人間のような レコメンデーション
AdaptML™は、顧客データから購入意向を推定し、ユーザーが関心を持つ可能性のある製品を予測することにより、デジタルエクスペリエンスを各ユーザーに個別に適応させる自己トレーニング型ディープラーニングAIシステムです
スクロールダウンAdaptML™は、顧客データから購入意向を推定し、ユーザーが関心を持つ可能性のある製品を予測することにより、デジタルエクスペリエンスを各ユーザーに個別に適応させる自己トレーニング型ディープラーニングAIシステムです
スクロールダウン店内の販売員が買い物客に適した製品を提案するのと同様に、AdaptML™システムは、最も関連性の高い製品とオファーを買い手に提示して推奨するという人間のような決断を模倣します
システムは、アプリケーション間のサイロを分解し、データを統合して、その場での購入意向シグナルを識別し、学習がチャネル間で共有および適用されるようにします
AdaptML™は、数十年にわたる人間のデータサイエンスの経験と対決し、大量の開発リソースを割り当てたり、コストのかかる社内アルゴリズムを構築する必要性を軽減します
何百万ものSKUを含む製品フィードをアップロードして、ディープラーニングベースの推奨事項を強化します
迅速かつ頻繁に、大量のデータから自己学習することで、推奨結果は継続的に最適化されます
サイトの傾向、ユーザーの行動、カスタマージャーニーの場所に基づいて事前に構成されたアルゴリズムを使用して、価値実現までの時間を短縮します
As brands across industries continue to adopt deep learning, learn how it is being adapted for the delivery of product recommendations that enhance the customer experience and generate meaningful revenue.
Tips, strategies, and use cases necessary for closing the Amazon gap.
A guide to effectively deploy product recommendations featuring strategies, best practices, and real-life examples from leading global brands.