Generatore di suggerimenti
 

I problemi legati all'uso dei generatori di suggerimenti.


Se vuoi offrire esperienze utente migliori e ottenere profitti più elevati, dovrai affrontare diversi problemi. Per riuscire in questa impresa, devi fare affidamento sui dati e gestire i contenuti in modo efficiente.
Strumenti poco integrati.
Strumenti poco integrati.
Processi manuali.
Processi manuali.
Mancanza di controllo da parte dei marketer.
Mancanza di controllo da parte dei marketer.
Scarsità di dati.
Scarsità di dati.
 

I vantaggi dei generatori di suggerimenti.

I generatori di suggerimenti non solo consentono agli utenti di trovare più facilmente la musica, i film o le notizie di loro gradimento, ma contribuiscono a consolidare le relazioni con i clienti.
Scoperta di relazioni.
Scoperta di relazioni.
Gli algoritmi di autoapprendimento trovano velocemente relazioni tra i prodotti e vi collegano il comportamento dell'utente per calcolare le probabilità di conversione di un consumatore. In questo modo, la scoperta dei prodotti avviene in tempi più rapidi.
Profili cliente ottimizzati.
Profili cliente ottimizzati.
Mentre gli utenti interagiscono con i contenuti suggeriti, vengono creati in automatico modelli e profili cliente più precisi che ti consentono di raggiungere più facilmente segmenti di pubblico simile. I dati storici e in tempo reale vengono combinati per fornire aggiornamenti continui.
Aumento delle opportunità di upselling/cross-selling.
Aumento delle opportunità di engagement.
I suggerimenti possono aumentare il consumo di contenuti, accorciare il percorso verso i contenuti pertinenti e prolungare le interazioni con il brand.
Scoperta di relazioni.
Attività di cross-selling/upselling più intense.
I prodotti consigliati migliorano le esperienze personalizzate, aumentando la portata degli acquisti e il "lifetime value" del cliente.
 
generatore di suggerimenti
Adobe può esserti d'aiuto.

Adobe Target ti offre un controllo impareggiabile grazie alle sue funzionalità per i suggerimenti, che includono l'ottimizzazione automatica dei contenuti e l'impostazione di algoritmi personalizzabili. Target ti aiuta a indirizzare gli utenti verso i contenuti e i prodotti più pertinenti.
 

I generatori di suggerimenti sono solo un tassello del puzzle.


Scopri come Adobe aiuta i marchi di oggi a creare esperienze personalizzate complete.
Will Harmer, Senior manager, Insight e ottimizzazione, EE
“Per noi è importante conoscere innanzitutto le prestazioni di ogni singolo percorso, per poi cercare di ottimizzarlo.”
– Will Harmer,
Senior manager, Insight e ottimizzazione, EE
Marlies Roberts, Vice Presidente Operazioni di marketing, Overseas Adventure Travel

 

"Per noi è essenziale offrire un'esperienza positiva prima di [un] viaggio, fornendo informazioni sui luoghi che interessano ai clienti."
– Marlies Roberts,
Vice Presidente Operazioni di marketing, Overseas Adventure Travel

 

Domande frequenti sui generatori di suggerimenti.

Come funziona un generatore di suggerimenti?
Il funzionamento della maggior parte degli algoritmi di suggerimento si articola in tre fasi: raccolta del feedback, apprendimento e previsione. I set di dati acquisiti durante la raccolta del feedback possono essere basati sulla memoria, su un modello o sull'osservazione.
Cosa sono i feedback espliciti e impliciti?
I feedback espliciti vengono raccolti mentre gli utenti interagiscono con i suggerimenti. Il feedback implicito deduce le preferenze dell'utente analizzando azioni quali la cronologia degli acquisti e di navigazione e il tempo trascorso sulle pagine web.
Un generatore di suggerimenti usa dati in tempo reale?
Sì. I sistemi possono essere impostati per l'analisi di dati in tempo reale. Tuttavia, alcuni eseguono l'elaborazione in batch, che prevede l'aggiornamento periodico dei suggerimenti.
Esistono generatori di suggerimenti per ambienti mobile?
Sì. I suggerimenti mobile automatizzati offrono consigli personalizzati sensibili al contesto, che possono essere basati sulla posizione, la stagione, la fascia oraria e altri criteri.
I generatori di suggerimenti come selezionano i prodotti da visualizzare?
I sistemi utilizzano algoritmi di filtro per fornire selezioni di prodotti. I filtri comprendono suggerimenti collaborativi, basati sui contenuti e ibridi che cercano somiglianze negli articoli o nei comportamenti degli utenti.
Come si misurano le prestazioni di un generatore di suggerimenti?
I test A/B possono evidenziare le prestazioni di un sistema. Gli esperti di marketing usano diverse metriche per misurare i risultati, tra cui il "lifetime value" del cliente, le percentuali di clic, il tasso di conversione e il ROI.

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