Skip to content

More from every visit

Rekomendacje produktów liczone na Waszych danych

The engine suggests additional items for the cart based on order history and store traffic. Your sales team sets the business rules for what to show and what to exclude.

In practice

Sprawdzone na Waszym ruchu

Rekomendacje mają sens tylko wtedy, gdy da się je zmierzyć. Dlatego zaczynamy od testu na części ruchu: jedna grupa klientów widzi podpowiedzi, druga zostaje przy dotychczasowym układzie strony.

Po 2–3 tygodniach porównujemy średnią wartość koszyka i liczbę pozycji w zamówieniu. Dopiero ten wynik decyduje, czy silnik idzie na cały sklep.

W naszych wdrożeniach wzrost wartości koszyka bywa jedno- lub kilkuprocentowy. Zależy od asortymentu, sezonu i jakości opisów: sklep z częściami zamiennymi zachowa się inaczej niż odzieżowy. Nie podajemy liczby z góry. Podajemy pomiar, który ją pokaże.

  • How it works

    Podpowiedzi wynikają z Waszych zamówień i ścieżek w sklepie: co bywa kupowane razem, co po czym i czego nie warto proponować przy danym koszyku. Nowy indeks startuje z podobieństwa kategorii i opisu, zanim uzbiera własną historię.

  • Integrations

    Wpina się w Wasz sklep i w system magazynowy, więc nie poleca rzeczy, których nie ma na stanie. Dane o produktach i zamówieniach zostają tam, gdzie są dzisiaj. Silnik może stanąć na Waszym serwerze albo w chmurze w Unii.

  • Who decides

    Listy wykluczeń, produkty do wypchnięcia i minimalne marże wpisuje Wasz zespół, a nie model. Profilowanie opieramy na zgodach zbieranych w sklepie. Klient, który jej nie wyrazi, dostaje podpowiedzi z samego kontekstu strony.

Problem

Klient kupuje jedną rzecz i wychodzi?

HEXART solution

Silnik dokłada do karty produktu i koszyka podpowiedzi wyliczone z Waszej historii zamówień. Uruchamiamy go najpierw na części ruchu, żeby zobaczyć różnicę na liczbach, zanim obejmie cały sklep.

Zobacz test na swoim sklepie

Questions and answers

Frequently asked questions

O ile rośnie wartość koszyka po wdrożeniu rekomendacji?

Nie podajemy tej liczby z góry. W naszych wdrożeniach wzrost bywa jedno- lub kilkuprocentowy i zależy od asortymentu, sezonu i jakości opisów. Sklep z częściami zamiennymi zachowa się inaczej niż odzieżowy. Dajemy pomiar, który ją u Was pokaże.

Jak sprawdzacie, czy silnik faktycznie działa?

Testem na części ruchu: jedna grupa klientów widzi podpowiedzi, druga zostaje przy dotychczasowym układzie strony. Po 2–3 tygodniach porównujemy średnią wartość koszyka i liczbę pozycji w zamówieniu. Dopiero ten wynik decyduje, czy silnik idzie na cały sklep.

Czy system poleca produkty, których nie ma na stanie?

Nie. Wpina się w sklep i w system magazynowy, więc dostępność jest sprawdzana przed pokazaniem podpowiedzi. Listy wykluczeń, produkty do wypchnięcia i minimalne marże wpisuje Wasz zespół, a nie model.

Co z profilowaniem i zgodami?

Profilowanie opieramy na zgodach zbieranych w sklepie. Klient, który nie wyrazi zgody, dostaje podpowiedzi z samego kontekstu strony. Dane o produktach i zamówieniach zostają tam, gdzie są dzisiaj. Silnik może stanąć na Waszym serwerze albo w chmurze w Unii.

No-obligation call

Schedule a workshop with Paul

Thirty minutes or a full workshop, choose what suits you. Book a slot directly in the calendar and get instant confirmation.

Paul Lazniak

HEXART Founder

Contact

Let us talk about your project

We will show you a working product before we start talking about it. Let us know what you need: a film, an XR environment, an AI system, or brand identity.

Write or call

A few sentences are enough: what needs to be created, by when and for whom.

Address
Aleja Zwycięstwa 96/98, 81-451 Gdynia

Deployments catalog

View full catalogue
  • Customer review analysis

    Reviews of your product are scattered across several platforms, and no one has time to read them all. The system gathers them into one place, groups them by topic, and highlights trends week over week.

  • Video campaign automation

    One shoot, followed by weeks of re-editing for every market, language, and format. We build a rendering pipeline where new variants are generated in hours, ready for marketing review.

  • E-commerce price optimisation

    The system calculates prices based on your costs, target margin, and product sales velocity, not just competitor comparison charts. Recalculation runs at least once a day at a scheduled time. Your team sets the price brackets and approval thresholds.

  • E-commerce store translation with AI

    Product descriptions, category names and search phrases used in a given country: the model translates in batches from 100 to 5,000 records per day. Speed depends on whether it also checks images. Your team reviews completed versions and prioritizes markets.

  • Bulk e-commerce SEO optimisation

    An online store with 5,000 product pages will never get manually written titles and descriptions. The system generates them in batches from your product data, while an editor reviews and publishes the approved content.