Funcionalidades
Personalization
Disponible en
Headless
Experience
Commerce
Mejora la experiencia de compra con sugerencias de productos personalizadas.
Aumenta el valor medio de los pedidos y los ingresos con promociones de ventas adicionales y cruzadas.
Retén a los clientes y consigue que repitan con experiencias específicas.
Aprovecha el filtrado colaborativo
Técnica de recomendación que predice los intereses de un usuario recopilando las preferencias de una comunidad. Este método identifica patrones entre usuarios que comparten comportamientos o preferencias similares para hacer recomendaciones.
El filtrado colaborativo aprovecha la "sabiduría de la multitud" para ofrecer sugerencias pertinentes.
Reduce la saturación de contenidos y aumenta la participación
Con la personalización de Ibexa, es posible examinar los atributos de los elementos y compararlos con el comportamiento anterior de un usuario para ofrecerle recomendaciones que se ajusten a sus preferencias.
Esto le permite reducir la cantidad de "desorden de contenido" y mostrar sólo la información más relevante para aumentar el compromiso y las tasas de conversión con un determinado individuo o segmento de usuarios.
Triunfa con recomendaciones personalizadas
Está demostrado que las recomendaciones basadas en datos que ofrecen sugerencias personalizadas a individuos o segmentos aumentan el tiempo que los usuarios pasan en sus plataformas y el número de páginas que consultan.
Esta estrategia permite a las empresas destacar frente a sus competidores ofreciendo experiencias únicas, lo que aumenta la probabilidad de conversiones y la retención de clientes.
Segmenta a los visitantes por atributos y comportamiento
No sólo puedes integrar los datos de usuario de las herramientas y plataformas existentes, sino que también puedes recopilar y agregar información adicional. A continuación, las empresas pueden agrupar a los clientes potenciales y a los clientes en segmentos específicos basados en datos demográficos, intereses o comportamientos similares.
Esto permite a las empresas ofrecer recomendaciones de contenido más precisas y adaptadas a cada usuario o grupo.
Aprendizaje inteligente para recomendaciones personalizadas
La personalización de Ibexa utiliza algoritmos avanzados de aprendizaje automático para aprender continuamente del comportamiento del usuario, sus preferencias y datos contextuales para crear perfiles de usuario completos.
El algoritmo aprende patrones y relaciones dentro de los datos que se utilizan para predecir qué artículo puede interesar a un usuario y mejorar así la precisión de las recomendaciones.
Trabaje de forma más inteligente con disparadores automáticos de correo electrónico
Envía mensajes dirigidos y personalizados basados en acciones, preferencias o comportamientos específicos del usuario. Esto mejora el compromiso del usuario al entregar contenido que es relevante para cada destinatario.
Los activadores de correo electrónico automatizan el proceso de envío, ahorrando tiempo y recursos. Una vez configurados, estos activadores pueden funcionar en segundo plano, garantizando una comunicación coherente sin intervención manual.
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