A döntések, amelyeket a boltod nem tud egyedül meghozni
Egy könnyű AI komponens, amely közvetlenül integrálódik a boltodba, olvas minden jelet, amelyet az ügyfelek hagynak, és átalakítja a következő legmegfelelőbb termékké, ajánlattá vagy cselekvéssé.
Beszélj egy szakértővelMinden interakció elmélyíti a képet
Azzal kezdődik, amit már tudsz
Abban a pillanatban, hogy egy ügyfél bejelentkezik, a motor összekapcsolódik a teljes előzményével: korábbi rendelések, mentett preferenciák, ügyfélszolgálati interakciók, hűségstátusz, átlagos rendelési érték, kategória-affinitások. Nem kezeli idegenként a visszatérő ügyfelet. Pontosan ott folytatja, ahol a kapcsolat abbamaradt, minden tranzakcióval, minden visszaküldéssel, minden elhagyott kosárral már beleszámítva. Ezek a kapcsolódások halmozódnak. Egy ügyfél, aki márciusban futócipőt vett, áprilisban regenerálódáshoz szükséges felszerelést böngészett, a múlt héten pedig megnyitott egy hidratáló hátizsákokról szóló promóciós e-mailt, nem csak egy "visszatérő látogató". A motor pályaívet lát, és tudja, mi következik.
Nincs fiók, nincs előzmény, nincs gond
Már az első oldalmegtekintéstől a motor leolvassa az eszköz típusát, a képernyőfelbontást, a böngésző nyelvét, a tartózkodási helyet, a hivatkozó forrást és a napszakot. Másodperceken belül felépít egy viselkedési ujjlenyomatot, amely kontextusba helyezi a látogatót: valószínű árkategória, valószínű kategóriaérdeklődés, eszközspecifikus böngészési minták. Egy látogató, aki este 10-kor érkezik egy Instagram-hirdetésből mobilon, másképp viselkedik, mint aki délután 2-kor érkezik Google-keresésből asztali gépen. A motor ezt azelőtt tudja, hogy a látogató bármit is tenne.
Aztán minden interakció elmélyíti a képet
Egy ügyfél megáll egy termékképnél. Nem kattint, de megáll. Ez a habozás adat. A motor akkor is rögzíti az érdeklődést, ha az ügyfél nem cselekszik.
Töredékekben leírt preferenciák
Amikor egy látogató beállít egy ársávot, kiválaszt egy színt vagy értékelés szerint rendez, töredékekben írja le a kívánt terméket. A motor ezeket a töredékeket koherens preferenciaprofillá rakja össze, munkamenetről munkamenetre.
A kosármódosítások mint döntési jelzések
Termékek hozzáadva, eltávolítva, lecserélve. Mennyiség felfelé igazítva, majd lefelé. A motor a kosármódosításokat döntési jelzésekként olvassa: mi került majdnem át, mi nem, és mit mond ez az ügyfél vásárlási folyamatának szakaszáról.
Időben összekapcsolt munkamenetek
Egy ügyfél három nappal később visszatér, és egyenesen egy korábban böngészett kategóriához megy. A motor időben összekapcsolja a munkameneteket, felismerve, hogy ez nem új látogatás. Ez folytatás.
Adatpontoktól a mintákig
Az első rendelés egy adatpont. A második rendelés kontextus. A harmadik egy minta. A motor a vásárlási előzményt nem SKU-listaként olvassa, hanem az ízlés, igényciklus és árérzékenység folyamatosan változó képeként.
A logika megtalálása a káoszban
Az ügyfelek nem követik a navigációs menüdet. Keresésből kategóriába, termékre, főoldalra, egy teljesen másik kategóriába ugranak. A motor olvassa a logikát a káoszban, szándékot találva olyan útvonalakon, amelyeket az analitikai műszerfalak visszafordulási arányokká laposítanak.
Az ügyfeleid már elmondják, mit szeretnének
Foglalj egy demót és lásd, mit ért az AI Engine a valódi látogatóidról, a valódi katalógusod és forgalmad használatával.
Beszélj egy szakértővel