Dynamiczne rekomendacje AI - prezentowanie produktów dopasowanych do aktualnych preferencji użytkownika na podstawie modeli pAI
Wykorzystanie produktów podobnych, powiązanych w ścieżkach, zakupach i podobieńst wizualnych w celu zwiększenia sprzedaży komplementarnej
Dostarczanie spersonalizowanych propozycji nie tylko na stronie, ale także w aplikacji mobilnej, e-mailach, SMS czy web push
Jedyne rekomendacje, które działają bez cookie (cookieless), w oknach incognito, z Firefox ETP i z adblockami.
Jaką różnicę to robi? Nawet 3.5 razy wyższe konwersje w porównaniu z prostymi regułami od konkurencji czy silników sklepowych. Nie daj się zwieść losowym doborem produktów i prezentacją najlepiej sprzedających się pod przykrywką Wybrane dla Ciebie.
Nasze rekomendacje pozwalają na realizowanie różnorodnych scenariuszy w różnych branżach. To nie jest ani black-box, ani pojedyncza strategia bez możliwości konfiguracji. To dziesiątki strategii opartych na różnorodnych modelach pAI i konfigurowalnych ściśle do potrzeb naszych Klientów.
Własny CDN pozwala na szybsze ładowanie stron Klientów (odciążenie zasobów własnych) i szybsze dostarczanie zawartości do użytkownika. Nasze systemy przygotowują i dostarczają zdjęcia w dziesiątkach różnych wymiarów – najbardziej dostosowanych do interfejsu użytkownika.
Mówimy, że jest to prawdopodobnie najdokładniejsza analityka na świecie. Nie uprawiamy ‘Analytics Fraud’, polegającego na przypisywaniu sobie wszystkich transakcji i wartości całego koszyka. Nie polegamy też na Google Analytics, które ułatwia takie praktyki. Dostarczamy prawdziwy obraz skuteczności naszych rekomendacji produktowych.
Nasze rozwiązanie jest cookieless. Zasoby nie są blokowane ani przez większość adblocków, ani przez same przeglądarki. To pozwala na uzyskanie wyższych konwersji. W trybie ingognito i ETP my wciąż dostarczamy rekomendacje podczas, gdy inni święcą pustymi miejscami.
Dla jeszcze wyższych konwersji i szybszego dostarczania treści uruchomiliśmy unikalne w skali światowej wdrożenie semi-API. Prosta implemenracja ze skryptu, bez zaagnażowania działu IT, a działa jak, przez API. Konwersje? Nawet 2x wyższe niż z tradycyjnych skryptów.
Oczywiście, wdrożenie semi-API nie jest jedyną dostępną metodą wdrożenia. Nasze produkty mogą być wdrożone także przez API, jak i klasycznie przez jeden, prosty skrypt JS, który nie jest blokowany przez Adblocki i nie wymaga cookies 3p.
Tak, szablony nie są nam potrzebne. Z każdym wdrożeniem odtwarzamy wygląd elementów ze strony Klienta. Nasze ramki rekomendacyjne nie różnią się więc wyglądem w ogóle od innych elementów na stronie.
Dla szybszego treningu modeli zbierane dane mogą być uzupełnione danymi archiwalnymi, co umożliwi podniesienie skuteczności rekomendacji od pierwszego dnia ich stosowania. Analogicznie uzupełniamy informacje na temat zarejestrowanych użytkowników, podnosząc skuteczność naszych rekomendacji.
Jedyne rekomendacje, które działają bez cookie (cookieless), w oknach incognito (12% użytkowników używa codziennie), z Firefox ETP (5% użytkowników) i z adblockami (43% użytkowników). Podczas, gdy Quarticon dociera do 100% użytkowników, inne systemy (w szczególności klasy CDP) próbują trafić tylko do 40%.
Nasze modele rekomendacji produktowych i treści rozwijamy od 2010 roku.To znaczenie wcześniej, niż powstały modele generatywne GPT. To dlatego, że działamy w innym sektorze, który rozwijał się już znacznie wcześniej, tzw. predictive AI (pAI), a nie generative AI (jak ChatGPT). Tutaj więcej o predictiveAI.
A za tym stoi potężna architektura technologiczna. Przetwarzanie dużych macierzy użytkowników i produktów wiąże się z rozproszonymi systemami obliczeniowymi do trenowania modeli, zarządzaniem klastrami GPU/CPU i przepływem danych. Potrzeba szybkiej aktualizacji modeli wymaga dodatkowo systemów cache’owania. Między innymi dlatego platformy e-commerce nie mogą zaoferować rekomendacji AI, a tylko proste reguły.
Rekomendacje Quarticon, oparte o algorytmy pAI zwiększają konwersje oraz kliknięcia w strony produktowe, sprzedaż, liczbę transakcji oraz wartość koszyka. To raportujemy w naszych super-dokładnych statystykach.
Rekomendacje produktowe Quarticon redukują wskaźniki odrzuceń (Bounce Rate), prezentując angażujące użytkowników produkty, mimo, że mogli trafić na stronę przypadkowo.
Pomagamy zmniejszyć liczbę porzuconych koszyków. W ten sposób wpływamy też na ogólne doświadczenia użytkowników I ich zadowolenie z korzystania ze sklepu.
Rekomendacje Quarticon wpływają na koszty kampanii w wyszukiwarkach. Mniejszy bounce rate to większe zadowolenie użytkownika wyszukiwarki, dzięki czemu efektywne koszty alokowane w wyszukiwarkę maleją.
Dobre rekomendacje produktowe poprawiają eCPC. Jak to możliwe? W programach partnerskich zwiększają konwenwersje, wydawcy realizują wyższą sprzedaż, rośnie efektywny eCPC, a w efekcie rośnie zainteresowanie i skuteczność proramu bez podnoszenia prowizji CPS!
Przejmując część zadań na siebie zwiększamy wydajność sklepów e-commerce, rozwiązując ich kluczowe wyzwania i optymalizując istotne elementy na stronie.
Rekomendacje produktowe Quarticon to nie tylko strona www. To także e-maile (tzw. AI-maile), notyfikacje push, SMSy. Mogą być wykorzystane w każdym kanale cyfrowym, co dla użytkowników rozpoznanych między kanałami oznacza spójne sugestie we wszystkich kanałach. To czyni nasze narzędzia prawdziwie Omnichannel (360°)
Rekomendacje to nie tylko ramki produktowe. Mogą być zaprezentowane w dowolny sposób. Np. lista produktów w mailu, grafika z obniżką w wiadomości push, over-layer z sugestią produktu z dodatkową rekomendacją social-proof, in-app story. Możliwości są nieograniczone.
Spersonalizowane rekomendacje AI w aplikacjach mobilnych dla nowych i powracających użytkowników, dla tych regularnie kupujących i dla tych przed pierwszym zakupem.
Systemy CDP (Customer Data Platform) i marketing automation mają wspólną cechę – zostały zaprojektowane tak, aby obsłużyć tzw. znanego użytkownika (email, id aplikacji).
Quarticon jest zaprojektowany tak, aby umieć obsłużyć w czasie rzeczywistym przede wszystkim nieznanego (anonimowego) użytkownika (bo przecież ich jest znacznie więcej), a przy okazji użytkownika znanego.
Systemy CDP i marketing automation wymagają zespołu (czasami znacznego) aby zaprojektować i zrealizować targetowane kampanie. Są zasobochłonne i czasochłonne.
Quarticon jest autonomiczny – nie wymaga zespołu do obsługi. Samodzielnie podejmuje najlepsze decyzje, uczy się z każdym ruchem użytkownika i samodzielnie się dostraja do aktualnych trendów.
Quarticon ma jeszcze jedną zaletę. Nie dość, że działa we wszystkich kanałach, to działa także w dowolnym systemie CDP i marketing automation, i to bez integracji.
Co to oznacza? W zaawansowanych systemach MA odejmuje to 99% codziennych zadań. W prostych systemach MA Quarticon sprawia, że stają się one klasy „the world’s most advanced”. Dlatego nie musisz zmieniać dostawcy MA, żeby mieć AI na stronie, w aplikacji i w mailach.
Jeśli chodzi o e-commerce i rekomendacje produktowe, nikt nie zna się na tym lepiej niż my. Ani platformy ecommerce, ani systemy marketing automation, ani systemy CDP. Budujemy modele rekomendacyjne (pAI) od 2010 roku.
Dzięki narzym narzędziom możesz zaoferować swoim użytkownikom znacznie wyższy poziom doświadczeń.
Wypełnij formularz i zobacz, jak możemy zadbać o konwersje w Twoim sklepie.
Zamów Rekomendacje Produktowe Start na naszej stronie. Zobacz cennik wszystkich dostępnych opcji.
Główne cele wdrożenia rekomendacji produktowych opartych o AI to sprzedaż, sprzedaż i jeszcze raz sprzedaż. Z każdym ruchem użytkownika wiemy coraz lepiej, którym produktem będzie on zainteresowany i który włoży do koszyka. Wiemy nawet to wcześniej, niż on sam! Rekomendacje poprawiają doświadczenia zakupowe poprzez konsekwentne dostarczanie spersonalizowanych sugestii dotyczących najbardziej odpowiednich produktów.
Oczywiście! Można dostosować modele rekomendacji produktowych do własnych preferencji. Ten poziom dostosowania zapewnia, że narzędzie odzwierciedla konkretne potrzeby i specyfikę branży i Klienta, co poprawia ogólne doświadczenie zakupowe.
Spersonalizowane rekomendacje produktowe są tworzone na podstawie różnych danych, w tym danych behawioralnych (takich jak anonimowe zakupy, wyświetlenia i kliknięcia, przegladane produkty, czas spędzony na stronie, itp) oraz danych dotyczących treści (jak metadane przedmiotów). System może również dostosować sugestie produktów na podstawie historii przeglądania użytkownika.
Dzięki oferowaniu odpowiednich sugestii produktów, spersonalizowane strony produktowe mogą zwiększyć zaangażowanie użytkowników i poprawić doświadczenie przeglądania, co prowadzi do wyższej retencji użytkowników i niższego wskaźnika porzuceń (bounce rate). Ponieważ zaangażowanie i doświadczenie użytkownika są kluczowymi czynnikami w rankingach SEO, te rekomendacje mogą pośrednio przyczynić się do poprawy SEO Waszej strony internetowej.
Wiele podmiotów dostarcza rekomendacje produktowe, co nie oznacza, że są to wartościowe rekomendacje oparte o uczenie maszynowe (pAI). Znajdowanie powiązań pomiędzy tysiącami produktów i setkami tysięcy użytkowników wymaga znacznych zasobów i mocy obliczeniowych. Większość dostawców (takich jak platformy sklepowe, systemy marketing automation) dostarcza po prostu proste reguły – najlepiej sprzedające się czy ostatnio oglądane. Ale to nie są prawdziwe rekomendacje AI i w niewielkim stopniu wpływają one na podniesienie sprzedaży!
Nie. ChatGPT czyli generatywna AI (gAI) i modele predykcyjne oparte o AI (pAI – tutaj więcej o predictiveAI) to dwie różne gałęzie dziedziny sztucznej inteligencji. Wbrew popularnemu przekonaniu generatywna AI nie zdiagnozuje choroby, nie dostosuje dawek leków na podstawie genomiki pacjenta, nie przeprowadzi analizy trendów epidemicznych, nie przewidzi rozwoju chorób zakaźnych, nie wykryje problemów kardiologicznych, nie wykryje wzorców zachowań pomiędzy produktami i użytkownikami i nie zarekomenduje trafnych produktów. Do tego jest potrzebne pAI, a w tym ostatnim zastosowaniu Quarticon.
Jest kilka przypadków, kiedy nie warto korzystać z rekomendacji produktowych Quarticon. To są: