AdaptML

I likhet med en säljare i en butik som föreslår lämpliga produkter för en kund, efterliknar AdaptML™-systemet mänskligt beslutsfattande för att presentera och rekommendera de mest relevanta produkterna och erbjudandena för varje person.

Systemet bryter ner silos mellan applikationer och sammanställer data för att identifiera signaler om köpintentioner i stunden, vilket säkerställer att insikter delas och tillämpas över olika kanaler.

Med flera decennier av erfarenhet inom human data science som utmanare gör AdaptML™ det onödigt att avsätta tunga utvecklingsresurser eller bygga dyra interna algoritmer.

Ta e-postkampanjerna till nästa nivå med rekommendationer som förväntas öka klickfrekvensen, skräddarsydda vid öppningstillfället.

Öka lojaliteten, engagemanget och sessionstiden genom att rekommendera produkter som förväntas driva handling.

Utöver tidigare beteende bör man även ta hänsyn till kundens aktuella aktivitet och de ständigt föränderliga trender som syns på webbplatsen för att finjustera dina rekommendationer.

Utöver klientsidestöd kan du lansera rekommendationer från djupinlärning och personalisering av produktsidor helt via serverkoden för ökad flexibilitet, kontroll och integritet

Vår rekommendationsalgoritm med djupinlärning fungerar med alla typer av produktflöden och är inte beroende av eller känslig för hur rik metadata ditt flöde har.

Gå från att erbjuda ytterligare produkter som kan vara av intresse genom globala, kontextuella eller till och med preferensbaserade strategier till att förutspå vilka artiklar en användare är mest benägen att engagera sig i.

Jämför djupinlärningsalgoritmen med någon annan rekommendationsstrategi för att validera dina resultat.

Från startsidan till e-postmeddelanden och mobilappen matchar vår algoritm för djupinlärning konsumenter i olika delar av tratten snabbare med de produkter de letar efter.

Öka tiden till marknaden genom att välja bland dussintals rekommendationsmallar som är klara att modifieras och publiceras med strategin för djupinlärning.

Använd färdiga testfunktioner för att automatiskt beräkna ökningen av merintäkter från rekommendationer baserade på djupinlärning.

Släpp taget om visuella attribut och produktmetadata för att visa liknande eller kompletterande artiklar, och använd i stället historisk och pågående aktivitet för att leverera individualiserade rekommendationer.

Välj antingen ett färdigt nyckeltal (KPI) eller skapa ett eget anpassat mått att optimera mot när du testar de olika upplevelserna.

Få ytterligare insikter i djupinlärningsbaserade upplevelser genom att förstå hur ytterligare sekundära mätvärden presterade.

Fastställ hur resultat beräknas för att stämma överens med dina affärsmål med både attributionsalternativ på sessions- och användarnivå.