Recommandations sur Oracle

Recommandations personnalisées

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Fournir des recommandations personnalisées et pertinentes relatives aux produits et aux contenus

Fournir des recommandations sur mesure par courriel, sur le Web, sur mobile, etc. au fur et à mesure de l'exécution de votre stratégie de personnalisation afin d'optimiser l'expérience client (CX) et d'augmenter les revenus. Les Recommandations d'Oracle suggèrent des articles aux clients qu'ils sont susceptibles de désirer mais qu'ils n'ont peut-être pas trouvés d'eux-mêmes. Cela, à son tour, aide à stimuler l'engagement et à augmenter les revenus.

Configurer facilement les présentations et utiliser un seul ensemble d'articles d'inventaire sur tous les canaux (e-mail, Web, API) ainsi que des fonctionnalités telles que les calendriers de mise à jour, les attributs de carte, le profil d'inventaire et la détection d'erreurs, qui ne nécessitent aucune expertise en codage. Les Recommandations Oracle s'appliquent ensuite à l'apprentissage automatique pour mettre en évidence les articles les plus pertinents (contenu ou produits) pour chaque client.

Recommandations personnalisées pour vos produits, services ou contenus
Commencez par créer vos configurations de recommandations

Types de recommandation

Personnaliser l'expérience client à l'aide de divers algorithmes en arrière-plan pour déterminer le meilleur produit ou contenu à mettre en évidence. Les recommandations basées sur des algorithmes peuvent inclure :

Meilleurs vendeurs

Basé sur les articles qui ont été achetés le plus souvent.

A vu ceci, a vu cela

En fonction des éléments qui ont été le plus souvent consultés avec l'élément actuellement consulté.

A vu ceci, a acheté cela

Basé sur les articles qui ont été achetés le plus souvent par les visiteurs qui ont également consulté l'article actuellement consulté.

A acheté ceci, a acheté cela

Basé sur les articles qui ont été achetés le plus souvent avec l'article actuellement consulté.

Les produits les plus consultés

En fonction des éléments les plus fréquemment consultés.

Dernière consultation

Basé sur le dernier élément de la visite précédente de quelqu'un.

Affinité avec les visiteurs individuels

En fonction des éléments avec lesquels une personne est le plus prédite à interagir en fonction de son historique d'interaction.

Recommandations pour des expériences Web personnalisées

Adaptez les expériences de site Web grâce à une intégration à Oracle Maxymiser Testing and Optimization. Les recommandations Oracle améliorent les fonctionnalités déjà disponibles dans Oracle Maxymiser, de sorte que vous pouvez facilement déposer des recommandations de produits ou de contenus pour personnaliser et améliorer l'expérience de chaque client.

  • Tirez parti des widgets préconfigurés, des algorithmes disponibles et d'un éditeur WYSIWYG intuitif.
  • Créez une personnalisation basée sur des règles pour différentes audiences via une interface par glisser-déplacer.
  • Créez des zones d'éclairage, des superpositions, des bannières ou des notifications et déclenchez-les en fonction d'actions utilisateur spécifiques.

Par exemple, vous pouvez cibler par météo, de sorte que les visiteurs des climats chauds ne voient pas de contenu non pertinent. En utilisant la géolocalisation et la météo pour cibler les visiteurs, vous assurez que les personnes des climats froids voient des images de temps froid. En revanche, les visiteurs des climats chauds voient les images météo chaudes correspondantes.

Modifier à l'aide du tableau de bord Maxymiser
Fournir les bonnes recommandations de produits sur votre site web

Recommandations pour les e-mails personnalisés

Améliorez les taux de clics par e-mail et de conversion grâce à l'ajout de recommandations basées sur les algorithmes dans Responsys Campaign Management. Sélectionnez un algorithme dans notre bibliothèque et utilisez la prise en charge du temps d'ouverture des e-mails pour vous assurer que les recommandations sont pertinentes lorsqu'elles sont consultées.

  • Inclure des recommandations de produit ou de service, de manière native, dans les courriels Oracle Responsys.
  • Améliorez les taux de clics et de conversion des e-mails de session et d'abandon de panier en ajoutant des recommandations basées sur des algorithmes cohérentes avec celles du site Web.
  • Le support en temps ouvert garantit que les recommandations sont opportunes et ne frustrent pas le destinataire (par exemple, faire une recommandation d'un article en rupture de stock).
Recommandations par courriel
Fournir des recommandations de produits cohérentes et en temps opportun dans vos courriels

Recommandations avec d'autres applications

  • Utilisez des recommandations sur n'importe quel système orienté client, et pas seulement sur les solutions Oracle CX.
  • Faites des recommandations sur les applications mobiles tierces.
  • Utilisez un service d'API REST afin que vos développeurs puissent rapidement étendre les recommandations vers les applications mobiles, IoT et au-delà.

Recommandations en cours d'utilisation

1

Acheteurs anonymes (B2C, B2B2C)

Problème : les détaillants et les marques doivent faire appel aux nouveaux clients et aux clients qui reviennent à la recherche du "plus récent et du plus grand" ou d'un article spécifique en fonction de leurs préférences et de leurs achats passés.

Solution : mettez en évidence les éléments les plus populaires, les plus vendus ou les plus tendance.

Avantage : Augmenter les taux de conversion et les valeurs moyennes des commandes.

2

Reciblage (B2C, B2B2C)

Problème : les détaillants, les marques et les plates-formes multimédias qui vendent directement aux consommateurs existants doivent rendre chaque interaction personnelle et pertinente pour stimuler la rétention et maximiser la fidélité.

Solution : tirez parti d'informations de profil enrichies pour fournir des recommandations personnalisées et contextualisées.

Avantage : Augmentez la valeur moyenne des commandes, la fréquence des achats et la valeur vie client.

3

Services à long cycle de vente (B2B, B2C, B2B2C)

Problème : les services de cycle de vente long ont des acheteurs peu fréquents, souvent anonymes, qui visitent les sites Web des marques plusieurs fois lorsqu'ils cherchent à comparer les prix et les solutions.

Solution : sur la base d'attributs indépendants, d'un contexte faible et de données limitées, utilisez le modèle de recommandation basé sur l'algorithme "dernière vue" pour permettre aux visiteurs de reprendre là où ils s'étaient arrêtés.

Avantage : Minimisez la frustration pour les parcours d'exploration et d'achat complexes afin d'optimiser les chances de conversion.

Déterminer votre modèle de recommandation
Indiquer le fonctionnement du modèle de recommandation basé sur un algorithme

Étapes suivantes

Achetez les recommandations Oracle en tant que solution autonome pour l'intégration à vos autres applications martech (Oracle et non Oracle) ou achetez-les dans le cadre d'Oracle Infinity Behavioral Intelligence.

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