DiscoverTM は、お客様特有の行動、ブランド親和性、および価格選好にダイナミックに 順応する閲覧とナビゲーション結果によりカスタマー・エクスペリエンスを改善します。
お客様一人一人の行動、親和性、好みに応じて商品やカテゴリーを並べ替えます。
画面サイズが限られているモバイルで、関連性の高いアイテムをトップに表示して閲覧のエクスペリエンスを改善します。
お客様にとって完璧なパーソナライゼーションを展開するため、異なる設定のテストを行います。
手動のマーチャンダイジング、ブースティング、ブラックリスト化等により、商品、閲覧、カタログ等のルールを調整します。
閲覧やナビゲーションのパーソナライゼーションの成果を、わずか数分でモニタリングします。
商品、価格、新規性、ブランド、カテゴリーの親和性などの様々な属性に割り当てられた重要度をカスタマイズします。
Discover™は、お客様がクリックしたものによってお客様の好みに合わせた商品を予測して表示するため、商品カタログを隅々まで探す必要がなくなります。 Discover™はリアルタイムで商品とお客様の動きを認識し、可能な限りパーソナライズされたエクスペリエンスを提供します。
ある高級百貨店ではDiscover™を使用してパーソナライズされたカテゴリーの閲覧エクスペリエンスを創造した結果、カテゴリーをパーソナライズしていない場合と比較して大幅なコンバージョンと売上の増加を実現しました。
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本レポートは、Relevance Cloud™を使用してオムニチャネル・パーソナラィゼーション機能を実装する質的および量的利益について説明しています。
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本書では、お客様を特定しログインを促すために、どのようにユーザーID照合機能とリッチレリバンスの機能を活用するかについて説明しています。