Marketing automation to bardzo kosztowny i zasobochłonny system personalizacji doświadczeń dla 5%* użytkowników, pozostawiający 95% użytkowników z pętlą kilku popularnych produktów
Podczas gdy marketing automation "ogarnia" personalizację tylko 5% sesji, Quarticon personalizuje doświadczenia we wszystkich kanałach dla 100% użytkowników
Jeśli chcesz naprawdę podnieść sprzedaż w swoim e-commerce bez zwiększania ruchu - wybierz Quarticon
*W przypadku sklepu internetowego średniej wielkości tylko około 5% użytkowników jest identyfikowanych (rozpoznanych) na stronie
Marketing automation personalizuje ofertę w sklepie dla ~5% użytkowników. Tylko taki procent użytkowników na stronach sklepów jest rozpoznany – czyli połączony z unikalnym identyfikatorem klienta, najczęściej adresem e-mail. Pozostałe 95% to użytkownicy anonimowi, dla których marketing automation pokazuje popularne produkty.
Marketing automation personalizuje produkty dla 5% użytkowników. Cała główna grupa użytkowników (95%) na Twojej stronie otrzymuje te same karuzele z najlepiej sprzedającymi się produktami.
Najczęściej stosowane mechanizmy w MA to statystyki heurystytczne – popularne i najlepiej sprzedające. To nie jest AI. Są szybkie, tanie, nie wymagają ani skomplikowanych modeli, ani zasobów do przeprowadzania skomplikowanych obliczeń. Ale dostarczają ponad 3-krotnie niższe wyniki.
Trenowanie modeli na bazie 5% użytkowników obarczone jest potężnymi błędami. 20 razy mniej danych, 20 razy dłuższy czas treningu.
Poziom wytrenowania, który Quarticon osiąga po 1 mieiącu (a to jest jeszcze dość niski poziom dokładności modelu) – systemy te osiągaja po blisko 2 latach.
Nie musimy znać ani imienia, ani numeru telefonu, ani daty urodzenia, ani adresu email. To, czego potrzebujemy to zachowania użytkowników, które porównujemy z setkami tysięcy innych aby poznać profil zakupowy użytkownika.
Docieramy do 100% użytkowników, w 100% sesji.
Pierwsza odsłona dla anonimowego użytkownika to bestsellery. Ale druga już nie. Już na tak krótkiej ścieżce (2 produkty) próbujemy dobrać najlepiej dopasowany kolejny produkt.
Pula rekomendowanych produktów u każdego użytkownika jest inna i zmienia się z każdym ruchem. Produkty są dobrane tak, aby szybko przełożyły się na sprzedaż.
Modele trenujemy na 100% użytkowników, wszystkich sesjach. Nie są zniekształcone przez być może specyficzną grupę odbiorców newslettera, którzy klikają w maile.
Trening u nas trwa krótko, aczkolwiek modele uczą się przez całe życie.
Jedyne rekomendacje produktowe, 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 produktowe Quarticon, oparte o algorytmy predictive AI 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.
Zobacz, jak osiągnąć ROI na poziomie 9000+ (sic!) z rekomendacjami Quarticon
Rekomendacje produktowe Quarticon tak samo dobrze radzą sobie z użytkownikami znanymi, jak z anonimowymi.
Skoro ogrniamy 95% ruchu, ogarniemy też 5%. Rekomendacje do znanych obejmą całą historię zakupową danego użytkownika i jego bieżącą aktywność.
Jeśli 3 ostatnie transakcje użytkowniczki Marta96 dotyczyły sukienek, a dziś Marta96 szuka spodenek dla 3-latka, z całą pewnością marketing automation uprze się na proponowanie sukienek, podczas gdy Quarticon będzie proponował spodenki dla dziecka, które kupiły inne mamy.
Ogarniamy content maili, czyli co komu pokazać z Twojej oferty kilkuset lub kilku tysięcy produktów. Zamiast robienia segmentów i maili pod te segmenty, dodajesz jeden blok Quarticon, a my wypełnimy automatycznie Twój mail produktami, innymi dla każdego użytkownika.
U nas jest tyle segmentów, ile jest rekordów w bazie. I to z jednym blokiem produktowym dodanym do maila, którego nie trzeba zmieniać z wysyłki na wysyłkę.
Poznaj nasze magiczne rozwiązanie personalizacji maili i podnieś sprzedaż z email marketingu o 60%+
Quaricon AI-maile tworzy w łatwy sposób bloki produktowe, które można dodać do dowolnego maila w dowolnym systemie do wysyłek, nawet z Gmaila!
Ponieważ automatyzacja marketingu oznacza:
– adresowanie tylko 5% sesji na stronie
– konieczność skomplikowanej i czasochłonnej segmentacji
– budowanie kampanii z bloków
– często ręczne osadzanie oferty produktowej w mailingach
– i w końcu tylko ~15% osób otworzy wysłany mail,
rozwiązanie jest jedno.
Przejdź na najprostszy i najtańszy system do wysyłek. Nawet mie musi mieć zaawansowanej segmentacji! Wystarczy, że wysyła maile.
Wypróbuj Quarticon i dodaj personalizowane ramki produktowe w całym sklepie, które podniosą konwersje średnio 3-3.5x w stosunku do ofert popularnych.
Dodaj autonomiczne bloki produktowe do swoich maili i ciesz się wyższą sprzedażą z mailingów o 60% w stosunku do nietrafionych ofert produktowych w mailach. Plus oszczędzasz na drogim systemie marketing automation.
Przepiękna wizja spzredawana przez systemy marketing automation, że znamy 100% użytkowników, ich zakupy, imiona, adresy, rozmiary, itp. i możemy do nich wysyłać personalizowane oferty w zasadzie nie istnieje w rzeczywistości.
Częściowo zbliżają się do tego tylko największe e-commerce / marketplace, które bazują na aplikacjach: Zalando, Modivo, Allegro, Amazon, Shine. W aplikacjach nie ma przeważnie anonimowych użytkowników. W tym wypadku sprawdzi się marketing automation.
W pozostałych przypadkach rozwiązanie jest jedno: system do wysyłek (i ew. do webpushy) + Quarticon.
Umów demo, podpowiemy, jak oszczędzać na marketing automation i wydusić z wysyłek maksymalną konwersję, bez zwiększania zasobów po Twojej stronie
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 aż 95% na stronie), 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 i przede wszystkim podnieść sprzedaż, wartość koszyka i konwersje oraz obniżyć ucieczki klientów ze sklepu.
Wypełnij formularz i zobacz, jak możemy zadbać o konwersje w Twoim sklepie.
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: