Лерой Мерлин хотел предоставить пользователям, заходящим на их сайт через электронную почту или профиль учетной записи, персонализированный опыт. Это стало хорошей отправной точкой для программы персонализации компании Leroy Merlin South Africa, поскольку она использовала контекст из истории просмотров известных пользователей. Сосредоточившись на пользователях, которые уже вовлечены и зарегистрировали учетную запись, они могли бы добиться первых успехов, прежде чем переключить внимание на пользователей с низкой заинтересованностью и новых пользователей.
Используя наборы блоков рекомендаций и динамический контент, они смогли составить персонализированные страницы, которые показывают пользователям рекомендации, основанные на их интересах. Эти рекомендации формируются на основе данных о клиентах, включая их прошлые предпочтения, историю покупок в офлайн-магазинах и взаимодействие с брендом в режиме реального времени. Показатели лояльности рассчитываются с использованием выбранных атрибутов, таких как категория, лояльность к бренду, ценовой диапазон, тематика, цвет и многое другое.
Новые пользователи также могут посетить страницу «Только для вас», в том числе через упоминаемый баннер приветствия на нижней странице. Этим пользователям показывают актуальные продукты, а также рекомендации по глубокому обучению на основе алгоритма NextML.
NextML — это алгоритм внутри AdaptML, централизованной системы ИИ, которая автоматизирует принятие решений и адаптирует опыт в соответствии с поведением пользователей в реальном времени на разных каналах, предсказывая их следующий шаг с непревзойдённой точностью.
NextML — это самообучающаяся система глубокого обучения ИИ, которая индивидуально адаптирует цифровой опыт для каждого пользователя, экстраполируя намерение покупки из пользовательских данных и предсказывая, какие продукты могут их заинтересовать. NextML рекомендует следующую лучшую серию продуктов, адаптированных к поведению пользователей при навигации по сайту. Как модель самообучения, NextML постоянно оптимизирует рекомендации во время сессии, исходя из моделей покупок, поведения посетителей, местоположения и многого другого.
Команда использовала NextML специально для продвижения собственных продуктов, где это было возможно, укрепляя репутацию своего бренда как продукции высшего качества в регионе.