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Piu valore da ogni visita

Raccomandazioni di prodotto calcolato sui vostri dati

Il motore suggerisce gli articoli correlati in base allo storico degli ordini e al traffico del negozio. Il vostro team commerciale definisce le regole: quali prodotti mostrare e quali escludere sempre.

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In pratica

Testato sul vostro traffico

I sistemi di raccomandazione hanno valore solo se misurabili. Per questo iniziamo con un test su una parte del traffico: un gruppo di utenti visualizza i suggerimenti, l'altro mantiene il layout attuale del sito.

Dopo 2–3 settimane confrontiamo il valore medio del carrello e il numero di articoli per ordine. Solo questo risultato determina se estendere il motore all'intero negozio.

Nelle nostre implementazioni, l'incremento del valore del carrello varia tra l'uno e alcuni punti percentuali. Dipende dall'assortimento, dalla stagionalita e dalla qualita delle schede prodotto: un e-commerce di ricambi risponde diversamente da uno di abbigliamento. Non forniamo cifre a priori, ma la misurazione esatta per verificarle.

  • Come funziona

    I suggerimenti derivano dai vostri ordini e dai percorsi nello store: cosa viene acquistato insieme, le sequenze di acquisto e cosa evitare di proporre per un determinato carrello. Un nuovo articolo parte dall'affinità di categoria e descrizione, prima di accumulare una propria cronologia.

  • Integrazioni supportate

    Si integra con il vostro e-commerce e il sistema di magazzino, evitando di consigliare articoli esauriti. I dati su prodotti e ordini rimangono dove si trovano oggi. Il motore può essere installato sul vostro server oppure in cloud all'interno dell'Unione Europea.

  • Chi decide

    Liste di esclusione, prodotti da spingere e margini minimi vengono definiti dal vostro team, non dal modello. Il profiling si basa sui consensi raccolti nello store. Gli utenti che non acconsentono ricevono suggerimenti basati unicamente sul contesto della pagina.

Problema

I clienti acquistano un solo articolo e lasciano il sito?

Soluzione HEXART

Il motore inserisce nella scheda prodotto e nel carrello suggerimenti calcolati sulla cronologia dei vostri ordini. Lo attiviamo prima su una parte del traffico per misurare la differenza sui dati reali, prima di estenderlo all'intero store.

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Domande frequenti

Domande frequenti

Di quanto aumenta il valore del carrello dopo l'integrazione delle raccomandazioni?

Non forniamo stime a priori. Nelle nostre implementazioni l'incremento varia dall'uno a diversi punti percentuali, in base ad assortimento, stagionalità e qualità delle descrizioni. Uno store di ricambi risponde diversamente da uno di abbigliamento. Forniamo gli strumenti di misurazione per verificare l'impatto reale.

Come verificate l'effettivo funzionamento del motore?

Tramite un test su una quota di traffico: un gruppo di clienti visualizza i suggerimenti, l'altro mantiene il layout precedente. Dopo 2–3 settimane confrontiamo il valore medio del carrello e il numero di articoli per ordine. Solo questo risultato determina l'estensione all'intero store.

Il sistema consiglia prodotti non disponibili?

No. Si integra con lo store e il sistema di magazzino, verificando la disponibilità prima di mostrare i suggerimenti. Liste di esclusione, prodotti da spingere e margini minimi sono impostati dal vostro team, non dal modello.

Come gestite profilazione e consensi?

Il profiling si basa sui consensi raccolti nello store. Chi non acconsente riceve raccomandazioni basate unicamente sul contesto della pagina. I dati su prodotti e ordini rimangono dove sono oggi. Il motore può risiedere sul vostro server oppure in cloud nell'Unione Europea.

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Paul Lazniak

Fondatore di HEXART

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Bastano poche frasi: cosa realizzare, per quando e per chi.

E-mail
biuro@hexart.pl
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Catalogo delle implementazioni

Sistemi e strumenti correlati

Vedi l'intero catalogo

  • Analisi delle recensioni dei clienti

    Le recensioni sul vostro prodotto sono sparse su più piattaforme e nessuno ha il tempo di leggerle tutte. Il sistema le centralizza, le raggruppa per argomento e mostra i trend che emergono di settimana in settimana.

  • Automazione delle campagne video

    Una sola sessione di riprese, poi settimane di adattamenti per ogni mercato, lingua e formato. Creiamo un template di rendering in cui le varianti successive si generano di solito in poche ore, consentendo al marketing di selezionare quelle pronte per la messa in onda.

  • Ottimizzazione dei prezzi per l'e-commerce

    Il sistema calcola il prezzo partendo dai vostri costi, dal margine target e dalla velocità di vendita del prodotto, non dai prezzi dei concorrenti negli elenchi. Il ricalcolo viene eseguito almeno una volta al giorno, all'ora stabilita. Forbici e soglie di approvazione sono definite dal vostro team.

  • Traduzione di e-commerce con AI

    Descrizioni di prodotti, nomi di categorie e parole chiave cercate nel paese di riferimento: il modello traduce a lotti, da 100 a 5.000 record al giorno. La velocità dipende dall'eventuale verifica delle immagini. Il vostro team revisiona le versioni pronte e stabilisce la priorità dei mercati.

  • Ottimizzazione SEO su larga scala per e-commerce

    Un catalogo con cinquemila schede prodotto non avra mai titoli e descrizioni scritti a mano. Il sistema li genera a lotti partendo dai dati tecnici, mentre il redattore revisiona e approva i contenuti validi.