H mobiplus shopping recommendation platform προσφέρει τη δυνατότητα στις επιχειρήσεις με  e-shop να αυξήσουν τα έσοδα στους 30%, εύκολα και γρήγορα.

Ο τρόπος που το επιτυχαίνει είναι μέσω της χρήσης Artificial Intelligence και τα δεδομένα αγορών πελατών τους , μαντεύοντας (Predict)  τι θα αγοράσει ο πελάτης και δείχνοντας το προϊόν που θέλει να αγοράσει στο e-shop και στο κατάστημα.

Η εξατομίκευση στο shopping  είναι η διαδικασία παροχής προσωπικών εμπειριών σε τοποθεσίες e-commerce  και στο κατάστημα, με δυναμική εμφάνιση προτάσεων προϊόντων και εξατομικευμένων  προσφορών με βάση  ιστορικού αγορών ,ιστορικού Loyalty  , ιστορικού περιηγήσεων στο e-shop  και άλλων δεδομένων που έχουμε για τον πελάτη. Επίσης, αυξάνει νέες αγορές , επαναλαμβανόμενες αγορές,  μέσω όρο αγοράς και μετατροπές.

Το πρόγραμμα παρέχεται σε πολλές διαφορετικές μορφές:

– Εξατομικευμένες προτάσεις προϊόντων στην αρχική σελίδα ενός e-shop .

– Στη σελίδα λεπτομερειών προϊόντος.

– Στο καλάθι κατά την τοποθέτηση προϊόντος.

– Στο email μάρκετινγκ μετά την  εγκατάλειψη καλαθιού

– Στην είσοδο στο κατάστημα.

Με βάση τα παραπάνω, οι επιχειρήσεις  διαπιστώνουν μέση αύξηση 30% στις πωλήσεις όταν χρησιμοποιούν εξατομικευμένες εμπειρίες.

Ειδικότερα:

– Το 80% των αγοραστών είναι πιο πιθανό να αγοράσουν από μια εταιρεία που προσφέρει εξατομικευμένες εμπειρίες. (Epsilon)

・ Το 44% των καταναλωτών αναφέρει ότι ενδέχεται να γίνουν επαναληπτικοί αγοραστές μετά από εξατομικευμένη εμπειρία αγοράς με μια συγκεκριμένη εταιρεία.

・ το 77% των καταναλωτών έχουν επιλέξει, συστήσει ή πληρώσει περισσότερο για ένα εμπορικό σήμα που παρέχει εξατομικευμένη υπηρεσία ή εμπειρία. (Forrester)

Σχεδιασμός εξατομικευμένων εμπειριών στο e-commerce και Φυσικά καταστήματα

Η αναζήτηση προϊόντων  στο e-shop , τα  δεδομένα  περιήγησης , οι προηγούμενες αγορές , οι συστάσεις προϊόντων, οι σελίδες προσγείωσης  ,τα προϊόντα που έβαλε στην Wish List ,τα προϊόντα που έβαλε στο καλάθι ,οι επισκέψεις στο κατάστημα ,τα προϊόντα που είδε η δεν είδε εκεί και όλα τα άλλα σημεία αλληλεπίδρασης θα πρέπει να λειτουργούν συλλεκτικά για να διαμορφώσουν μια πλήρη εικόνα σε κάθε επισκέπτη κατά τη διάρκεια του ταξιδιού του.

Οι εξελίξεις στην Τεχνητή Νοημοσύνη  και Machine Learning με mobiplus shopping Recommendation systems   αποτελούν  σημαντικό παράγοντα εξατομίκευσης. Οι υπολογιστές μπορούν να πραγματοποιούν γρήγορη ανάκτηση δεδομένων, επιτρέποντας συστάσεις   (recommendations )   Οι εταιρείες  χρησιμοποιούν  τα   δεδομένα αγορών πελατών    και άλλα στοιχεία τους για να προτείνουν εξατομικευμένα προϊόντα σε κάθε πελάτη σε πραγματικό χρόνο και έτσι να σχεδιάσουν μια ατομική, προσανατολισμένη στο χρήστη εμπειρία αγορών.

Στόχευση και δημιουργία Clusters

Το Machine Learning  μπορεί όχι μόνο να βοηθήσει την επιχείρηση να καθοδηγήσει  τους πελάτες  με εκπληκτικές  ταχύτητες  ,  αλλά μπορεί επίσης να προσφέρει επιλογές που ένας άνθρωπος θα μπορούσε να έχει χάσει.

Επίσης, αναγνωρίζει  clusters     με την  προηγούμενη συμπεριφορά του πελάτη  ή ταιριάζει τον πελάτη  με άλλη ομάδα πελατών  που έχουν αγοράσει και έχουν  δει έως σήμερα  παρόμοια προϊόντα. Το  Machine Learning με mobiplus recommendation engineering μπορεί ακόμη και να εντοπίσει εντελώς νέα τμήματα πελατών. Με τις κατάλληλες λύσεις εξατομίκευσης, οι επιχειρήσεις  μπορούν να χρησιμοποιήσουν   Big  Data   ,  για να παρέχουν εξατομίκευση 1:1 μέσω αναζήτησης, περιήγησης, διάταξης και περιεχομένου.

Μπορείτε να επιστρέφετε ακριβή αποτελέσματα για κάθε επισκέπτη, βασιζόμενοι σε Artificial Intelligence ,  και  να διασφαλίσετε ότι η Μηχανή Σύστασης –   Recommendation Engine  – μαθαίνει και βελτιώνεται συνεχώς.

Μπορείτε να παρέχετε  ακριβείς συστάσεις  προϊόντων με βάση τις αγορές του πελάτη, την συμπεριφορά αναζήτησης και το ιστορικό περιήγησης.

“Μπορεί να σας αρέσει…”  και “Άλλοι που επίσης έχουν αγοράσει…” είναι συνηθισμένα μηνύματα  σε e-shops  που σηματοδοτούν Recommendation Engine .

 

Post Views: 370