Leroy Merlin queria oferecer uma experiência personalizada aos usuários que acessavam o site por meio de e-mail ou do perfil da conta. Este foi um bom ponto de partida para o programa de personalização da Leroy Merlin África do Sul, pois utilizou o contexto do histórico de navegação de usuários conhecidos. Ao se concentrarem em usuários que já estão engajados e criaram uma conta, eles podem obter sucesso inicial antes de direcionar sua atenção para usuários novos e com baixa intenção de compra.
Utilizando conjuntos de blocos de recomendação e conteúdo dinâmico, eles conseguiram compilar páginas personalizadas que mostram aos usuários recomendações baseadas em afinidades. Essas recomendações são baseadas em dados do cliente, como preferências anteriores, histórico de compras offline e interações em tempo real com a marca. Os índices de afinidade são calculados usando atributos selecionados, como categoria, afinidade com a marca, faixa de preço, tópico, cor e muito mais.
Os novos usuários também podem visitar a página "Só para você", inclusive navegando a partir do banner de boas-vindas na parte inferior da página, mencionado anteriormente. A esses usuários são exibidos os produtos que estão em alta no momento, bem como recomendações de aprendizado profundo baseadas no algoritmo NextML.
O NextML é um algoritmo dentro do AdaptML, um sistema de IA centralizado que automatiza a tomada de decisões e adapta as experiências de acordo com o comportamento do usuário em tempo real em todos os canais, prevendo seu próximo passo com precisão incomparável.
O NextML é um sistema de IA de aprendizado profundo com capacidade de autoaprendizagem que adapta a experiência digital a cada usuário individualmente, extrapolando a intenção de compra a partir de dados do usuário e prevendo quais produtos podem lhe interessar. O NextML recomenda a próxima melhor série de produtos com base no comportamento do usuário enquanto ele navega pelo site, adaptando-o às suas necessidades. Como um modelo de autoaprendizagem, o NextML otimiza continuamente as recomendações durante a sessão com base em padrões de compra, comportamento do visitante, localização e muito mais.
A equipe utilizou o NextML para promover especificamente os produtos próprios sempre que possível, reforçando a reputação da marca como sinônimo de produtos de alta qualidade na região.