Features
Personalisierung
Verfügbar in
Headless
Experience
Commerce
Verbessern Sie das Einkaufserlebnis mit personalisierten Produktvorschlägen.
Steigern Sie den durchschnittlichen Bestellwert und den Umsatz durch Upsell- und Cross-Sell-Angebote.
Binden Sie Ihre Kunden und fördern Sie Wiederholungskäufe mit zielgerichteten Erlebnissen.
Nutzen Sie die Vorteile des kollaborativen Filterns
Eine Empfehlungstechnik, die die Interessen eines Benutzers vorhersagt, indem sie die Präferenzen einer Gemeinschaft sammelt. Diese Methode identifiziert Muster unter Benutzern mit ähnlichen Verhaltensweisen oder Vorlieben, um Empfehlungen zu erstellen.
Kollaboratives Filtern nutzt die "Weisheit der Masse", um relevante Vorschläge zu liefern.
Weniger inhaltliche Verwirrung und mehr Interaktion
Mit der Personalisierung von Ibexa ist es möglich, die Attribute von Elementen zu untersuchen und sie mit dem bisherigen Verhalten eines Benutzers zu vergleichen, um Empfehlungen zu geben, die seinen Vorlieben entsprechen.
Auf diese Weise kann das "Inhaltswirrwarr" reduziert und nur die relevantesten Informationen angezeigt werden, um die Interaktion und die Konversionsraten mit einer bestimmten Person oder einem bestimmten Nutzersegment zu erhöhen.
Erfolg durch personalisierte Empfehlungen
Datenbasierte Empfehlungen, die maßgeschneiderte Vorschläge für Einzelpersonen oder Segmente bieten, haben sich als wirksam erwiesen, um die Verweildauer der Nutzer auf Ihren Plattformen und die Anzahl der Seitenaufrufe zu erhöhen.
Mit dieser Strategie können sich Unternehmen von ihren Wettbewerbern abheben, indem sie einzigartige Erfahrungen bieten, die die Wahrscheinlichkeit von Konversionen und Kundenbindung erhöhen.
Segmentierung der Besucher nach Merkmalen und Verhalten
Neben der Integration von Nutzerdaten aus bestehenden Tools und Plattformen können zusätzliche Informationen gesammelt und aggregiert werden. Unternehmen können dann Interessenten und Kunden in spezifische Segmente einteilen, die auf ähnlichen demografischen Merkmalen, Interessen oder Verhaltensweisen basieren.
Dies ermöglicht es den Unternehmen, präzisere Empfehlungen für Inhalte zu geben, die auf die einzelnen Nutzer oder Gruppen zugeschnitten sind.
Intelligentes Lernen für maßgeschneiderte Empfehlungen
Ibexa Personalization verwendet fortschrittliche Algorithmen des maschinellen Lernens, um kontinuierlich aus dem Verhalten, den Vorlieben und kontextbezogenen Daten der Nutzer zu lernen und umfassende Nutzerprofile zu erstellen.
Der Algorithmus lernt Muster und Beziehungen innerhalb der Daten, die verwendet werden, um vorherzusagen, welche Artikel für einen Nutzer interessant sein könnten, um die Genauigkeit der Empfehlungen zu verbessern.
Intelligenter arbeiten mit automatischen E-Mail-Triggern
Gezieltes und personalisiertes Versenden von Nachrichten auf der Grundlage bestimmter Aktionen, Vorlieben oder Verhaltensweisen des Nutzers. Dies erhöht die Nutzerbindung durch die Bereitstellung relevanter Inhalte für jeden Empfänger.
E-Mail-Trigger automatisieren den Versandprozess und sparen Zeit und Ressourcen. Einmal eingerichtet, können diese Trigger im Hintergrund arbeiten und eine konsistente Kommunikation ohne manuelles Eingreifen gewährleisten.
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