Recommandation de produits de personnalisation et recommandations de recherche visuelle dans Hybris

NRZ.Digital
0 0

Recommandations de produits personnalisées

1. Vue d’ensemble

Il semble que l’ère des e-mails sans fin et non pertinents soit révolue alors que des entreprises comme Netflix et Amazon, entre autres, ont amélioré leur jeu en se concentrant fortement sur la personnalisation, car les consommateurs attendent désormais de tels services de la part d’entreprises de toutes tailles. Investir dans cela permet de bâtir de meilleures relations avec les clients tout en améliorant leur expérience.

Une étude d’Accenture indique que 91% des consommateurs ont déclaré qu’ils étaient plus susceptibles d’acheter sur des sites Web proposant des recommandations de produits personnalisées.

Les recommandations de produits suggèrent quels produits peuvent être intéressants pour le client. Il fournit des suggestions d’articles ou de contenu qu’un utilisateur spécifique souhaite acheter ou avec lesquels il souhaite s’engager. McKinsey a estimé que 35% de ce que les consommateurs achètent sur Amazon et 75% de ce qu’ils regardent sur Netflix proviennent de recommandations de produits.

Des entreprises de différents domaines de l’entreprise commencent à mettre en œuvre des systèmes de recommandation pour améliorer l’expérience d’achat en ligne de leurs clients, augmenter leurs ventes et fidéliser les clients.

La personnalisation en ligne implique des recommandations de produits sur mesure, des offres, des produits connexes et plus encore. En analysant les données sur les produits et les utilisateurs, le système crée une connexion entre les deux.

La recherche visuelle est l’une des dernières avancées. Il fait vraiment une marque, en particulier dans le domaine du commerce électronique. Cela donne des suggestions aux acheteurs sur des produits similaires.

2.Les besoins de l’entreprise [Why Personalization & Recommendation]

La personnalisation et la recommandation (PnR) deviennent une stratégie d’engagement incontournable pour les marques dans le parcours des clients vers les conversions.

Des recommandations et des publicités peuvent potentiellement être intégrées à cette technologie pour une personnalisation supplémentaire. Ce sont les articles qui pourraient intéresser un client, et ils sont basés sur les différentes tendances d’achat des clients.

Les recommandations permettent aux clients de trouver rapidement leur liste de produits préférés. Une fois que les détaillants ont des données, il leur devient plus facile de fournir aux clients ce qu’ils veulent et de répondre à leurs attentes.

Les marques recherchent des moyens de personnaliser et de recommander en fonction des attributs des clients tels que:

  • Localisation du client
  • Vues récentes des clients
  • Recommandations basées sur la météo
  • Historique des commandes précédentes
  • Articles similaires et couleur similaire

3.Offres et solution par Happiest Minds

La solution de personnalisation des produits Happiest Minds est basée sur le commerce SAP Hybris. Cela facilite les recommandations de produits en fonction des données transactionnelles disponibles à partir de l’interne (données de fidélité, données géographiques et météorologiques, etc.) à partir d’un autre appel d’API.

La recommandation de produit fournit des recommandations de produits personnalisées et pertinentes en temps réel et est bien connectée à l’API pour répondre de manière appropriée.Poussez de manière dynamique des campagnes ad hoc en fonction de l’emplacement du client, de la météo ou de tout événement.

Sur la page d’accueil du client, des recommandations de produits seront affichées en fonction de leur météo et de leur emplacement, comme la ville, la région, etc. il pleut ou peut-être ensoleillé.La météo est considérée en fonction du pays de l’acheteur et de son code postal ou de sa ville.

Création de nouveaux composants et services personnalisés s’étendant de SAP commerce OOTB pour des recommandations automatiques de produits en fonction de la météo et de l’emplacement locaux. Nous avons intégré JS et services pour récupérer les données client en fonction de son emplacement actuel. Des résultats de géocodage précis sont une partie essentielle de nombreux processus géospatiaux. Cette API vous permet d’associer la latitude et la longitude à une adresse associée. Le modèle de données et le code de SAP Commerce sont personnalisés pour s’adapter à la cartographie des produits en fonction de la météo et de l’emplacement.

Recommandation de produit basée sur l’historique des transactions et consultée récemment.

Recommandation de produit basée sur l’historique des transactions et les produits récemment consultés – Les transactions passées des clients sont des données vitales pour la personnalisation du contenu et pour fournir les meilleures recommandations possibles.

Disposant de l’historique des ventes ou des données de navigation sur le client, nous pouvons également vous recommander quelques produits personnalisés. Encore une fois, cette recommandation aide les spécialistes du marketing à en savoir un peu plus sur le comportement de leurs consommateurs. Beaucoup de gens parcourent une tonne de produits qu’ils n’achètent pas, et l’historique d’achat tire parti d’un signal beaucoup plus fort pour une recommandation de haute qualité. Les recommandations basées sur l’historique de navigation utilisent également le filtrage collaboratif pour suggérer des articles qui ont poussé des clients ayant des historiques similaires à acheter.

Pour les clients fidèles, une stratégie personnelle telle que récemment consultée permet de promouvoir rapidement et facilement leurs précédents produits intéressés.

Création de composants de carrousel sur la page d’accueil et la page produit avec les produits fréquemment commandés et récemment consultés. Base de code de commerce SAP personnalisée pour gérer la session utilisateur et la logique métier pour récupérer les commandes fréquentes des clients. Services et composants prêts à l’emploi étendus pour rendre diverses recommandations de produits.

Recommandation visuelle

La recherche visuelle utilise des images du monde réel comme stimuli pour les recherches en ligne. Ces recommandations peuvent absolument fonctionner sur la page du produit; lorsqu’un acheteur recherche un produit spécifique, il est logique de suggérer des produits similaires.

La recherche visuelle permet aux détaillants de suggérer aux acheteurs des articles thématiques ou stylistiques d’une manière qu’ils auraient du mal à faire en utilisant uniquement une requête textuelle. Les acheteurs aiment l’image, ils peuvent appuyer sur l’image pour trouver des produits similaires. Ces recommandations similaires aident les commerçants à présenter les produits sans compromettre le style original du produit. Il permet une découverte transparente des produits, les acheteurs achetant désormais des styles nouveaux mais similaires dans un vaste catalogue de produits.

Une page produit est l’endroit le plus évident pour les recommandations; lorsque quelqu’un parcourt un produit spécifique, il est logique de suggérer des articles similaires.

La recherche visuelle utilise l’image téléchargée par le client pour faire correspondre des produits similaires en fonction de la couleur et de la forme à l’aide de l’algorithme d’indexation Lire (Color Layout Descriptor (CLD), Edge Histogram Descriptor (EHD). Elle filtre les résultats pour afficher les correspondances pertinentes pour l’image téléchargée. Il aide les clients à tomber sur des produits relatifs et similaires.

 

.
Happy
Happy
0
Sad
Sad
0
Excited
Excited
0
Sleppy
Sleppy
0
Angry
Angry
0
Surprise
Surprise
0

Average Rating

5 Star
0%
4 Star
0%
3 Star
0%
2 Star
0%
1 Star
0%

Laisser un commentaire

Next Post

Créer du marketing de contenu que vos acheteurs adoreront (Content Lab, Ep.51)

Cet épisode présente un invité spécial, Shondell Varcianna de Varci Media.

Abonnez-vous maintenant