Personalisierte Empfehlungen
Stellen Sie personalisierte, relevante Produkt- und Inhaltsempfehlungen bereit
Stellen Sie bei der Umsetzung Ihrer Personalisierungsstrategie maßgeschneiderte Empfehlungen für E-Mail, Web, Mobilgeräte und mehr bereit, um die Kundenerfahrung (CX) zu optimieren und den Umsatz zu steigern. Oracle Recommendations schlägt Artikel Kunden vor, die sie wahrscheinlich wünschen, aber möglicherweise nicht selbst gefunden haben. Dies wiederum trägt dazu bei, das Engagement zu fördern und den Umsatz zu steigern.
Konfigurieren Sie ganz einfach Layouts, und verwenden Sie einen einzigen Satz von Bestandsartikeln über alle Kanäle hinweg (E-Mail, Web, API) zusammen mit Features wie Updateplänen, Kartenattributen, Bestandsprofil und Fehlererkennung, die alle keine Programmierkenntnisse erfordern. In Oracle Recommendations wird maschinelles Lernen angewendet, um jedem Kunden die relevantesten Elemente (Inhalte oder Produkte) anzuzeigen.
Arten von Empfehlungen
Personalisieren Sie Kundenerlebnisse mit verschiedenen Algorithmen hinter den Kulissen, um das beste Produkt oder den besten Inhalt zu bestimmen. Algorithmengesteuerte Empfehlungen können Folgendes umfassen:
Bestseller
Basierend auf Artikeln, die am häufigsten gekauft wurden.
Ich habe das gesehen, dass
Basierend auf Elementen, die am häufigsten zusammen mit dem aktuell angezeigten Element angezeigt wurden.
Habe das gesehen, kaufte das
Basierend auf Artikeln, die am häufigsten von Besuchern gekauft wurden, die auch den aktuell angezeigten Artikel angesehen haben.
Kauft das, kauft das
Basierend auf Artikeln, die am häufigsten zusammen mit dem aktuell angezeigten Artikel gekauft wurden.
Am häufigsten angesehen
Basierend auf Elementen, die am häufigsten angezeigt wurden.
Zuletzt angesehen
Basierend auf dem letzten Artikel aus dem vorherigen Besuch einer Person.
Eins-zu-eins-Besucheraffinität
Basierend auf Elementen, mit denen eine Person am ehesten basierend auf ihrer Interaktionshistorie interagiert.
Empfehlungen für personalisierte Weberlebnisse
Passen Sie das Website-Erlebnis durch eine Integration mit Oracle Maxymiser Testing and Optimization an. Oracle Recommendations verbessert die bereits in Oracle Maxymiser verfügbaren Features, sodass Sie Produkt- oder Inhaltsempfehlungen einfach abgeben können, um die Erfahrungen jedes Kunden anzupassen und zu verbessern.
- Nutzen Sie vorkonfigurierte Widgets, verfügbare Algorithmen und einen intuitiven WYSIWYG-Editor.
- Erstellen Sie eine regelgesteuerte Personalisierung für verschiedene Zielgruppen über eine Drag-and-Drop-Oberfläche.
- Erstellen Sie Leuchtkästen, Überlagerungen, Banner oder Benachrichtigungen, und lösen Sie sie basierend auf bestimmten Benutzeraktionen aus.
Zum Beispiel können Sie nach Wetter zielen, so dass Besucher aus warmen Klimazonen keine irrelevanten Inhalte sehen. Durch die Verwendung von Geolocation und Wetter, um Besucher anzusprechen, stellen Sie sicher, dass Menschen aus kalten Klimazonen Bilder von kaltem Wetter sehen. Im Gegensatz dazu sehen Besucher aus warmen Klimazonen entsprechende warme Wetterbilder.
Empfehlungen für personalisierte E-Mails
Verbessern Sie die Klick- und Konversationsraten von E-Mails, indem Sie algorithmisch gesteuerte Empfehlungen zu Responsys Campaign Management hinzufügen. Wählen Sie einen Algorithmus aus unserer Bibliothek aus, und verwenden Sie den E-Mail-Open-Time-Support, um sicherzustellen, dass Empfehlungen bei der Anzeige relevant sind.
- Nehmen Sie Produkt- oder Serviceempfehlungen nativ in Oracle Responsys-E-Mails auf.
- Verbessern Sie die E-Mail-Clickthrough- und Konvertierungsraten von E-Mails zu Session- und Warenkorbabbrüchen, indem Sie algorithmische Empfehlungen hinzufügen, die mit denen auf der Website übereinstimmen.
- Der Open-Time-Support stellt sicher, dass Empfehlungen zeitnah sind und den Empfänger nicht frustrieren (z. B. eine Empfehlung für einen nicht vorrätigen Artikel).
Empfehlungen mit anderen Anwendungen
- Nutzen Sie Empfehlungen für jedes kundenorientierte System – nicht nur für Oracle CX-Lösungen.
- Empfehlungen für mobile Anwendungen von Drittanbietern abgeben.
- Verwenden Sie einen REST-API-Service, damit Ihre Entwickler Empfehlungen schnell auf Mobilgeräte, IoT und darüber hinaus erweitern können.
Verwendete Empfehlungen
Anonyme Käufer (B2C, B2B2C)
Problem: Einzelhändler und Marken müssen neue und wiederkehrende Kunden ansprechen, die entweder den "neuesten und besten" oder einen bestimmten Artikel basierend auf ihren Vorlieben und früheren Einkäufen suchen.
Lösung: Zeigen Sie die beliebtesten, meistverkauften oder Trendartikel an.
Vorteil: Erhöhen Sie die Umrechnungskurse und die durchschnittlichen Auftragswerte.
Retargeting (B2C, B2B2C)
Problem: Einzelhändler, Marken und Medienplattformen, die direkt an bestehende Verbraucher verkaufen, müssen jede Interaktion persönlich und relevant gestalten, um die Kundenbindung zu steigern und die Kundentreue zu maximieren.
Lösung: Nutzen Sie umfassende Profileinblicke, um personalisierte, kontextualisierte Empfehlungen zu informieren.
Vorteil: Steigern Sie den durchschnittlichen Bestellwert, die Einkaufshäufigkeit und den Customer Lifetime Value.
Lange Vertriebszyklus-Services (B2B, B2C, B2B2C)
Problem: Lange Vertriebszyklusdienste haben seltene, oft anonyme Käufer, die mehrmals die Websites von Marken besuchen, um Preise und Lösungen zu vergleichen.
Lösung: Verwenden Sie basierend auf unabhängigen Attributen, niedrigem Kontext und begrenzten Daten das algorithmisch basierte Empfehlungsmodell "Zuletzt angezeigt", damit Besucher dort weitermachen können, wo sie aufgehört haben.
Vorteil: Minimieren Sie Frustration bei komplexen Explorations- und Kauf-Journeys, um die Chance auf eine Konvertierung zu maximieren.
Nächste Schritte
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