AdaptML

Podobně jako prodavač v obchodě doporučující vhodný sortiment kupujícímu, systém AdaptML™ napodobuje lidské rozhodování a prezentuje i doporučuje ty nejrelevantnější produkty a nabídky každému člověku.

Systém odstraňuje bariéry mezi aplikacemi a konsoliduje data za účelem identifikace aktuálních nákupních záměrů, což zajišťuje, že poznatky jsou sdíleny a aplikovány napříč kanály.

AdaptML™ soupeří s desítkami let zkušeností s lidskou datovou vědou a zbavuje vás nutnosti alokovat náročné vývojové zdroje nebo vytvářet nákladné interní algoritmy.

Posuňte své e-mailové kampaně na další úroveň díky doporučením, která podle předpovědí zvýší míru prokliku a jsou přizpůsobená v okamžiku otevření.

Zvyšte míru udržení zákazníků, zapojení a délku relace doporučováním produktů, od nichž se očekává, že podnítí akci.

Kromě minulého chování vezměte v úvahu aktuální aktivitu nakupujícího a neustále se měnící trendy na webu, abyste svá doporučení vylepšili.

Kromě podpory na straně klienta spusťte doporučení pro hluboké učení a personalizaci stránky se seznamem produktů zcela prostřednictvím kódu serveru pro větší flexibilitu, kontrolu a soukromí.

Náš doporučovací algoritmický systém hlubokého učení funguje s libovolným typem produktového feedu a není závislý na bohatosti metadat ve vašem feedu ani na ni není citlivý.

Přejděte od nabízení dalších produktů, které by mohly vzbudit zájem pomocí globálních, kontextových nebo dokonce afinitních strategií, k předpovídání položek, s nimiž bude uživatel nejpravděpodobněji interagovat.

Porovnejte algoritmus hlubokého učení s jakoukoli jinou doporučující strategií a ověřte své výsledky.

Od domovské stránky až po e-maily a mobilní aplikaci – náš algoritmický model hlubokého učení propojuje spotřebitele v různých fázích nákupního cyklu s produkty, které hledají, mnohem rychleji.

Zkraťte dobu uvedení na trh výběrem z desítek šablon doporučení, které jsou připravené k úpravám a spuštění pomocí strategie hlubokého učení.

Využijte vestavěné testovací funkce k automatickému výpočtu přírůstku výnosů z doporučení pro hluboké učení.

Zbav se spoléhání na vizuální atributy a metadata produktů při nabízení podobných nebo doplňkových položek a využij skutečnou historii a aktivitu v rámci relace k doručování doporučení 1:1.

Vyberte si předpřipravené KPI nebo si vytvořte vlastní metriku pro optimalizaci při experimentování s různými zážitky.

Získejte hlubší vhled do uživatelských prostředí založených na hlubokém učení díky pochopení toho, jak si vedly další sekundární metriky.

Určete, jak se výsledky počítají, aby odpovídaly vašim obchodním cílům, a to pomocí možností atribuce na úrovni relace i uživatele.