Leroy Merlin voleva offrire un'esperienza su misura agli utenti che accedevano al loro sito tramite e-mail o dal profilo del loro account. Questo è stato un buon punto di partenza per il programma di personalizzazione di Leroy Merlin South Africa perché utilizzava il contesto della cronologia di navigazione degli utenti noti. Concentrandosi sugli utenti che sono già coinvolti e hanno registrato un account, potrebbero vedere un successo iniziale prima di rivolgere la loro attenzione alle intenzioni basse e ai nuovi utenti.
Utilizzando stack di blocchi di raccomandazioni e contenuti dinamici, sono stati in grado di compilare pagine personalizzate che mostrano agli utenti consigli basati sull'affinità. Questi consigli vengono forniti in base ai dati dei clienti per le preferenze passate, la cronologia degli acquisti offline e le interazioni in tempo reale con il marchio. I punteggi di affinità vengono calcolati utilizzando attributi selezionati come categoria, affinità con il brand, fascia di prezzo, argomento, colore e altro ancora.
I nuovi utenti possono anche visitare la pagina "Solo per te", anche navigando dal banner di benvenuto della pagina inferiore menzionato in precedenza. A questi utenti vengono mostrati i prodotti di tendenza attuali e le raccomandazioni di deep learning basate sull'algoritmo NextML.
NextML è un algoritmo all'interno di AdaptML, un sistema di intelligenza artificiale centralizzato che automatizza il processo decisionale e adatta le esperienze in base al comportamento degli utenti in tempo reale su tutti i canali, prevedendo la loro prossima mossa con una precisione senza precedenti.
NextML è un sistema di intelligenza artificiale con apprendimento approfondito che adatta l'esperienza digitale a ciascun utente individualmente, estrapolando l'intenzione di acquisto dai dati degli utenti e prevedendo a quali prodotti potrebbero essere interessati. NextML consiglia la migliore serie di prodotti successiva, adattata al comportamento degli utenti durante la navigazione nel sito. Come modello di autoapprendimento, NextML ottimizza continuamente i consigli durante la sessione in base ai modelli di acquisto, al comportamento dei visitatori, alla posizione e altro ancora.
Il team ha utilizzato NextML per promuovere in modo specifico i prodotti di prima parte, ove possibile, promuovendo la reputazione del marchio per i prodotti di alta qualità nella regione.