Demonstração de 20 minutos com 2–3 exemplos personalizados nas suas páginas reais.
Suporte por email, chat ou telefone 24/7 incluído em todos os planos pagos.
Um playbook de e-commerce para recomendações de produto — implemente bundles de Comprados Juntos, mais vendidos personalizados e algoritmos preditivos de cross-sell.
Vídeo 4K profissional, sensor de 24MP. A escolha compacta para criadores.
Pesquisadores revelaram uma nova arquitetura de processamento que imita a eficiência sináptica do cérebro humano. Essa mudança marca o fim da computação tradicional como a conhecemos...
No painel da Personyze, clique em “Recomendação de produto” para abrir o assistente de configuração.
Você precisa informar à Personyze quando um usuário visualiza, compra ou adiciona um item ao carrinho. Você tem 3 métodos:
evento igual a “add_to_cart”
(self.personyze=self.personyze||[]).push(['Product Viewed', "PRODUCT_ID"]);
(self.personyze=self.personyze||[]).push(['Product Added to cart', "PRODUCT_ID", 'Quantity', QUANTITY]);
(self.personyze=self.personyze||[]).push(['Product Removed from cart', "PRODUCT_ID"]);
(self.personyze=self.personyze||[]).push(['Products Removed from cart']);
Defina *onde* esse widget aparece. Você pode configurá-lo para aparecer apenas na Homepage, ou apenas para visitantes de América do Norte.
Personalize a aparência e o feel para combinar exatamente com sua marca usando o passo “Customize Look and Feel”.
Adicione etiquetas visuais aos produtos para aumentar o CTR:
vip_price
No passo “Toques finais”, aplique regras para garantir que as recomendações sejam business-smart.
Filtre produtos com base em variáveis de Dados de Usuário:
Sua homepage precisa atrair todos — tanto visitantes de primeira viagem quanto clientes fiéis.
Use o “Recomendações personalizadas” algoritmo. Ele alterna a lógica automaticamente:
Isso garante relevância do primeiro clique ao centésimo.
Ajude os usuários a encontrar o que procuram aproveitando o contexto.
Mostra itens da categoria com a qual o usuário se engajou mais recentemente. Se ele olhou “Furadeiras” ontem, mostre “Ferramentas elétricas” na homepage hoje.
Mostre os itens mais vendidos dentro da categoria atual. Se o usuário está navegando em “Laptops”, mostre os laptops mais vendidos, não sapatos.
Semelhante a Mais vendido, mas com base em Visualizações em vez de compras. Bom para itens em alta que ainda não converteram.
Otimize a página de detalhe do produto para manter os usuários engajados e navegando.
Filtragem colaborativa: “Pessoas que olharam esta camisa também olharam estas.” Ótimo para oferecer alternativas se o produto principal não for um match perfeito.
Um sinal mais forte do que apenas “visualizado”. Diz ao usuário: “Pessoas que consideraram este item acabaram comprando *estes* itens.” Excelente para fechar vendas.
Um widget de histórico simples mas eficaz. Ajuda os usuários a comparar opções voltando facilmente a itens que viram antes.
O empurrão final para aumentar o tamanho da cesta antes do pagamento.
Esse algoritmo poderoso analisa o conteúdo completo do carrinho de compras para encontrar itens que complementem a *combinação* de produtos (p. ex., Câmera + Capa -> Cartão de memória).
Permite override manual. “Se o carrinho contém X, SEMPRE mostrar Y.” Útil para regras estritas de compatibilidade (p. ex., baterias específicas para um brinquedo específico).
Aproveite a prova social mostrando itens muito desejados. Frequentemente aciona adições por impulso no carrinho.
Traga os clientes de volta com novidades altamente relevantes.
Deep learning que analisa todo o histórico de compras de um usuário para prever o que ele pode precisar a seguir.
Perfeito para consumíveis. Mostra itens que o usuário já comprou antes, agilizando o processo de recompra.
Mostre os itens mais novos do seu catálogo, mas aplique uma “Filtrar por categoria de compra passada” regra (p. ex., um comprador de “Yoga” vê novos tapetes).
Não adivinhe qual algoritmo funciona melhor. Teste-os.
A Personyze dividirá o tráfego automaticamente e poderá eventualmente alocar 100% do tráfego para a vencedora.
Meça o impacto direto das suas recomendações com estatísticas detalhadas.
Perguntas frequentes sobre recomendações de produto com IA. Para qualquer outra coisa, nossa equipe está a uma mensagem de distância.
A Filtragem colaborativa é a tecnologia central por trás de recomendações como “Quem comprou isso também comprou aquilo.” Ela analisa padrões em milhares de sessões de usuário para encontrar correlações ocultas entre produtos sem precisar de regras manuais.
A Personyze começa a coletar dados imediatamente. Algoritmos básicos como “Mais populares” funcionam instantaneamente. Algoritmos avançados como “Recomendações personalizadas” normalmente precisam de alguns dias de tráfego (ou um upload de dados históricos) para construir perfis de usuário precisos.
Sim. Você pode usar “Recomendações gerenciadas” ou “Pins” para forçar itens específicos (como produtos de alta margem ou em excesso de estoque) a aparecerem primeiro, deixando o algoritmo preencher os slots restantes dinamicamente.
Com certeza. O motor funciona de forma idêntica para conteúdo. Em vez de “Produtos”, ele recomenda “Artigos” com base no histórico de leitura, tags e afinidade de categoria. Você só precisa sincronizar seu feed de conteúdo em vez de um feed de produto.
Sim. Por padrão, a Personyze filtra itens em que stock_status = 0. Você pode personalizar essa regra no passo de filtragem para também excluir itens com pouco estoque ou tags específicas.
stock_status = 0
Esse é o problema do “Cold Start”. A Personyze lida com isso recorrendo a Lógica da multidão (p. ex., “Mais populares” ou “Em alta agora”) ou usando dados contextuais (p. ex., “Popular na sua cidade”) até que o usuário gere seu próprio histórico.
Sim. Você tem controle total sobre o HTML/CSS. Pode usar nosso editor visual para ajustar templates existentes ou colar sua própria estrutura HTML personalizada para combinar perfeitamente com o branding do seu site.
Receita direta conta as vendas em que o usuário clicou no item recomendado específico e o comprou. Receita assistida conta as vendas em que o usuário clicou em uma recomendação mas acabou comprando *outra coisa* na mesma sessão.
Sim. Você pode criar campanhas separadas para mobile e desktop. Por exemplo, mostrar um slider horizontal de 4 itens no mobile, mas um grid de 8 itens no desktop.
Sim. Se o seu feed de produto contém campos localizados (p. ex., title_en, title_es), você pode configurar o widget para exibir dinamicamente o idioma correto com base nas configurações do navegador do usuário ou na seleção do site.
title_en
title_es
Sim. O algoritmo “Cross-sells para itens no carrinho” efetivamente cria bundles sugerindo itens complementares (p. ex., sugerir uma lente quando uma câmera está no carrinho).
Os feeds geralmente sincronizam uma vez a cada 24 horas. Porém, você pode configurar atualizações mais frequentes (p. ex., a cada hora) ou usar nossa API para enviar mudanças de estoque/preço em tempo real instantaneamente.
Sim. O recurso de teste A/B permite dividir o tráfego entre dois conjuntos de lógica diferentes (p. ex., “Filtragem colaborativa” vs. “Mais populares”) para ver qual gera mais receita.
Sim. A Personyze anonimiza os dados de usuário e respeita solicitações “Do Not Track”. A personalização depende de IDs pseudônimos em vez de PII a menos que o usuário forneça explicitamente.
A Personyze escala sem esforço. Nosso motor foi projetado para lidar com catálogos com milhões de SKUs e sites de alto tráfego sem latência, garantindo que as recomendações carreguem instantaneamente.
Você tem o playbook completo — agora implemente recomendações de produto com IA que fazem cross-sell e upsell automaticamente.