Компании, внедрившие алгоритм самообучения, стали свидетелями двузначного увеличения объема продаж и дополнительной выручки по сравнению с другими персонализированными стратегиями рекомендаций.
[Нью-Йорк, 28 апреля, 2021] Команда платформы оптимизации пользовательского опыта Dynamic Yield объявила о поэтапном запуске рекомендательного движка нового поколения на основе Deep Learning, который позволит брендам предсказывать максимально релевантные подборки товаров для следующей вероятной покупки каждого индивидуального пользователя.
На сегодняшний день товарные рекомендации – необходимый инструмент для любого eCommerce бизнеса, который стремится повысить уровень продаж, вовлеченности и лояльности своих клиентов. Тем не менее, постоянная проблема для маркетологов и мерчендайзеров — верно определить, какие товары должны быть представлены в массивном каталоге, чтобы удовлетворить запросы пользователей с различными предпочтениями и желаниями.
Рекомендации Dynamic Yield, основанные на Deep Learning, мгновенно определяют намерение пользователя уже с первой сессии, автоматически выдавая клиентам те товары, которые их больше всего интересуют или которые они скорее всего приобретут, адаптируя товарную выдачу по мере поступления новых данных о поведении пользователей. Заимствуя технологию естественного обучения, называемую word2vec, или item2vec (термин для eCommerce), алгоритмы Deep Learning работают для того, чтобы показывать релевантную товарную выдачу на базе истории активности пользователя, истории просмотров, активности в рамках сессии, трендов и генерировать рекомендации с более высокой точностью таким образом, как будто это происходит в процессе офлайн-шоппинга с консультантом.
Потребители ожидают высокого уровня персонализации в онлайн-ритейле. Наша модель Deep Learning использует передовые нейросетевые технологии обработки естественного языка, которые признаны особенно эффективными в области рекомендаций, обеспечивая превосходный подход к прогнозированию желаний и потребностей клиентов.
Крупные бренды, такие как URBN Brands, OFFICE, GlassesUSA и другие, в настоящее время используют алгоритм Deep Learning от Dynamic Yield, чтобы максимально повысить эффективность своих товарных рекомендаций. Усовершенствованная стратегия, основанная на машинном обучении, уже принесла клиентам Dynamic Yield многократный рост продаж и дополнительную выручку.
Вот лишь некоторые преимущества модели рекомендаций на базе Deep Learning:
- Оптимизация результатов для каждого пользователя. Алгоритм Deep Learning автоматически определяет правильный набор параметров для каждого пользователя, основываясь на его поведении, этапе в рамках customer journey, а также любых трендах, выявленных по всему сайту, что устраняет необходимость применения ручной фильтрации пользователем.
- Быстрое обучение и адаптация. Алгоритм постоянно совершенствуется по мере поступления новой информации и быстро самообучается на основе огромного количества поведенческих данных и данных о продукте, а также результатов тестирования, которые мгновенно определяют намерения клиента даже с первого сеанса.
- Доступность для ключевых Digital-каналов. Применяйте современный инструмент Deep Learning для товарных рекомендаций, которые будут улучшать взаимодействие с товарами на сайте в рамках мобильного приложения, а также с помощью email-кампаний, которые будут срабатывать в момент открытия писем.
С платформой Dynamic Yield нам больше не нужно вручную настраивать стратегию для нашего виджета рекомендаций на главной странице сайта. Алгоритм Deep Learning автоматически определяет правильный набор параметров для каждого пользователя, исходя из его поведения, того, где он находится в рамках customer journey, а также любых текущих трендов на сайте. Это делает данный инструмент лидером среди любых других стратегий персонализации — не только с точки зрения результата, но и с точки зрения экономии времени.
Модель рекомендаций Deep Learning от Dynamic Yield является частью AdaptML™ — системы глубокого машинного самообучения, которая адаптирует digital-опыт индивидуально для каждого пользователя, экстраполируя намерение покупки на данные клиентов и предсказывая товары, которые могут их заинтересовать.