通過推薦和目錄提升您的個性化策略

您在瀏覽應用程序時遇到了一雙令人無法抗拒的鞋子，您可以將其保存以備日後購買。 第二天，您會收到一條信息，提示您購買您希望列出的同一雙鞋。 聽起來很熟悉？

消費者希望品牌能夠記住他們過去的行為並提供個性化的體驗。 根據谷歌的一份報告，當體驗高度個性化時，消費者可能會比計劃多花費 40%。 個性化不再是可選的，而是一種規範。 隨著這種做法逐漸變得司空見慣，駕駛參與變得更具挑戰性。 那麼對於營銷人員來說，超個性化策略是什麼樣的？

要超越基於用戶操作（例如購買產品、添加到購物車等）的個性化，您的策略需要：

這就是 WebEngage 幫助您豐富個性化策略的地方：

推薦 –讓您根據用戶的操作或事件通過推薦個性化您的溝通。 例如，如果用戶購買鞋子，您可以使用我們的推薦引擎推薦用戶可能有興趣購買的其他產品。

目錄 -幫助您更新所有產品信息，並幫助您發送相關的個性化通信。 例如，您可以從上傳的目錄中獲取產品的更新價格信息，並確保您永遠不會在消息中發送過時或不正確的數據。

讓我們詳細了解一下。

通過 Recommendation 邁出個性化的下一步

WebEngage 的推薦引擎讓您可以利用現有的用戶數據來支持您的個性化策略並豐富您的溝通。 要開始使用建議，您需要遵循以下 2 個簡單步驟：

第 1 步：建立您的推薦策略

第 2 步：使用個性化圖標在創建消息時選擇相關推薦事件。 ()

在構建推薦策略時，您可以從兩種類型的推薦中進行選擇——個性化和靜態。

個性化推薦：根據您選擇的任何自定義事件為每個用戶提供個性化推薦。 這些建議將根據每個用戶的操作而有所不同。 例如，用戶 A 將襯衫添加到購物車，用戶 B 添加鞋子。 然後，針對這兩個用戶的添加到購物車事件的個性化推薦將基於每個用戶添加到他們的購物車中的產品。

靜態推薦：根據選擇的任何自定義事件推薦頂級產品。 例如，針對購買事件的靜態推薦將為該事件生成熱門產品。 這些建議不是特定於用戶的，而是特定於事件的。

有關如何在儀表板上導航和使用建議的更多信息，請參閱我們的知識庫。

我們的推薦引擎是如何工作的

一旦您創建了推薦策略和所需的活動（使用 WebEngage 儀表板上的任何參與渠道），您現在可以坐下來放鬆一下，讓我們的推薦引擎完成它的工作！ 我們的引擎利用機器學習根據用戶的行為預測結果。 簡而言之，這就是幕後發生的事情。

如何在營銷活動中利用推薦

有兩種方法可以將建議納入營銷活動：

1.根據自定義事件提供個性化推薦

根據每個用戶對所選自定義事件的操作為他們生成推薦。 根據添加到購物車、購買的產品、產品瀏覽事件等為用戶個性化推薦。 在上面的示例中，我們展示了基於添加到購物車事件的推薦。

2. 突出瀏覽量最高或最暢銷的產品

展示任何自定義活動的最暢銷或最受歡迎的產品。 在上面的示例中，我們突出顯示了自定義活動的最暢銷產品 - 購買。

提示：在創建推薦活動時，通過添加默認內容來使用後備支持，以避免在您的通信中發送空白數據。

使用 Catalog 增強個性化溝通

目錄可幫助您獲取更新的產品信息，例如價格、圖片、標題等。 除了自定義事件和用戶屬性數據之外，它還可以幫助您個性化您的消息。 例如，對於任何產品 ID，您都可以在目錄中上傳產品評論或評級，並在您的個性化通信中使用此信息。

目錄可用於：

• 更新價格、圖片 URL 等容易發生變化的產品信息
• 獲取可以合併到通信中的產品評級和評論
• 發送 Edtech 平台的更新課程講師詳細信息
• 讓用戶了解他們的貸款申請詳情和狀態

通過目錄和推薦實現的用例

電子商務：

對於廢棄的購物車電子郵件，使用 Catalog 獲取更新的產品信息，例如產品標題、價格等。 根據每個用戶的添加到購物車事件，跟進此建議，如下所示。

提示：您也可以通過 Catalog 獲取產品的庫存數量。

教育科技：

成功購買課程後，使用目錄獲取相關課程信息，例如課程名稱、持續時間、講師詳細信息。 此外，根據購買的課程提供建議。

媒體與娛樂：

推動用戶回來並在平台上互動。 獲取有關上次互動的目錄數據，例如觀看的電視節目或電影，並根據用戶的關注列表提供推薦。

金融科技：

通過發送投資組合報表並展示最受好評或購買最多的投資途徑來更新用戶的投資信息。 您還可以使用此空間來提供不同行業領導者的建議。

旅遊與款待：

向用戶展示要探索的熱門活動或冒險運動。 您還可以根據用戶上次購買的活動門票或添加到購物車的體驗等提供具體建議。

包起來

超個性化是未來。 使用我們的推薦和目錄引擎充分利用它來豐富個性化消息，並提高參與度和轉化率或您的營銷工作。 我們希望您嘗試這些功能並分享您的反饋。 如果您需要更多幫助，請聯繫您的客戶成功經理或聯繫產品@webengage.com以開始使用。