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:

  1. Рекомендуется специально для вас (на основе предпочтений продукта в истории просмотров)
  2. Популярно за последние 3 дня (на основе самых продаваемых товаров за последние три дня и индивидуальных предпочтений покупателей)
  3. В тренде на этой неделе (на основе самых продаваемых товаров за последнюю неделю и индивидуальных предпочтений покупателей)
  4. Популярно в этом месяце (на основе самых продаваемых товаров за последний месяц и индивидуальных предпочтений покупателей)
  5. Сопутствующие товары (на основе сходства с продуктами, которые просматривает посетитель)
  6. Возможно, вам это действительно понравится (на основе сходства с просматриваемым в настоящее время продуктом и поведением потребителей в прошлом)
  7. Часто покупаемые вместе (на основе сочетания продуктов, которые часто покупаются, с тем, что покупатель просматривает или уже положил в корзину)
  8. 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.