Rekomendacje e-mail na podstawie ostatniej historii przeglądania to funkcja silnika rekomendacji Quarticon, która pozwala prezentować klientom produkty podobne do tych, które niedawno oglądali w sklepie internetowym. Rozwiązanie odpowiada na częsty problem e-commerce: użytkownik interesuje się ofertą, ale opuszcza stronę bez finalizacji transakcji.

Przypadki użycia rekomendacji w e-mailach

Personalizowana wiadomość może przypomnieć mu o kategorii produktów, podsunąć alternatywne propozycje i ułatwić powrót do ścieżki zakupowej. Funkcja jest szczególnie przydatna dla sklepów, które chcą aktywizować niezdecydowanych klientów bez ręcznego przygotowywania indywidualnych kampanii.

Przykładowy scenariusz obejmuje wysyłkę e-maila do klientów, którzy w ciągu ostatnich 30 dni nie dokonali zakupu. Wiadomość może zawierać produkty zbliżone do tych, które użytkownik przeglądał, ale których ostatecznie nie dodał do koszyka lub nie zamówił. Takie zastosowanie sprawdzi się między innymi w sklepach z odzieżą, elektroniką, wyposażeniem domu czy kosmetykami, gdzie klienci często porównują kilka podobnych produktów przed podjęciem decyzji.

Konfiguracja rekomendacji produktowych w e-mailach

Konfiguracja rekomendacji odbywa się przy użyciu gotowego bloku HTML przeznaczonego do szablonów wiadomości e-mail. Taki blok można wykorzystać bezpośrednio w scenariuszu biznesowym, a następnie dostosować do identyfikacji wizualnej marki bezpośrednio w panelu Quarticon. Edytor typu drag & drop pozwala zmieniać układ i wygląd rekomendacji produktowej, a także dopasować kolory, czcionki oraz obrazy do stylu sklepu. Cały blok może zawierać dynamiczne elementy, takie jak rekomendowane produkty wybierane automatycznie na podstawie określonej logiki.

Ustawienie rekomendacji nie wymaga tworzenia skomplikowanych reguł. Wystarczy wskazać odpowiedni obiekt – logikę rekomendacji, który odpowiada za wybór produktów. System wykorzystuje te informacje podczas generowania wiadomości, dzięki czemu poszczególni odbiorcy mogą zobaczyć ofertę dopasowaną do ich ostatnich zainteresowań.

Jak funkcja rekomendacji w e-mailach pomaga w e-commerce

Funkcja rekomendacji w e-mailach (AI-mails) pomaga:

• przypominać klientom o produktach odpowiadających ich ostatnim zainteresowaniom,
• ograniczać konieczność ręcznego tworzenia spersonalizowanych wiadomości,
• wzbogacać e-maile o dynamicznie dobierane rekomendacje,
• utrzymywać spójność komunikacji z identyfikacją wizualną sklepu,
• zwiększać szanse na powrót użytkownika do sklepu i finalizację zakupu,
• wspierać konwersję, sprzedaż dodatkową oraz lojalność klientów.

Rekomendacje oparte na historii przeglądania łączą wygodę odbiorcy z lepszym dopasowaniem komunikatu do jego potrzeb. Dla sklepu internetowego oznacza to możliwość prowadzenia bardziej personalizowanej komunikacji, wspierania decyzji zakupowych i realizowania celów sprzedażowych bez komplikowania procesu tworzenia kampanii.

Powiązane artykuły

• Rekomendacje e-mail
  Rekomendacje e-mail w Quarticon wykorzystują ostatnią historię przeglądania, aby automatycznie prezentować klientom podobne produkty
• Zestawy produktowe
  Zestawy produktowe w systemie rekomendacji Quarticon łączą artykuły komplementarne lub często kupowane razem, dopasowując je do potrzeb klienta
• Hyperpersonalizacja
  Silnik rekomendacji Quarticon łączy dane behawioralne, transakcyjne i kontekstowe z modelami AI, umozliwiając hyperpersonalizację dla każdego klienta
• Rekomendacje wizualne
  Rekomendacje wizualne Quarticon wykorzystują zdjęcia i grafiki, aby dobierać oraz prezentować produkty na podstawie ich wyglądu, koloru, formy i podobieństwa
• Rekomendacje w blogu
  Rekomendacje oparte na artykułach wykorzystują słowa kluczowe i tagi, aby łączyć treści edukacyjne z dopasowanymi produktami oraz powiązanymi materiałami
• Boostowanie produktów
  Boostowanie produktów w silniku rekomendacji Quarticon pozwala ręcznie ustalać priorytet wybranych produktów, kategorii i atrybutów produktowych
• Analityka konwersji
  Analityka konwersji i atrybucji w silniku rekomendacji Quarticon mierzy, jak rekomendowane produkty wpływają na interakcje, dodawanie do koszyka i zakupy
• Wybrane dla Ciebie
  Rekomendacje Wybrane dla Ciebie analizują aktywność i wcześniejsze zainteresowania klienta, aby prezentować mu indywidualnie dopasowane produkty
• Trending products
  Rekomendacje produktów zdobywających popularność pomagają inspirować użytkowników, odkrywać nowości i sezonowe oferty oraz zwiększać sprzedaż
• Rekomendacje kontekstowe
  Rekomendacje kontekstowe w silniku rekomendacji Quarticon łączą analizę bieżącej aktywności klienta z jego długoterminowymi preferencjami
• Personalizacja
  Personalizacja w silniku rekomendacji wykorzystuje zachowania i preferencje klientów, aby przedstawiać im produkty lepiej dopasowane do indywidualnych potrzeb
• Testy A/B
  Testy A/B w silniku rekomendacji Quarticon pozwalają porównać dwa warianty prezentowania produktów i sprawdzić, który skuteczniej wpływa na zachowania klientów
• Preferencja marży
  Preferencje marży w silniku rekomendacji Quarticon promują produkty o wyższej zyskowności, zachowując dopasowanie do zachowań i potrzeb klientów
• Rekomendacje na bazie marży
  Rekomendowanie na podstawie marży w silniku rekomendacji produktowych Quarticon promuje produkty o większym potencjale zyskownośc
• Analityka atrybucji
  Analityka atrybucji w silniku rekomendacji Quarticon analizuje kolejne interakcje użytkowników, od pierwszego kontaktu do zakupu