AdaptML

I lighed med en sælger i en fysisk butik, der foreslår egnede produkter til en kunde, efterligner AdaptML™-systemet menneskelig beslutningstagning for at præsentere og anbefale de mest relevante produkter og tilbud til den enkelte person.

Systemet nedbryder siloer mellem applikationer og konsoliderer data for at identificere købshensigtssignaler i nuet, hvilket sikrer, at læring deles og anvendes på tværs af kanaler.

AdaptML™ går tå til tå med årtiers erfaring inden for human data science og fjerner behovet for at allokere store udviklingsressourcer eller opbygge omkostningstunge, interne algoritmer.

Løft dine e-mail-kampagner op på næste niveau med anbefalinger, der forudsiges at skabe klikfrekvens, skræddersyet på åbningstidspunktet.

Øg fastholdelse, engagement og sessionslængde ved at anbefale produkter, der forventes at skabe handling.

Udover tidligere adfærd bør der tages højde for shoppere aktuelle aktivitet samt de stadigt skiftende tendenser på tværs af websitet for at finpudse anbefalingerne.

Ud over klientside-support kan du lancere dine deep learning-anbefalinger og personalisering af produktoversigtssider udelukkende gennem serverkoden for at opnå øget fleksibilitet, kontrol og privacy.

Vores anbefalingsalgoritme til dyb læring fungerer med alle typer produktfeeds og er ikke afhængig af eller følsom over for rigdommen af metadata i dit feed.

Gå fra at præsentere yderligere produkter, der måtte have interesse, ved hjælp af globale, kontekstuelle eller endda præferencebaserede strategier til at forudsige de elementer, som en bruger mest sandsynligt vil interagere med.

Sammenlign deep learning-algoritmen med en hvilken som helst anden anbefalingsstrategi for at validere dine resultater.

Fra startsiden til e-mails og mobilappen matcher vores deep learning-algoritme hurtigere forbrugere på forskellige stadier af tragten med de produkter, de leder efter.

Forøg hastigheden ind på markedet ved at vælge mellem snesevis af anbefalingsskabeloner, der er klar til at blive ændret og sat i drift ved hjælp af strategien for dyb læring.

Brug indbyggede testmuligheder til automatisk at beregne stigningen i ekstrabetaling fra deep learning-anbefalinger.

Gør dig fri af at skulle stole på visuelle attributter og produktmetadata for at levere lignende eller komplementære varer ved at bruge historisk aktivitet og aktivitet under sessionen til at levere 1:1-anbefalinger.

Vælg enten en standard-KPI, eller opret din egen brugertilpassede metrik, der kan optimeres mod, når du eksperimenterer med de forskellige oplevelser.

Få yderligere indsigt i dybdelæringsbaserede oplevelser ved at forstå, hvordan yderligere sekundære metrikker klarede sig.

Fastlæg, hvordan resultater beregnes, så de stemmer overens med dine forretningsmål, med tilskrivningsmuligheder på både sessions- og brugerniveau.