Virtual kaubanduse suureparased valikud, STACCi tasuvuskalkulaator | STACC

Toote sorteerimine ja filtreerimine: Lase klientidel sorteerida tooteid populaarsuse, uudsuse, hinnangu, hinna või omaduse järgi, et leida sobivad tooted. Veohinnad: Määrake kindlasummaline hind või määrake eri toodete jaoks konkreetsed hinnad, näiteks lisatasu raskete toodete puhul. Impordi- ja eksporditooted: Lisage ja ajakohastage tooteinfo, nagu nimi, lühikirjeldus, tavaline ja müügihind ning muud andmed, kasutades CSV-faili.

West Paw — Fall 2020 New Products

STACCi tiim töötas välja tasuvuskalkulaatori. Vaata, katseta ja loe pikemalt, kas ja Virtual kaubanduse suureparased valikud määral võib soovitussüsteemist sinu e-ärile kasu olla.

Virtual kaubanduse suureparased valikud Binaarne valik Otsekaart

Avaldatud: Hüppeliselt on suurenenud ka e-poodide hulk. Kuidas aga kasvava konkurentsi ja tohutu valiku hulgas siiski silma paista ja e-kaubanduse valdkonna kasvavatest müügimahtudest poepidajana maksimaalselt kasu lõigata? Soovitussüsteem on suurepärane võimalus müügikäibe kasvatamiseks tuues e-poodi rohkem ostjaid või suurendades keskmist ostukorvi maksumust.

Võtke meiega ühendust. Ehitage oma e-kaubanduse pood Kõik, mida vajate müügi alustamiseks Olenemata sellest, kas olete alustamas uut ettevõtet, viies olemasoleva kaupluse veebi või kujundades klientidele veebipoode, aitame teil luua kiiresti ja täpselt sellise e-kaubanduse poe, nagu soovite.

Võimalusi on rohkemgi veel. Süsteem võimaldab näiteks e-maili kampaaniaid peenhäälestada ja personaliseerida või e-poe sessiooni pikendada, pakkudes külastajale meeldivat kogemust ja kuvades talle just huvipakkuvaid tooteid.

Virtual kaubanduse suureparased valikud WPP aktsiate tehingud

Selle jaoks töötas STACCi tiim välja soovitussüsteemi tasuvuskalkulaatori, millega saab erinevaid stsenaariume läbi mängida. Kalkulaatori abil on võimalik leida vastused näiteks küsimustele, millal investeering soovitussüsteemi rakendamiseks ära tasub ja kui suur võib olla soovitustest tulenev käibekasv.

Jaemüügitarkvara 4 asendamatut liidestust

Soovitussüsteemide minevik, olevik ja tulevik Soovitussüsteemide alguseks loetakse Seepeale tõstatuski küsimus: milliseid tooteid kuvada? Vastus pidi peituma andmetes, mistõttu katsetati erinevaid tehnoloogiaid, et kindlaid tooteid personaliseeritult soovitada. Müügikäibe kõrval sai sama oluliseks ka klientidele alternatiivsete valikute pakkumine, et nende ostukogemust meeldivamaks muuta. Internetimüügi ja valikute rohkuse kõrval hakati nägema ka kliendisuhete ning hinnastamise olulisust suures pildis.

e-kaubanduse veebilehe teenus

Kõrgeima väärtuse omandas inimeste tähelepanu, mille nimel ettevõtted konkureerima asusid. Võtit nähti soovitussüsteemides, mille abil klientide tähelepanu Virtual kaubanduse suureparased valikud ja hoida. Soovitussüsteemide areng sai uue hoo Peaauhinnana pani meelelahutushiid välja 1 miljon dollarit.

Virtual kaubanduse suureparased valikud Valikuline strateegia test

Konkursil osalejad otsisid ja katsetasid uusi algoritme ja kombineerisid parimaid ning viimaks, Peale seda saabus valdkonnas justkui pohmell, mil vaadati hetkeks tagasi ja tehti õpitu põhjal järeldusi. Tänaseks on teada lugematu hulk algoritme, mida soovitussüsteemides kasutatakse.

Kuid tõhus soovitussüsteem ei tähenda üksnes andmete etteandmist mudelile, mis seejärel täpsed soovitused genereerib, vaid eeldab põhjalikku ettevalmistust, läbimõtlemist ning ärivaistu.

Virtual kaubanduse suureparased valikud Voimalus Trade mang

Muu hulgas tuleb andmete mõistmise kõrval leida vastused küsimustele: millised on kasutusjuhtumid ja väärtuspakkumine, mida soovituste abil luuakse, kuidas leida soovituste vahel tasakaal, mida teha niigi populaarsete toodetega — kas soovitada neid Binaarne valik CME. mitte, kas taassoovitada tooteid, mida on juba ostetud või tasub neid pigem vältida, millal juba ostetud tooteid uuesti soovitada, milliseid tooteid kindlasti ei tohiks ühele või teisele sihtrühmale soovitada, kas harva ostetavaid, kuid suure väärtusega tooteid ja teenuseid nt maja või kirurg saab üldse soovitada, jne.

Soovitussüsteemide maailm on põnev, sest tegelikult on veel väga palju, mida avastada.

Virtual kaubanduse suureparased valikud Kauplemissusteem 5 min

Kuidas ikkagi ennustada võimalikult täpselt, mida klient ühe või teise toote ostmise järel järgmisena soovida võiks? Või, kombineerides andmekaeve ja masinõppe, äri ja turunduse, kui palju on soovitussüsteemi abil võimalik kohe teenida ning kui suur on investeering tulevikku, kujundamaks eluaegset klienti?