O produto certo. O conteúdo certo.
Sempre.

Um software que decide, para cada cliente, quais produtos mostrar — numa página de produto, no carrinho, num e-mail — a partir do que clientes parecidos viram e compraram. O motor de recomendação para e-commerce da Personyze funciona com uma tag no seu site, com um algoritmo para cada página, suas próprias regras e as mesmas sugestões nos seus e-mails e no seu app — e aprende com cada visita.

Deixe um widget no Automático — o primeiro card quando você configura um, e onde todo widget novo começa — e ele escolhe sozinho em cada página: para onde os clientes vão em seguida numa página de produto (Vistos a seguir), os mais vendidos numa página de categoria, cross-sells para o que está no carrinho, depois sugestões personalizadas, o que é popular no país do visitante e o que está em alta, com os produtos mais novos por último, para nunca ficar vazio. Ou selecione Todos os algoritmos ao lado, ou uma página, para escolher um você mesmo: os preditivos e populares, a sabedoria coletiva em torno do produto na tela (Vistos a seguir, Cross-sells, Itens semelhantes (IA)), os próprios itens do visitante, o que acabou de mudar no seu catálogo e as suas próprias regras.

Sim — em qualquer site, seja qual for a plataforma: uma tag em qualquer plataforma ou site sob medida, com ou sem conexão com a loja. Seu catálogo e seus pedidos chegam então de quatro formas. Sua loja: Shopify, Magento, WooCommerce, BigCommerce ou Shopware, conectados uma única vez por API com as suas próprias chaves. Produtos, preços e estoque, pedidos antigos e clientes se mantêm atualizados sozinhos, e o acesso é somente leitura. Seu feed ou arquivos: O feed que você já entrega ao Google Shopping ou ao Facebook, pelo próprio endereço, um arquivo que você envia, arquivos que o seu sistema deposita por SFTP, ou a API REST — em CSV, Excel, XML ou JSON. Lemos seu site: Não tem feed nenhum? Visitamos suas páginas de produto e lemos o nome, a imagem e o preço de cada produto. Seus pedidos, online e na loja física: Envie os pedidos antigos — uma linha por item do pedido — e o motor começa pelo que já foi vendido junto, em vez de esperar semanas. Um feed recorrente ou SFTP o mantém aprendendo com cada venda, inclusive na loja física.

Como slider, grade, lista, faixa de comprados juntos ou abas — abaixo do produto, no carrinho, na página inicial, antes, depois ou dentro de qualquer elemento, ou como pop-up no centro, num canto ou na intenção de saída. Os clientes adicionam ao carrinho pelo widget sem sair da página, e o slider e a grade definem a própria quantidade de cards para desktop, tablet e celular.

Do seu jeito: peça ao assistente de IA e ele cria o widget, combina com o visual do seu site, posiciona e confere na sua página; ou aponte e clique no ponto da sua página no editor visual; ou comece pela galeria de modelos e descreva qualquer mudança para a IA fazer. Os cards podem ter selos, um botão de adicionar ao carrinho e um coração de lista de desejos, e os desenvolvedores podem editar o HTML.

Sim. Deixe de fora o que o visitante está vendo agora, já viu, tem no carrinho, salvou ou comprou; nunca recomende categorias escolhidas; mantenha só produtos em promoção, com imagem ou de categorias escolhidas; escreva um filtro com qualquer campo do catálogo; mostre um por marca; e ajuste a ordem com impulsos leves — maior estoque primeiro, itens novos, margem de lucro. Produtos fora de estoque nunca são recomendados.

Itens semelhantes (IA) lê seus títulos, marcas, descrições e categorias, então um produto novo tem itens semelhantes antes que alguém o veja. É ativado uma vez para a conta toda nas configurações do catálogo e usa créditos de IA. Novos em estoque mostra o que chegou desde a última visita da pessoa, um widget pode dar impulso a itens novos ou guardar um espaço para eles, e as reservas completam uma lista curta.

Sim — é um motor com autoaprendizado. Ele pondera muitos sinais ao mesmo tempo: quem é o cliente, o que ele vê, adiciona ao carrinho, salva, busca e compra, e onde ele está. Cada rodada entra no próximo cálculo das listas, os cliques reforçam o que funciona dentro de limites, e um teste A/B pode dar todo o tráfego ao vencedor.

Por widget e por produto: vezes exibido (contado só quando pelo menos dois terços do item apareceram na tela), cliques e taxa de clique, e compras — uma compra conta quando vem depois de um clique naquele item naquele widget em até 7 dias. A receita é creditada por widget, com os preços do seu catálogo, e itens muito exibidos mas pouco clicados são sinalizados para você.

Sim. Coloque um widget contra outro — dois algoritmos, dois designs ou um widget contra nenhum. Testes novos pedem 98% de confiança e 1.000 sessões antes de declarar um vencedor e, com a escolha automática ativada, o vencedor pode receber todo o tráfego testado. Mais sobre testes A/B.

Sim. O widget traduz as próprias palavras — títulos, o botão de adicionar ao carrinho, rótulos — para o idioma de cada cliente automaticamente, e o feed do seu catálogo pode trazer vários idiomas: defina um idioma e mapeie quais campos do feed vão com ele, para que nomes e descrições também apareçam no idioma do cliente.

Sim. Carrosséis nativos de produtos nos seus apps iOS e Android chegam pelo nosso SDK — Recomendações de produtos para apps, o mesmo motor e as mesmas sugestões da web. Para todo o resto — seu back-end, um quiosque, um modelo de e-mail — a API JSON retorna os produtos recomendados de um visitante a partir de um único endereço, por ID de usuário, e-mail ou o item em exibição.

Um trecho HTML entra nos e-mails que você já envia, pelo Mailchimp, pelo Klaviyo ou por qualquer outra plataforma, e cada destinatário recebe produtos escolhidos para ele no momento em que abre o e-mail, com base no que está em estoque naquela hora. Mais sobre e-mails gerados na abertura.

Sim. Artigos têm algoritmos próprios — o que os leitores abrem em seguida, o que os leitores deste artigo também leram, os mais populares da categoria, as leituras em alta, conteúdo recomendado para cada leitor e mais — para publishers, bases de conhecimento e sites de mídia. Veja as recomendações de conteúdo.

Sim — é um só motor compartilhado por toda a plataforma. As mesmas recomendações podem aparecer dentro de e-mails gerados na abertura enviados pela sua plataforma de e-mail atual, os sinais do visitante por trás delas vêm da segmentação comportamental, e você pode fazer um teste A/B de algoritmos e posições, uns contra os outros. Uma tag, um perfil de visitante, todos os canais.