Leroy Merlin quería ofrecer una experiencia personalizada a los usuarios que ingresaban a su sitio desde el correo electrónico o el perfil de su cuenta. Este fue un buen punto de partida para el programa de personalización de Leroy Merlin Sudáfrica porque utilizó el contexto del historial de navegación de usuarios conocidos. Al centrarse en los usuarios que ya están comprometidos y se han registrado para obtener una cuenta, podrían ver un éxito temprano antes de centrar su atención en los usuarios nuevos y con baja intención.
Utilizando pilas de bloques de recomendaciones y contenido dinámico, pudieron compilar páginas personalizadas que muestran a los usuarios recomendaciones basadas en la afinidad. Estas recomendaciones se basan en datos del cliente sobre preferencias pasadas, historial de compras fuera de línea e interacciones en tiempo real con la marca. Los puntajes de afinidad se calculan utilizando atributos seleccionados como categoría, afinidad de marca, rango de precios, tema, color y más.
Los nuevos usuarios también pueden visitar la página “Solo para ti”, incluso navegando desde el banner de bienvenida de la página inferior mencionado anteriormente. A estos usuarios se les muestran los productos de tendencia actuales, así como recomendaciones de aprendizaje profundo basadas en el algoritmo NextML.
NextML es un algoritmo dentro de AdaptML, un sistema de IA centralizado que automatiza la toma de decisiones y adapta las experiencias según el comportamiento del usuario en tiempo real en todos los canales, prediciendo su próximo movimiento con una precisión incomparable.
NextML es un sistema de inteligencia artificial de aprendizaje profundo con autoentrenamiento que adapta la experiencia digital a cada usuario individualmente, extrapolando la intención de compra a partir de los datos del usuario y prediciendo qué productos podrían interesarle. NextML recomienda la siguiente mejor serie de productos en función del comportamiento del usuario mientras navega por el sitio. Como modelo de autoaprendizaje, NextML optimiza continuamente las recomendaciones durante la sesión en función de los patrones de compra, el comportamiento del visitante, la ubicación y más.
El equipo utilizó NextML para promocionar específicamente productos propios cuando fuera posible, impulsando la reputación de su marca como productos de primera calidad en la región.