Spersonalizowane rekomendacje produktowe AI/ML
Nasze rozwiązanie trafia w preferencje Twoich klientów i zwiększa sprzedaż w sklepie o 5-10%.
3-minutowa integracja z każdą platformą e-commerce
Zaawansowana technologia AI/ML
Nasze rozwiązanie trafia w preferencje Twoich klientów i zwiększa sprzedaż w sklepie o 5-10%.
Wykorzystaj potencjał swojego sklepu, instalując spersonalizowane rekomendacje
Faktyczne uśrednione rezultaty z naszych wdrożeń
“Współpraca z Recostream to czysta przyjemność. Narzędzie w dalszym ciągu się rozwija i dodaje nowe przydatne funkcjonalności. Polecam zarówno początkującym sklepom, jak i bardziej rozwiniętym.”
“Recostream pozwala nam zwiększyć szanse na wzrost wartości koszyka, co w przypadku wysokiego kosztu pozyskania klienta jest bardzo ważnym aspektem.”
“System rekomendacji Recostream wyróżnia się tym, że posiada algorytmy, które mają faktyczny wpływ na sprzedaż i których skuteczność można obiektywnie i niezależnie ocenić. Oprócz tego pozyskaliśmy możliwość odzyskiwania konwersji z niedostępnych produktów, co bardzo sprawdziło się w naszej drogerii internetowej i przełożyło na wzrost sprzedaży.”
Jesteśmy pewni wyników, jakie przynosi instalacja naszych rekomendacji. Jeśli po upływie roku udział naszych rekomendacji w sprzedaży nie będzie 10x większy od kosztu naszej usługi to zwrócimy Ci całość opłat za ten okres.
Spersonalizuj każdy etap ścieżki zakupowej
Strony produktu, strony kategorii, strona główna, koszyk, artykuły na blogu.
Akcja dodania do koszyka, strona niedostępnego produktu
Asystent ułatwiający poznanie oferty sklepu prezentujący spersonalizowane sugestie.
Zaawansowane algorytmy sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego pozwalają na stworzenie rekomendacji unikalnych dla pojedynczego klienta. Automatycznie adaptujące się modele: Podobne, Popularne, Ostatnio Oglądane, Inni Oglądali, Najlepiej konwertujące, Ręczne rekomendacje, Bestsellers, Cross-sellers i inne.
8 typów rekomendacji
Analiza ruchu i zachowań klientów w sklepie w czasie rzeczywistym wpływa na wynik rekomendacji dla danego klienta.
Rola plików cookies w generowaniu rekomendacji
Zainstaluj spersonalizowane rekomendacje w swoim sklepie przez wklejenie jednej linijki Javascript, my zajmiemy się bezpłatnie całą resztą. Wygląd rekomendacji modyfikuj wykorzystując CSS.
Jak wygląda integracja Recostream
Zoptymalizowane dla mobile formaty graficzne gotowe do umieszczenia na stronie produktu, kategorii, akcji dodania do koszyka, strony niedostępnego produktu, strony głównej, strony koszyka czy bloga.
Najbardziej dochodowe miejsca na umieszczenie rekomendacji AI w sklepie internetowym
Obiektywnie analizuj skuteczność naszych rekomendacji i ich wpływ na metryki sklepu w Ecommerce. Łatwo przeprowadzaj testy A/B z Google Optimize.
Jak śledzić konwersje Recostream w Google Analytics
Jak przeprowadzić testy A/B dla rekomendacji
Skorzystaj z naszego panelu, aby w pełni zrozumieć wpływ skuteczność rekomendacji rozmieszczonych w różnych elementach sklepu.
Niedostępne, ale często odwiedzane produkty? Produkty rozpoczynające sesję w sklepie? Najstarsze zmiany cen? Znajdź wnioski z obserwacji ruchu w naszym panelu.
Wszystkie dane zgromadzone przez nas należą do Ciebie. Wyeksportuj je wraz z pełną historią do Excela do własnych analiz.
Niezależne wyniki badań z wdrożeń systemów rekomendacji
Badania Salesforce wskazują, że klienci, którzy kliknęli rekomendację, wygenerowali 24% zamówień i 26% sprzedaży.
Spędzili oni w sklepie średnio ponad 12 minut w porównaniu do niecałych 3 minut spędzonych przez klientów, którzy nie kliknęli rekomendacji.
Klienci korzystający z rekomendacji byli 4.5x bardziej skłonni do dodania produktów do koszyka. Wdrożenie system rekomendacji pozwala zmiejszyć współczynnik porzuceń o 4.35%.
Zalando wskazuje, że 14% klientów, którzy kliknęli w rekomendowany produkt, umieszcza go w koszyku podczas dwóch kolejnych sesji.
Zrozumienie profilu zachowań i zainteresowań klientów pozwala na wybór takich produktów, jakich szukają Twoi klienci.
Ekspercka dawka wiedzy o AI, personalizacji i rozwiązań dla e-commerce’u regularnie na naszym blogu
.jpg)
