Rekomendacje kontekstowe, ale dopasowanie do intencji klienta
Rekomendacje kontekstowe w silniku rekomendacji Quarticon łączą analizę bieżącej aktywności klienta z jego długoterminowymi preferencjami.
Dzięki temu prezentują trafniejsze produkty, lepiej odpowiadają na aktualne potrzeby użytkownika, ułatwiają zakupy i wspierają wzrost sprzedaży.
Silnik rekomendacji Quarticon – jedyny na rynku, który wykorzystuje autorskie algorytmy predykcyjne i personalizuje doświadczenia dla 100% klientów.
Przeczytaj więcej na temat: silnik rekomendacji produktowych AI dla e-commerce
Klient może mieć inne potrzeby podczas każdej wizyty w sklepie. Jednego dnia szuka konkretnego modelu produktu, innym razem przegląda określoną kategorię lub porównuje oferty wybranych marek. Funkcja rekomendacji kontekstowych w silniku rekomendacji Quarticon uwzględnia zarówno bieżącą aktywność użytkownika, jak i jego długoterminowe preferencje.
System analizuje intencję sesji, czyli zachowania klienta w ramach aktualnej wizyty w sklepie. Bierze pod uwagę między innymi wcześniejsze wyszukiwania, przeglądane produkty, odwiedzane kategorie i zainteresowanie konkretnymi markami.
Jednocześnie rekomendacje mogą uwzględniać długoterminowe wzorce aktywności użytkownika. Dzięki temu system lepiej rozpoznaje jego preferencje i może prezentować produkty dopasowane nie tylko do bieżącego wyszukiwania, ale również do jego wcześniejszych zainteresowań.
Rekomendacje kontekstowe pomagają:
- prezentować trafniejsze propozycje produktowe,
- lepiej odpowiadać na aktualną intencję klienta,
- uwzględniać długoterminowe preferencje użytkownika,
- ułatwiać odkrywanie produktów i kategorii,
- zwiększać prawdopodobieństwo dokonania zakupu,
- wspierać wzrost sprzedaży.
Połączenie krótkoterminowej analizy sesji z długoterminową personalizacją pozwala tworzyć bardziej precyzyjne i użyteczne rekomendacje. Dzięki temu klient otrzymuje ofertę dopasowaną do swojej sytuacji, a sklep skuteczniej kieruje jego uwagę na produkty o największym potencjale.
Powiązane artykuły
- Rekomendacje e-mail w Quarticon wykorzystują ostatnią historię przeglądania, aby automatycznie prezentować klientom podobne produkty
- Zestawy produktowe w systemie rekomendacji Quarticon łączą artykuły komplementarne lub często kupowane razem, dopasowując je do potrzeb klienta
- Silnik rekomendacji Quarticon łączy dane behawioralne, transakcyjne i kontekstowe z modelami AI, umozliwiając hyperpersonalizację dla każdego klienta
- Rekomendacje wizualne Quarticon wykorzystują zdjęcia i grafiki, aby dobierać oraz prezentować produkty na podstawie ich wyglądu, koloru, formy i podobieństwa
- Rekomendacje oparte na artykułach wykorzystują słowa kluczowe i tagi, aby łączyć treści edukacyjne z dopasowanymi produktami oraz powiązanymi materiałami
- Boostowanie produktów w silniku rekomendacji Quarticon pozwala ręcznie ustalać priorytet wybranych produktów, kategorii i atrybutów produktowych
- Analityka konwersji i atrybucji w silniku rekomendacji Quarticon mierzy, jak rekomendowane produkty wpływają na interakcje, dodawanie do koszyka i zakupy
- Rekomendacje Wybrane dla Ciebie analizują aktywność i wcześniejsze zainteresowania klienta, aby prezentować mu indywidualnie dopasowane produkty
- Rekomendacje produktów zdobywających popularność pomagają inspirować użytkowników, odkrywać nowości i sezonowe oferty oraz zwiększać sprzedaż
- Rekomendacje kontekstowe w silniku rekomendacji Quarticon łączą analizę bieżącej aktywności klienta z jego długoterminowymi preferencjami
- Personalizacja w silniku rekomendacji wykorzystuje zachowania i preferencje klientów, aby przedstawiać im produkty lepiej dopasowane do indywidualnych potrzeb
- Testy A/B w silniku rekomendacji Quarticon pozwalają porównać dwa warianty prezentowania produktów i sprawdzić, który skuteczniej wpływa na zachowania klientów
- Preferencje marży w silniku rekomendacji Quarticon promują produkty o wyższej zyskowności, zachowując dopasowanie do zachowań i potrzeb klientów
- Rekomendowanie na podstawie marży w silniku rekomendacji produktowych Quarticon promuje produkty o większym potencjale zyskownośc
- Analityka atrybucji w silniku rekomendacji Quarticon analizuje kolejne interakcje użytkowników, od pierwszego kontaktu do zakupu
Kluczowe rozwiązania platformy Quarticon
Silnik rekomendacyjny AI
Poprawisz konwersje w sklepie poprzez zastosowanie silnika rekomendacji produktowych AI. Nasze autorskie modele predictive AI rozwijane są od 2010 roku.
Nie, to nie „jakieś tam” rekomendacje popularnych produktów przebrane za AI. To prawdziwy silnik rekomendacji produktowych AI dla e-commerce.
Wyszukiwarka AI Smart Search
Poprawisz wyszukiwanie w sklepie dzięki naszej wszechstronnej wyszukiwarce produktów Smart Search
Poznaj pełną funkcjonalność: wyszukiwarka AI Smart Search.
AI-maile zamiast CDP
Ogarniesz personalizację maili do klientów na znacznie lepszym poziomie, niż w CDP.
A na dodatek możesz dalej korzystać ze swojego taniego i prostego systemu do wysyłek, który dostanie nowych skrzydeł.
Sprawdź AI-maile zamiast CDP
Social Storefront
Z naszym Social Storefront ogarniesz natomiast kampanie influencerskie.
Nie, nie zrobi kampanii, ale dla każdego inflencera zrobi automatycznie landing z jego postami i polecanymi produktami. I jeszcze poprawnie policzy sprzedaż.
Sprawdź: Social Storefront dla influencerów
Asystent AI
Jeśli chcesz asystenta AI, który będzie zawracał głowę Twoim klientom i odciągał ich od zakupu – to nie, nie ten adres. My dbamy o konwersję w Twoim sklepie, a to by ją rujnowało. Gadżety to u innych.
U nas otrzymasz asystenta skoncentrowanego na sprzedaży, który będzie podpowiadał produkty na bazie analizy zachowań użytkownika.
Sprawdź: asystent AI
Lookbook
Z naszym Lookbook ogarniesz zdjęcia, z których bedzie można kupić pokazywane na nich produkty.
Z panelu ustawiasz gdzie, na jakim url, który lookbook powinien się pokazywać. Możesz też ograrnąć to krótkim kodem, np. w blogu.