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Recommandation de produit
But:
Les achats en ligne à partir de plateformes de commerce électronique multi-magasins telles qu'Amazon FR ou Daraz, ont souvent le même produit avec des critères différents vendus par différents magasins. Le même produit a souvent des prix, des critiques et des taux positifs différents. Le client ne sait souvent pas quel magasin choisir et perd la trace du produit ou du magasin parfait.
Objectif:
Expérience client améliorée
Vente au détail - Personnalisation
Pour:
Spécialistes du marketing de contenu
But:
Personnalisation des messages marketing à l'aide de Natural Language Generation pour augmenter le retour sur investissement des campagnes marketing.
Objectif:
Amélioration de l'expérience client, augmentation des revenus
Recommandation de produit
Objectif:
Expérience client amélioréeProblème adressé
Le système de recommandation rechercherait tous les magasins ou similaire avec les mêmes produits (comme le système de recommandation existant) et sur la base des résultats recommanderait.
But du cas d'usage
Les achats en ligne à partir de plateformes de commerce électronique multi-magasins telles qu'Amazon FR ou Daraz, ont souvent le même produit avec des critères différents vendus par différents magasins. Le même produit a souvent des prix, des critiques et des taux positifs différents. Le client ne sait souvent pas quel magasin choisir et perd la trace du produit ou du magasin parfait.
Description
En introduisant un système de recommandation raffiné qui analyse plus en détail les produits similaires et existants de plusieurs magasins et recommande mieux sur les paramètres tels que les avis, le prix, le nombre de commandes, la popularité, les notes négatives ou positives, les commentaires, la saison/l'environnement et surtout le personnel de l'utilisateur caractéristiques. Cette recommandation est encore affinée sous forme d'un système existant.
Apprentissage automatique
IA: Comprendre