Etu Recommender 個人化精準推薦平台

By 2016-08-25Analytics

精準推薦,啟動個人化行銷,大幅提高電商營收轉換率

Etu Recommender收集消費者的網路行為,基於交易記錄、使用者相似度、及商品關聯性的資料交互分析,推薦客戶感興趣的商品、內容、或廣告,輕鬆實現精準行銷,滿足客戶的消費體驗。
提供從行銷策略到活動追蹤、成效比較和回饋分析,完整的行銷規劃循環

  • 行銷好自主:彈性資料演算,輕鬆配對商品給對的客戶
  • 行銷好優化:A/B 測試比較行銷活動變化,提昇實作效益
  • 行銷好追蹤:儀表板和行銷統計表,即時追蹤,監控行銷成效

優勢及功能

  • 搭配個人化多演算法,規劃行銷活動更聰明
    除了協同過濾演算法 (Collaborative Filtering),還增加了矩陣分解 (Matrix Factorization)、及權重屬性演算法 (Item-attribute based),也支援外掛客製演算法與多資料來源整合應用,可實現個人化行銷、屬性權重行銷、和多元混搭行銷。
  • 行銷儀表板和統計報表,追蹤行銷活動更即時
    即時的動態儀表板,和行銷統計表,讓您追蹤和比較行銷活動變化,即時監控行銷成效。
  • 行銷最佳化測試,行銷活動成效更優化
    增加不同活動、推薦、客群間的成效差異比較,A/B 測試優化行銷成效。
  • 行銷回饋分析,會員經營更深入
    獲得更多客群行銷標籤,或將行銷清單匯出,讓您深度分析。

精準推薦,啟動個人化行銷

  • 商品推薦
    運用大數據演算法,針對不同消費者推送最符合其需求和偏好的商品,協助商品曝光,提昇商品點擊推薦成效,有效提高消費客單價,和營收轉換率。
  • 內容推薦
    基於內容的延伸推薦閱讀,並串起內容瀏覽和商品互動的相關性,讓讀者在每次造訪期間,都能 停留更久、瀏覽更多,降低跳出率。
  • 站內廣告推薦
    基於使用者在電商網站上的商品頁點擊行為收集,進行使用者商品偏好分析,列出熱門商品分類後,推播與商品分類對應的廣告素材,有效媒合消費者和商品廣告,讓商品再行銷精準度提升。

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