Чтобы персонализировать ваши рекомендации, мы начинаем со сбора данных каталога о продуктах, которые вы продаете на своем сайте электронной торговли.
Rosetta.ai специализируется на электронной коммерции модной одежды, поэтому наши штатные эксперты индустрии моды постоянно классифицируют и обновляют сотни атрибутов одежды / аксессуаров.
Эти атрибуты становятся тегами, которые добавляются к вашему каталогу, по сути, аннотируя ваш каталог для машинного обучения.
Анализ данных о клиентах
Ваши данные о клиентах включают в себя поведение клиентов в режиме реального времени, данные о транзакциях и демографические данные.
Имея это под рукой, мы преобразуем ваши данные в профили клиентов.
Однако эти профили не статичны.
Данные, собираемые, когда клиенты просматривают ваш веб-сайт, постоянно обновляются, поэтому рекомендации являются динамичными и индивидуальными.
Рекомендации обновляются автоматически в соответствии с текущими тенденциями, предпочтениями и поведением.
До 8 персональных рекомендаций на вашем сайте
Благодаря тому, что все данные о продукте / клиентах собраны и поняты, механизм рекомендаций на основе ИИ использует машинное обучение для персонализации покупок с помощью до 8 различных видов рекомендаций:
- Рекомендуется специально для вас (на основе предпочтений продукта в истории просмотров)
- Популярно за последние 3 дня (на основе самых продаваемых товаров за последние три дня и индивидуальных предпочтений покупателей)
- В тренде на этой неделе (на основе самых продаваемых товаров за последнюю неделю и индивидуальных предпочтений покупателей)
- Популярно в этом месяце (на основе самых продаваемых товаров за последний месяц и индивидуальных предпочтений покупателей)
- Сопутствующие товары (на основе сходства с продуктами, которые просматривает посетитель)
- Возможно, вам это действительно понравится (на основе сходства с просматриваемым в настоящее время продуктом и поведением потребителей в прошлом)
- Часто покупаемые вместе (на основе сочетания продуктов, которые часто покупаются, с тем, что покупатель просматривает или уже положил в корзину)
- Аналогично, но дешевле (цена на аналогичные товары соответствует средней стоимости заказа покупателя)
Суть
Более 500 наших клиентов воспользовались нашей системой рекомендаций и сразу же получили прибыль:
Но это только начало.
Долгосрочные клиенты считают наиболее ценной информацию о клиенте / продукте, полученную с помощью механизма рекомендаций.
Для более подробного обсуждения того, как идеи системы рекомендаций Rosetta.ai повышают качество обслуживания клиентов на сайте, узнаваемость бренда, дизайн продукта и ретаргетинг, загляните на следующей неделе в нашу историю на тему Что делают системы рекомендаций? Ответ для команд, занимающихся электронной коммерцией.
Чтобы подписаться на бесплатную пробную версию системы рекомендаций Rosetta.ai, нажмите здесь или свяжитесь с нами напрямую, чтобы обсудить будущее вашей модной электронной коммерции.