利用人工智能创建预测性用户细分，彻底改变网络消息。这将使您能够实时预测用户的下一步，并将用户分为不同类别，例如可能购买、可能使用优惠券购买、不太可能购买产品，或根据您的 D2C 品牌的独特需求进行定制。 这样，即使在用户放弃该类别之前，也可以更轻松地显示折扣代码或显示特别优惠，以降低流失率。
尽管网站流量很高，但 Netcore 实施了网络消息来
阻止 Woodland 转化率下降。Netcore 的无代码开之前在网站上花费的平均时间，医疗保险领导 并对网络消息进行编程，使其在该时间内精确显示以鼓励参与。这帮助Woodland 将 PLP 上的购买率提高了 100%，并将 PLP 上的添加到购物车率提高了 117%。
5. 通过个性化推荐增强产品发现 网站上缺乏个性化产品推荐会
导致产品发现率低、参与度低，并最终导致保留率低。Accenture 的一份报告表明，个性化推荐可将转化机会提高 75%。 那么，你从哪里开始呢？ 根据用户的浏览历史显示推荐。 AOB 目录 通过将类似产品包含在“您可能喜欢这个”部分来交叉销售。 个性化您的搜索页面，以便在回头客到达时将用户搜索历史记录中的项目推送到特定类别中。 当您的客户即将结账时，提出个性化的追加销售建议。点击这些推荐的客户中，高达 25% 的人实际订购了该商品。
