Mélanger les stratégies de recommandation pour des recommandations de produits plus intelligentes”

Industrie

eCommerce

Canal

Web

Pages impactées

Page du produit

Type d'expérience

Recommandations

Niveau d'effort de mise en œuvre

Bas
Qui:

Un grand détaillant de mode américain.

Quoi:

Pour créer plus de valeur pour les visiteurs du site, le détaillant mélange et optimise les stratégies de recommandation, allant de ” acheté ensemble ” et ” vu ensemble ” à ” personnalisé ” et ” basé sur les affinités “.

Show this use case for:
Mélanger les stratégies de recommandation pour des recommandations de produits plus intelligentes” Mélanger les stratégies de recommandation pour des recommandations de produits plus intelligentes”
Hypothèse:

Les acheteurs en ligne sont plus avisés que jamais, et une approche linéaire des recommandations de produits ne suffira souvent pas à stimuler les conversions et à augmenter la valeur moyenne des commandes. Les marques devraient explorer une stratégie mixte, test A/B et optimiser l’expérience de recommandation en fonction du contexte et de l’utilisateur, de l’emplacement sur la page et du moment où les recommandations sont introduites afin de tirer le meilleur parti possible de leurs efforts.

Templates that can be used to achieve this:

Votre compte Dynamic Yield est préchargé avec une riche bibliothèque de modèles de personnalisation, ce qui vous permet de lancer instantanément des cas d'utilisation de personnalisation sans avoir besoin d'efforts supplémentaires de conception et de développement.

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