使用各种算法在后台提供个性化客户体验,从而确定要提供哪些合适的产品或内容。算法驱动的建议可以包括:
基于最常购买的商品。
基于最常与当前查看的项一起查看的项。
基于访问者最常购买的商品,他们也查看了当前查看的商品。
基于最常与当前查看的货品一起购买的货品。
基于最常查看的项。
基于某人之前访问的最后一项。
根据人员最常根据其交互历史记录与之交互的项进行交互。
通过与 Oracle Maxymiser Testing and Optimization 集成,定制网站体验。Oracle Recommendations 增强了 Oracle Maxymiser 中已有的功能,因此您可以轻松地提供产品或内容建议来定制和改进每个客户的体验。
例如,您可以按天气定位,因此来自温暖气候的游客不会看到无关的内容。通过使用地理位置和天气来定位游客,您可以确保来自寒冷气候的人看到寒冷的天气图像。相比之下,来自温暖气候的游客可以看到相应的温暖天气图像。
将算法驱动的推荐添加到 Responsys 营销活动管理,提高电子邮件点击率和转化率。从我们的库中选择一个算法,并使用电子邮件打开时间支持来确保推荐在查看时相关。
问题:零售商和品牌必须吸引新老客户和回头客,让他们根据喜好和过去的购买来寻找“最新、最优秀”或特定货品。
解决方案:显示最流行、最畅销或最热门的商品。
收益:提高转化率和平均订单值。
问题:直接向现有消费者销售的零售商、品牌和媒体平台必须使每一次互动都具有个性化和相关性,从而提高保留率并提高忠诚度。
解决方案:利用丰富的概要信息洞察来提供个性化的情境化建议。
优势:提高平均订单价值、购物频率和客户生命周期价值。
问题:在比较价格和解决方案时,长期销售周期服务很少(通常是匿名)访问品牌网站的购物者。
解决方法:基于独立属性、低上下文和有限数据,使用基于“上次查看”算法的建议模型来允许访问者选择离开的位置。
优势:尽可能减少复杂探索和购买旅程的挫折感,尽可能提高转化率。
作为独立解决方案购买 Oracle Recommendations,以与其他营销技术应用(Oracle 和非 Oracle)集成,或者将其作为 Oracle Infinity Behavioral Intelligence 的一部分购买。
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注:为免疑义,本网页所用以下术语专指以下含义:
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