail zur Push-Benachrichtigung — kohärent, nie doppelt.
Einunddreißig Basisalgorithmen entscheiden die Reihenfolge, und jeder passt sich an, was er über den Besucher schon weiß. Die Regeln entscheiden, wer überhaupt in die Liste kommt — und das Badge ist das Letzte, was ein Käufer liest, bevor er klickt.
Von anderen Besuchern gemeinsam angesehen — sortiert für die Person, die gerade jetzt auf der Seite ist.



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NEUBESTSELLERTesten Sie generische Empfehlungen direkt gegen KI-personalisierte Auswahl. Die Auto-Optimierung rollt den Gewinner aus, sobald er Signifikanz erreicht.








Legen Sie dynamische Badges und persönliche Hinweise über jede Empfehlung. Bauen Sie Vertrauen mit Social Proof, Dringlichkeit mit Knappheit und Wärme mit persönlichen Details — alles aus Ihren vorhandenen Daten.



Sehen Sie genau, welche Empfehlungen Umsatz bringen, nach Widget, Seite, Algorithmus und Segment. Eine Attribution, die Empfehlungen mit echten abgeschlossenen Bestellungen verbindet.
Einmal einrichten, dann die Engine lernen und besser werden lassen. Keine Data Engineers, kein ML-Team, keine Neubauten — nur messbarer Zuwachs ab dem ersten Tag.
Synchronisieren Sie Produkt- oder Inhaltsdaten über Shopify, Magento, WooCommerce, BigCommerce oder jede REST-API. Wir kümmern uns um Bestandsaktualisierungen, Preise, Attribute und Verfügbarkeit in Echtzeit.
Wählen Sie die Seite (Produktseite, Kategorie, Warenkorb, Artikel, Startseite) und das Besuchersegment (neu, wiederkehrend, hochwertig, mobil usw.). Oder spielen Sie für alle aus.
Kollaboratives Filtern, inhaltsbasiert, häufig zusammen gekauft, Trends, kürzlich angesehen, oder vollständige KI-Mischung. Jedes Szenario hat eine empfohlene Voreinstellung.
Testen Sie Empfehlungen in unserem Sandbox-Simulator mit echten Besucherdaten. Teilen Sie Vorschau-Links mit Beteiligten. Rollen Sie nach Traffic-Prozentsatz aus, wenn Sie bereit sind.
Jeder Besucher bekommt die für ihn richtigen Produkte, Artikel oder Inhalte — in unter 50 ms berechnet und auf den Umsatz zurückgeführt. Die Engine lernt und verbessert sich automatisch.
Von der Schritt-für-Schritt-Einführung bis zum ROI-Tracking lebt jedes Stück des Empfehlungs-Workflows in einer Plattform — getragen von einem Team, das das seit 2008 macht.
Strategiegespräch buchen →Kataloganbindung, Widget-Platzierung, Algorithmuswahl und erster Livegang — alles begleitet von einem eigenen Success Manager. Die meisten Teams liefern Empfehlungen innerhalb von 5 Tagen.
Über 20 Widget-Typen — Karussells, Raster, Streifen, Pop-ups, Banner — alle passend zu Ihrer Marke gestaltbar. Ohne Design oder Entwicklung.
Native Konnektoren für Shopify, Magento, WooCommerce, BigCommerce, Salesforce, HubSpot — oder bauen Sie Ihren eigenen mit unserer API und Webhooks.
Jeder Empfehlungsklick mit einer echten Bestellung verbunden. Sehen Sie Umsatz nach Widget, Seite, Algorithmus und Segment. Eigene KPIs für alles, woran Ihr Team gemessen wird.
Algorithmen justieren sich selbst anhand der Leistung. Die Engine lernt aus Klicks, Konversionen und Umsatz und verbessert sich laufend — ohne manuelles Nachtrainieren.
Echte nach Verbrauch. Die Preise skalieren mit monatlichen Besuchern und aktiven Kampagnen — nicht mit der Katalogröße oder den Empfehlungs-Impressionen. 30 Tage Geld-zurück-Garantie.
Schätzen Sie den Zuwachs aus größeren Warenkörben, besserer Auffindbarkeit und Wiederkäufen — in etwa einer Minute.
Die Fragen, die Teams bei der Bewertung einer Empfehlungs-Engine am häufigsten stellen. Sie haben noch eine? Bringen Sie sie ins Gespräch mit.
Zum Hilfecenter →Kollaboratives Filtern, inhaltsbasiert (semantische Ähnlichkeit), Trends und Bestseller, kürzlich angesehen, häufig zusammen gekauft, Complete-the-Look, und vollständige KI-Automischung , die pro Besucher automatisch die beste Mischung wählt. Jedes Szenario hat eine sinnvolle Voreinstellung; Sie können sie pro Widget überschreiben.
Personyze ist vollständig plattformunabhängig. Es läuft über jedem CMS, jeder E-Commerce-Plattform und jedem Web-Framework — darunter Shopify, Magento, BigCommerce, WooCommerce, Salesforce Commerce, WordPress, Webflow, eigene React- oder Vue-Apps und Headless-Setups. Die Einbindung ist ein einzelnes JavaScript-Snippet, ohne Datenbankänderungen und ohne Replatforming.
Für Daten fügt sich Personyze in Ihren bestehenden MarTech-Stack ein: Google Analytics 4, Mixpanel, Segment, Amplitude, HubSpot, Salesforce, Marketo, ActiveCampaign und jedes Tool mit REST-API oder Webhook-Unterstützung. Besuchersignale können Sie über Produktfeeds, CRM-Syncs, CDP-Integrationen oder eigenes JavaScript hereinholen — je nachdem, was zu Ihrer Architektur passt.
Die meisten Teams sehen merklichen Zuwachs in den ersten 7 bis 14 Tagen. Trend- und Bestseller-Widgets funktionieren ab dem ersten Tag. Personalisierte Algorithmen brauchen eine kurze Historie von Klicks und Konversionen, um sich einzustellen — meist etwa eine Woche normalen Traffics.
Neue Produkte werden über inhaltsbasierte Ähnlichkeit gezeigt (passende Attribute, Kategorie, Preisband, Beschreibung), bis sie genug Verhaltensdaten gesammelt haben, um in das kollaborative Modell einzutreten. Sie können sie auch manuell hochgewichten.
Unter 50 ms im 95. Perzentil von einem globalen Edge-CDN. Empfehlungen erscheinen, bevor die Seite zeichnet — kein Flackern, keine Lazy-Load-Verzögerung. Für Websites mit hohem Traffic und Millionen monatlichen Besuchern gebaut.
Ja. Eingebaute A/B-Tests mit Traffic-Aufteilung, Echtzeitstatistik und automatischer Ausrollung bei statistischer Signifikanz (standardmäßig 95 % Konfidenz). Testen Sie Algorithmen, Widget-Platzierungen, Texte, Layouts oder die Anzahl der Empfehlungen. Rollen Sie den Gewinner automatisch aus, sobald Signifikanz erreicht ist.
Ja. Nutzen Sie unser JS-SDK, REST-API, oder den GraphQL-Endpunkt um Empfehlungen server- oder clientseitig zu holen. Funktioniert mit Next.js, Remix, eigenem React/Vue/Svelte, nativen iOS-/Android-Apps und jedem Backend-Stack.
Jede Empfehlungs-Impression und jeder Klick wird über Warenkorb-Tracking einer echten Bestellung zugeordnet. Wir führen bis zu echten abgeschlossenen Bestellungenzurück, nicht nur zu Klicks — mit Last-Click- und Assisted-Revenue-Modellen. Eigene KPIs werden unterstützt.
Ja. Die Inhaltsempfehlungen sind ein Anwendungsfall erster Klasse — verwandte Artikel, beliebte Lesestücke, Themencluster, Redaktionsauswahl, “das mögen Sie vielleicht auch”. Verbreitet bei Publishern, Wissensdatenbanken, Lernplattformen und Medienseiten.
Vollständig. Widgets kommen mit über 20 Vorlagen , die Sie passend zu Ihrer Marke gestalten können, oder Sie schreiben eigenes HTML/CSS. Sie erben Schriften, Farben und Abstände Ihrer Website automatisch. Nutzen Sie unseren visuellen Editor oder Ihren eigenen Designer.
Ja. Empfehlungen werden im Moment des Öffnens der E-Mail berechnet — nicht beim Versand. Wenn Ihr Besucher also zwischen Versand und Öffnen etwas Neues angesehen hat, spiegelt die E-Mail das. Kompatibel mit Mailchimp, Klaviyo, HubSpot, Salesforce Marketing Cloud, und jedem SMTP-basierten E-Mail-Tool.
Personyze ist DSGVO-konform, CCPA-konform und SOC 2 Type II zertifiziert. Cookie-freie Empfehlungen stehen für Rechtsräume mit strengeren Anforderungen bereit. Empfehlungen für anonyme Besucher beruhen auf dem Sitzungsverhalten; Empfehlungen für identifizierte Besucher beachten die Zustimmung, die Ihre Consent-Plattform erfasst.
Die Preise skalieren mit monatlichen Besuchern und aktiven Kampagnen — nicht mit der Katalogröße oder den Empfehlungs-Impressionen. Enterprise-Tarife enthalten einen eigenen CSM und begleitetes Onboarding. 30 Tage Geld-zurück-Garantie, keine Jahresbindung.
Ja — es ist eine Engine, die die ganze Plattform teilt. Dieselben Empfehlungen können in beim Öffnen erzeugten E-Mails erscheinen, die Sie über Ihr bestehendes E-Mail-Tool versenden, die Besuchersignale dahinter kommen aus dem verhaltensbasierten Targeting, und Sie können Algorithmen und Platzierungen A/B-Test gegeneinander stellen, um den Umsatzzuwachs zu belegen. Ein Tag, ein Besucherprofil, alle Kanäle.
KI-gestützte Empfehlungen, die lernen, was jeder Besucher will — und es über Web, E-Mail, Mobile und Werbung in Millisekunden ausspielen.