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一个强大的机器学习系统可以识别模式并将用户分类为不同的部分,这将使整个过程更加顺利和容易。 例如,由于库存庞大,Jack & Jones 在提供准确、个性化的产品推荐方面面临着挑战。Netcore 通过部署拉曼人工智能引擎和神经网络来了解实时客户行为,

并根据他们的浏览模式向他们展示个性化产品推荐

 

,并推出个性化产品推荐小部件,解决了这个问题。这使得添加到购物车的产品总数增加了 3.9%, PLP 上添加到购物车的数量增加了 25%,营销投资回报率提高了 9 倍。商家现金预付电子邮件营销  >>12电商个性化和非个性化产品推荐策略。 6. 从目录分析中收集见解 如果没有目录分析,库存数据和营销之间就会存在差距,从而导致 D2C 电子商务管理受到损害。

当营销工作在没有库存和产品性能可见性的情况下进行时

工作职能邮件数据库,

,您的畅销产品会缺货,您会推荐表现不佳的产品或不推荐畅销产品,并重大损失。当然,当客户没有在正确的时间找到正确的产品时,客户参与度和保留率就会下降。AOB 目录  这就是为什么除了营销堆栈之外,您还需要产品性能数据,以便及时采取行动并确保最佳的库存管理。 电子商务产品性能可实时查看产品目录,以便您可以通过在正确的时间推荐、显示或隐藏正确的产品来定位最佳受众。

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