Ο κάθε χρηστής δαπανά περίπου 1.8 λεπτά στο shop και εκτελεί το ταξίδι αυτό κατά 80% του χρόνου του από το κινητό του. Είναι λοιπόν πάρα πολύ δύσκολο σε 1.8 λεπτά ο πελάτης να ανακαλύψει το προϊόν που θέλει μέσα στο eshop σου.

Αυτό το έχουν ανακαλύψει οι παλαιότερες και χιλιάδες άλλες e-commerce εταιρείες στον κόσμο εδώ και αρκετές δεκαετίες.

Εταιρείες όπως η Amazon , Alibaba , Netflix , eBay και χιλιάδες άλλες με εκατομμύρια προϊόντα στο e-shop τους δεν περιμένουν τον πελάτη να ψάξει να βρει προϊόντα, αλλά χρησιμοποιούν Artificial Intelligence και Recommendation engineering έτσι ώστε να μπορούν να προβλέψουν τι θέλουν οι πελάτες.

Όταν μπαίνει μέσα ο πελάτης στο e-shop , αυτό που βλέπει είναι πλήρως personalized.

Αλλά βλέπει ο  Νικος , αλλά ο Βασίλης αλλά η Μαρία.

Αυτή την "προσαρμοστικότητα" μπορεί να την έχει πλέον κάθε eshop.

Χρησιμοποιώντας mobiplus shopping Recommendation ο χρήστης θα βλέπει:

• Προϊόντα που αυτός θέλει να αγοράσει
• Νέες αφίξεις που τον ενδιαφέρουν , εάν το ενδιαφέρουν.
• Πρόσφορες που τον ενδιαφέρουν, εάν τον ενδιαφέρουν.
• Προτάσεις που τον ενδιαφέρουν, ένα υπάρχει κάτι να τον ενδιαφέρει.

   Αυτά θα είναι διαφορετικά από πελάτη σε πελάτη .

Οι χρήστες έχουν μάθει λοιπόν να κάνουν login γιατί έχουν καταλάβει ότι θα έχουν μια εντυπωσιακή personalized εμπειρία και θα μπορέσουν να ανακαλύψουν σε λίγο χρόνο προϊόντα που θα τους κάνουν χαρούμενους.

Αρά έχεις personalized e-shop για κάθε πελάτη σου!

Αυτό το personalization  έχει σημαντική ακρίβεια γιατί προέρχεται από τα δεδομένα αγορών που έχεις στο e-shop σου , στο ERP σου από τις αποδείξεις των ταμιακών  στο κατάστημα καθώς επίσης και από το Loyalty.

Μέσα από τις αγορές των πελατών σου η τεχνολογία  mobiplus shopping recommendation με αλγοριθμους Machine Learning  θα βρει τα υπάρχοντα ταξίδια των πελατών σου που μπορεί να είναι χιλιάδες.

Θα βρει ότι  ο Γιαννης αγοράζει το Προϊόν Α , και μετά το Προϊόν Β και μετά το Προϊόν Γ   και  μετά  το Προϊόν Δ.

Και αυτό είναι ένα ταξίδι.

Αντίστοιχα λοιπόν όταν ο Νικος έχει αγοράσει τα Προϊόντα Α,Β,Γ μετά θα πάρει και το Δ.

Και αυτό του προτείνει όταν μπαίνει στο e-shop σου.

Όλα αυτά βασισμένα στα δικά σου Δεδομένα αγορών που προσφέρουν μια σημαντική ακρίβεια σε αυτά που προτείνει ο Recommender σου.

Έτσι αυξάνεις σημαντικά τις παραγγελίες ανά ημέρα γιατί περισσότεροι πελάτες βρίσκουν αυτό που θέλουν στο e-shop σου.

Θα έχεις όμως δει ότι πολλές φορές οι πελάτες αγοράζουν  δυο η τρία προϊόντα  μαζί.

Και αυτά τα στοιχειά είναι καταγεγραμμένα στα δεδομένα αγορών της επιχείρησης σου.

Έχει καταγραφεί  όταν κάποιος αγοράζει το προϊόν Α παίρνει μαζί και το προϊόν Β.

Ο recommender σου λοιπόν όταν ο πελάτης βάζει στο καλάθι το προϊόν Α από κάτω του προτείνει   …..Αγοράζονται μαζι…..Προιον Β.

Έτσι κάνεις χαρούμενο τον πελάτη γιατί   ικανοποίησε μια ανάγκη του και ταυτόχρονα εσύ αύξησες το Καλάθι της επιχείρησής σου.

Το σημαντικότερο  όμως είναι ότι προσφέρεις μια   εντυπωσιακή εμπειρία  στον πελάτη σου όπου μπορεί και ανακαλύπτει προϊόντα που τον κάνουν χαρούμενο με ελάχιστη προσπάθεια. Τον ικανοποιεί το shop σου και επιστρέφει ξανά και ξανά για να ζήσει την ιδία εμπειρία.

Μέσα από το  mobiplus dashboard   βλέπεις ποια είναι τα προτεινόμενα προϊόντα και ποια αγοράζονται.

Η τεχνολογια Recommendation Engineering βοηθά έτσι τις επιχειρησεις να αυξήσουν σημαντικά τα έσοδά τους έως και κατά 30%.

Το 30% των εσοδων της Amazon προερχεται από recommendations και είναι περιπου 80 Δις Δολάρια τον χρονο.

Το 70% των εσοδων της Netflix προερχεται από recommendations και είναι 15 Δις Δολάρια τον χρονο.

Ακολουθήστε το reporter.gr στο Google News και μάθετε πρώτοι όλες τις ειδήσεις
Δείτε όλες τις τελευταίες Ειδήσεις από την Ελλάδα και τον Κόσμο, τη στιγμή που συμβαίνουν, στο reporter.gr