Recommend
- Melih Ayhan (Unlicensed)
- Mert Karadagli (Unlicensed)
- Nurçin Kandemir (Unlicensed)
RMC Recommend içerdiği tavsiye motoru ile müşteriye değdiğiniz tüm noktalarda müşterinin ilgisini çekebilecek ürünleri ona sunarak satışları artırır.
Hem tanımladığınız kurallara göre hemde sistemin içinde barındığı tavsiye motoru sayesinde kendi oluşturduğu kurallara göre müşterilerinize farklı kanallardan kişiye özel ürün önerisi yapmanızı sağlar. Kısacası her müşteriye, hangi kanalda olursa olsun (web sitesi, mobil uygulama, email, veya push) doğru ürünleri önermenizi sağlar.
Bulunduğu kanalı kişiselleştiren bu tool, özellikle platform üzerinde bulunan Otomatik Senaryoları (Playbooks) da beslemektedir.
En önemli farklarımızdan biri bu otomatik email senaryolarıdır (Playbooks). Bir kere kurulduktan sonra data üzerinde analiz yapar ve kişiselleştirilmiş email kampanyalarını otomatik oluşturup gönderirler ve dolayısıyla bu modül en ciddi ciroyu getiren tool'lardan bir tanesidir.
Recommendation Engine (Tavsiye Motoru) Nedir? Nasıl Çalışır?
Hangi ürünleri müşterileriniz birbirine alternatif veya tamamlayıcı olarak görüyor? Hangi ürün grupları ile hangi müşteri özellikleri arasında ilişki var?
RMC Recommendation Engine içerdiği veri madenciliği algoritmaları aracılığıyla yukarıdaki ve daha fazla soru için verilerinizi inceler, ilişkileri belirler ve önünüze sunar. Bundan sonra tek yapmanız gereken bu bilgiyi kullanarak hedefleme çalışmalarınızı yönlendirmektir.
RMC Recommendation Engine aşağıdaki sorulara cevap bulmanızı sağlar:
- Hangi ürünlerin birbirine alternatif
- Hangi ürünlerim birbirine tamamlayıcı
- Hangi kategorilerdeki ürünler birlikte satın alınıyor
- Ziyaretçilerin demografik özellikleri ile ürün kategorileri arasındaki ilişkiler
- Ziyaretçilerin aradığı kelimeler ile kategoriler arasındaki ilişki
- Ürün grupları bazında satın alma periyotları
Recommendation Engine verilerinden yararlanarak web / mobil web, e-mail ve mobil app üzerinde kişiye özel tavsiye mekanizmalarını ayağa kaldırmanız mümkün. Bu sayede bu kanallar üzerinde sadece iş kurallarına göre (ruled based Recommendation) belirlenmiş ürünler değil, tavsiye motoru algoritmalarından çıkan sonuçlara göre de ürünler gösterebilirsiniz.
Playbooks Nedir?
RMC Playbooks, anlık olarak çapraz kanallarda kampanya gönderimine olanak sağlayan machine learning algoritmaları, önceden hazırlanmış kural setleri ve özel yapılandırılmalardan oluşan bir kütüphaneden oluşmaktadır. RMC Playbooks ile genel ve ileri seviyede yapılandırmalar içeren senaryoları kolayca web ve email pazarlama stratejinize dahil ederek; zamandan tasarruf edip, müşteriye değdiğiniz tüm noktalarda daha kişisel bir deneyim sunabilirsiniz.
Email Playbooks – Kullanıma hazır email senaryoları
Ziyaretçileriniz; siteden, mobil uygulamadan veya mağazadan ayrıldıktan hemen sonra özel emailler ile ulaşarak, kazancınızı artırabilirsiniz.
Hazır senaryoların listesine E-Mail Playbooks sayfasından ulaşabilirsiniz.
Web Playbooks – Kullanıma hazır tavsiye widgetleri
Kullanıma hazır tavsiye widgetleri ile ziyaretçilerinize daha kişisel bir deneyim sunma şansına sahip olursunuz.
Hazır senaryoların listesine Web Playbooks V1 sayfasından ulaşabilirsiniz.
Recommend Ürününün Özellikleri
- Mevcut sistemle kolay entegrasyon – Mevcut e-ticaret alt yapısı ile ek sistemlere gerek kalmaksızın kolayca entegre edilir.
- Stok sistemi ile kolay entegrasyon – Mevcut stok alt yapısı ile ek sistemlere gerek kalmaksızın kolayca entegre edilir.
- Sitenin tasarımına uygun gösterim – Site içerisinde belirlenen alanlara uygun tasarımla müşterilere önerileri sunar.
- Ziyaretçi geçmişini akılda tutma– Siteyi ve mobil uygulamayı ziyaret edenlerin her bir ziyaretinde yapmış olduğu davranışlar kaydedilip, bu davranışlara göre ürünler sunulur.
- Email gönderimi – Müşterinin ziyaret geçmişine göre email yolu ile öneriler sunulur.
- Müşterinin site ve mobil uygulama içi davranışlarının takibi – Müşterinin site ve mobil uygulama içinde yapmış olduğu davranışlar kayıt altına alınarak ilgi alanları belirlenir.
- Kapsamlı Raporlama – Kullanılan mecralardaki bütün önerilerin kaç kere gösterildiğini, kaç kere tıklandığını ve ne kadarının satışa dönüştüğünü raporlar.
Copyright 2020 Related Digital