RecommendTM setzt leistungsstarke Machine-Learning-Mechanismen ein, um die relevantesten, datenbasierten Produktempfehlungen für jede Kundeninteraktion auszuwählen.

EINMALIG BEI RICHRELEVANCE

BEHAVIORAL DECISIONING

Unsere patentierte Machine-Learning-Technologie identifiziert, welcher von unseren mehr als 125 vorentwickelten Empfehlungsalgorithmen am wirkungsvollsten für jeden einzelnen Kundenkontakt ist.

ERSTELLEN SIE IHRE EIGENEN ALGORITHMEN

Nutzen Sie Ihr Kundenwissen, um eigene Algorithmen mit der richtigen Mischung an Daten und Strategien zu entwickeln und so Ihre Ziele zu erreichen.

CUSTOMER PREFERENCE CENTER

Ermöglichen Sie Ihren Kunden, Präferenzen zu Kategorien, Marken und Produkten anzugeben und nutzen Sie diese Information, um ihnen ein maßgeschneidertes Erlebnis zu bieten.

ADVANCED MERCHANDISING

Erstellen Sie Kombinationsempfehlungen durch die Nutzung von Produktattributen und Kompatibilitätsmerkmale für das Up- und Cross- Selling.

DASHBOARD REPORTS

Messen Sie die Effizienz und Leistung eines jeden Produkts und seiner jeweiligen Beziehung zur übergeordneten Produktkategorie mit Multi-KPI-basierten Berichten.

MERCHANDISING-REGELN

Entworfen für den Handel- und das Marken-Merchandising, bietet unser Regelwerk ein ausgewogenes Gleichgewicht zwischen automatisierter Optimierung und manuellem Merchandising.

WIRKUNGSVOLLE PERSONALISIERUNG

Recommend™ verbindet die Wirkung von Ensemble Learning mit über 125 Algorithmen, die in Echtzeit lernen und auf individuelles Verhalten, Interessen und Aktivitäten der Kunden reagieren. Recommend™ ist mit den besten vorkonfigurierten Optimierungswerkzeugen für Merchandiser ausgestattet.

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"The Book People" FALLSTUDIE

Entdecken Sie, wie “The Book People” höchst innovative, spannende und personalisierte Erlebnisse für seine Kunden geschaffen und gleichzeitig die Conversion-Raten gesteigert hat..

 

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ZUSÄTZLICHE RESSOURCEN

WIE MAN KUNDEN MOTIVIERT, SICH ANZUMELDEN
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Erfahren Sie, wie Sie Ihre Kunden durch personalisierte Erlebnisse dazu motivieren, sich in Ihrem Onlineshop zu registrieren.

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