AdaptML

I likhet med en selger i en fysisk butikk som foreslår egnede produkter for en kunde, etterligner AdaptML™-systemet menneskelig beslutningstaking for å presentere og anbefale de mest relevante produktene og tilbudene til hver enkelt person.

Systemet bryter ned siloer mellom applikasjoner og konsoliderer data for å identifisere kjøpsintensjonssignaler i øyeblikket, noe som sikrer at innsikt deles og anvendes på tvers av kanaler.

AdaptML™ måler seg med flere tiårs erfaring innen human data science og fjerner behovet for å allokere store utviklingsressurser eller bygge kostbare interne algoritmer.

Ta e-postkampanjene dine til neste nivå med anbefalinger som er beregnet på å øke klikkfrekvensen, tilpasset i det e-posten åpnes.

Øk kundelojaliteten, engasjementet og økt øktlengde ved å anbefale produkter som forventes å utløse handling.

Ta hensyn til shopperens nåværende aktivitet i tillegg til tidligere atferd og de stadig endrede trendene på nettstedet for å finjustere anbefalingene dine.

I tillegg til støtte på klientsiden kan du lansere anbefalinger basert på dyplæring og personalisering av produktoversiktssider utelukkende via serverkoden for økt fleksibilitet, kontroll og personvern.

Anbefalingsalgoritmen vår for dyp læring fungerer med alle typer produktfeeder og er ikke avhengig av eller sensitiv for rikholdigheten til metadataene i feeden din.

Gå fra å tilby flere produkter som kan være av interesse ved hjelp av globale, kontekstuelle eller til og med tilhørighetsbaserte strategier, til å forutsi hvilke elementer en bruker mest sannsynlig vil engasjere seg i.

Sammenlign dyp-lærings-algoritmen med en hvilken som helst annen anbefalingsstrategi for å validere resultatene dine.

Fra forsiden til e-poster og mobilappen: Vår dyp læring-algoritme matcher raskere forbrukere på ulike stadier av salgstrakten med produktene de leter etter.

Øk tiden til markedet ved å velge blant dusinvis av anbefalingsmaler som er klare til å bli endret og satt i drift ved hjelp av dyplæringsstrategien.

Bruk innebygde testfunksjoner til å beregne den inkrementelle inntektsøkningen fra anbefalinger basert på dyplæring automatisk.

Frigjør deg fra å avhenge av visuelle attributter og produktmetadata for å levere lignende eller utfyllende varer ved å bruke faktisk historisk aktivitet og øktaktivitet til å levere 1:1-anbefalinger.

Velg en standard KPI eller opprett din egen egendefinerte metrikk å optimalisere mot når du eksperimenterer med de ulike opplevelsene.

Få dypere innsikt i dyp lærings-baserte opplevelser ved å forstå hvordan ytterligere sekundære metrikker presterte.

Finn ut hvordan resultater beregnes for å tilpasse dem til forretningsmålene dine, med attribusjonsalternativer på både økt- og brukernivå.