MACHINE LEARNING

L’intelligence artificielle transforme l’automatisation du marketing

SALESMANAGO COPERNICUS – MACHINE LEARNING ET IA

Le mécanisme de recommandation de produit ultime basé sur l’intelligence artificielle et développé spécialement pour le commerce électronique et les boutiques en ligne.

DONNÉES TRANSACTIONNELLES ET COMPORTEMENTALES

ALGORITHMES COMPLEXES

Machine Learning & AI engine SALESmanago Copernicus utilise des algorithmes complexes pour analyser les données transactionnelles et comportementales et prépare des recommandations de produits pour les clients du magasin. Non seulement le comportement spécifique du client est analysé, mais également les corrélations entre les autres utilisateurs ayant acheté le même produit, par exemple.

GÉNÉRATION BASÉE SUR DES ALGORITHMES D’AUTO-APPRENTISSAGE

MARKETING PRÉDICTIF

L’intelligence artificielle transforme l’automatisation du marketing. Les solutions de nouvelle génération telles que SALESmanago Copernicus , basées sur l’IA et le Machine Learning, prennent en charge les activités de marketing traditionnelles et permettent de proposer des offres sur mesure aux clients au bon moment. AI Recommendations , le nouveau tableau de bord du module SALESmanago Copernicus, fournit des données avancées sur les recommandations de produits basées sur l’IA dans votre boutique en ligne.

L’ALGORITHME

INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

Les données sur les transactions d’autres clients ayant des intérêts similaires permettent à l’algorithme de prévoir les produits susceptibles de retenir l’attention de l’acheteur à l’avenir. De plus, l’intelligence artificielle est en perpétuelle évolution, de sorte que les prévisions et les recommandations deviennent plus précises avec le temps.

PRÉDICTION DES MODÈLES DE PARCOURS CLIENT ET DES RECOMMANDATIONS BASÉES SUR L’IA

SALESmanago Copernicus – Le module Machine Learning & AI peut sélectionner automatiquement les produits appropriés pour chaque client. De plus, le système Marketing Automation stocke des informations sur le comportement des visiteurs anonymes de sites Web, ce qui permet de personnaliser le contenu, même pour des contacts non identifiés. Cela signifie que tous les clients sont soumis à une analyse de leurs mécanismes de comportement.

AVANTAGES ANALYSES FONCTIONNALITÉS

AVANTAGES COMMERCIAUX

Impressionnez vos clients avec des offres de produits personnalisées.

Obtenez de vrais résultats et augmentez vos ventes en adaptant votre marketing à ce que les consommateurs veulent voir.

Atteignez la valeur de durée de vie maximale du client dans chaque cas.

Rationalisez votre budget marketing.

Découvrez quels produits et catégories ont le plus de succès.

En savoir plus sur les préférences individuelles de vos clients et prédire leur prochain achat.

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ANALYSE DE RECOMMANDATIONS

SALESmanago Copernicus

Les activités marketing entrantes et sortantes bénéficient grandement des informations supplémentaires obtenues au cours du processus. Le panneau d’analyse garantit l’accès aux graphiques qui présentent les liens entre les produits et les catégories. Des graphiques présentent aussi les corrélations des produits recommandés dans les catégories les plus populaires.

De plus, le panneau vous permet de choisir un produit ou une catégorie pour lequel le système prépare des produits similaires dont le pouvoir de recommandation entre les produits et le produit principal est le plus élevé.

Filtrage collaboratif – ce type de recommandation implique deux approches. La première, produit-produit, est lié à la probabilité et à la fréquence de cooccurrence de différents produits (qui ne sont pas nécessairement similaires). La seconde approche, appelée approche utilisateur-produit, indique quels produits peuvent intéresser un utilisateur en fonction des intérêts d’autres utilisateurs ayant des profils similaires à celui choisi. D’une manière générale, l’idée de ce type de recommandation sur l’IA est de proposer des produits basés sur la similarité des utilisateurs et sur la concurrence de divers produits.
Le plus souvent acheté après visite – le système analyse les achats d’autres clients qui affichent également ce produit et recommande les produits achetés par d’autres utilisateurs à cet utilisateur particulier.
Le plus souvent visités ensemble – comme son nom l’indique, il s’agit des produits qui sont souvent vus ensemble par tous les utilisateurs. Le système propose des produits qui ont été parcourus par d’autres utilisateurs avec ces produits.
Le plus souvent achetés ensemble – le système analyse les produits que le client a achetés. Le système analyse également les produits achetés par d’autres utilisateurs avec les mêmes produits.
Statistiques mixtes avec pondération – le mécanisme à la base de ce type de recommandation utilise tous les types de recommandations précédemment enregistrés et attribue en outre une pondération à chaque action. La valeur du poids peut être déterminée par vous. Comment cela se traduit-il dans la pratique? Le système crée des connexions et analyse les produits achetés par le contact, en recommandant d’abord plusieurs produits susceptibles d’être achetés, puis des produits que l’utilisateur souhaite voir, etc.