Un generatore di suggerimenti sfrutta algoritmi che filtrano i dati per consigliare contenuti, offerte e prodotti sulla base di profili di audience o di singoli utenti. Per l'estrazione dei suggerimenti vengono usate regole collaborative, basate sui contenuti o basate sulla personalità.
È giunto il momento di dare un ruolo più centrale alla personalizzazione. Leggi il report ›
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.
Processi manuali.
Mancanza di controllo da parte dei marketer.
Scarsità di dati.
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.
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.
I suggerimenti possono aumentare il consumo di contenuti, accorciare il percorso verso i contenuti pertinenti e prolungare le interazioni con il brand.
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.
I prodotti consigliati migliorano le esperienze personalizzate, aumentando la portata degli acquisti e il "lifetime value" del cliente.
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.
Scopri come Adobe aiuta i marchi di oggi a creare esperienze personalizzate complete.
“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
"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
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.
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.
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.
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.
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.
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.