מערכת המלצה המופעלת על ידי למידת מכונה

פתרון למידת המכונה של Fayrix כולל את מנוע ההמלצה הקנייני שלנו ליצירת הצעת מוצר מותאם אישית וחווית לקוח

בעיות עסקיות שנפתרו

יצירת רשימה מותאמת אישית של מוצר מומלץ לכל לקוח על סמך תחומי העניין והפרופיל שלו
הצעת הנחה נוספת ברכישת חבילות (מכירה צולבת
הודעה ללקוחות על מוצרים חדשים (שדרוג מכירה)
פילוח בסיס הלקוחות והגדרת קהל היעד
איסוף משוב לקוחות על מוצרים ושירותים

הצגת ההמלצה הרלוונטית על המוצר באתר, במשרד, במהלך שיחה למוקד הקשר (צמיחת שיעור ההמרה ביותר מ-60%)
היצע המוצר בחבילה אישית (קידום מכירות)
בחירת משבצות זמן מיטביות ללקוח
מיטוב קמפיינים שיווקיים
הגדרת ערוץ תקשורת מיטבי
צמצום קהל היעד וצמצום מספר הקמפיינים השיווקיים פי
5-10

המלצות המבוססות על תכונות המוצר

אם אתה אוהב סרטי אקשן עם קלינט איסטווד, כנראה שתאהב את "הטוב, הרע והמכוער" בנטפליקס.

קנית מדפסת, כנראה שתצטרך מחסנית דיו.

היררכיית מוצרים

מבוסס על דמיון מוצרים: חיפוש מוצרים דומים לאלה שאתה אוהב. לדוגמה, אם אתה אוהב את "הסנדק", אתה תאהב גם את "פני צלקת"
מבוסס על דמיון לקוחות: חיפוש משתמשים דומים ומוצרים מומלצים שהם אוהבים. לדוגמה, אנשים כמוך קונים חיתולים עם בקבוק בירה. אז אם אתה קונה בירה, כנראה שתזדקק גם לחיתולים (מקרה מטרה)

סינון שיתופי

גרף חברתי ועניין

מבוסס על אמון ויחסים חברתיים בין אנשים. לדוגמה, אם החברים שלך אוהבים את ליידי גאגא, כנראה שגם אתה תאהב אותה. (בשימוש על ידי פייסבוק ולינקדאין)

תמיכה בלמידת מכונה וקטורית, ניתוח דיסקרימיננטה לינארית, פירוק ערך יחיד עבור פונקציות סתומות.

המלצות המבוססות על מודלים

שילוב של כל אחת מהשיטות הנ"ל

שיטות היברידיות

2/3
מהסרטים הנצפים מומלצים

38%
עלייה בשיעור הלחיצות עם תוכן מומלץ

35%
מההזמנות מכילות מוצרים מומלצים