Recommender

A melhor plataforma de venda guiada para bens de consumo

Capacite seus representantes de campo com insights e recomendações para venderem mais e venderem rápido.

Solicitar demonstração

Insights acionáveis ​​ que impulsionam as vendas

O Ivy Recommender complementa nossa solução de automação de força de campo para fornecer à sua equipe de vendas recomendações simples e fáceis de entender para aumentar as vendas na mesma loja. A solução é alimentada por IA/ML e oferece suporte à sua equipe de campo com vendas orientadas para maior envolvimento do consumidor.

Sugestões acionáveis ​​sobre o próximo melhor SKU para vender a um cliente

Estoque seus produtos de maneira otimizada em cada loja e reduza a falta de estoque

Quantidade de pedidos prevista por cliente com base em vendas anteriores

Venda produtos sob demanda e supere sua concorrência

Fácil integração com todas as nossas soluções

Saiba mais

Recomendações baseadas em IA/machine learning

  • Obtenha recomendações com base no comportamento de compra de um cliente
  • Próximo melhor SKU para vender, previsão de quantidade de pedido e muito mais
  • Extraia semelhanças e padrões de dados anteriores usando diferentes parâmetros
  • Analisa dados mensais, bem como métricas diárias para gerar insights
  • Ajuda os representantes de vendas a fazer escolhas informadas em campo

Upsell e fit-sell

  • Forneça recomendações com base em parâmetros como localização, clima ou parâmetros de loja pares
  • Aumenta as linhas por chamada (LPC), aumentando assim o valor das vendas
  • Receba recomendações de produtos com base em promoções rápidas
  • Informações baseadas em comportamento do consumidor e reação a diferentes produtos

altamente  precisos

  • Precisão e recall de nossos recomendação motor é o melhor da indústria
  • Os critérios de avaliação dentro da solução são baseados em parâmetros de nível de categoria
  • O algoritmo de machine learning é treinado constantemente para melhorar a precisão dos resultados

Parâmetros de recomendação subjacentes

  • Relação entre o tipo de produto e suas vendas
  • Segmentação de lojas, padrões de visitas e dados de pedidos de lojas para uma compreensão mais profunda do mercado
  • Segmentação de dados transacionais para compra de dados de análise comportamental para ajudar a obter insights precisos
  • Mantenha dados discrepantes fora da análise para gerar resultados com alta precisão

Impacto das promoções

  • Execute, monitore e analise descontos para identificar modelos de sucesso e gerar insights
  • Identificar promoções que ressoa com os clientes e ajusta o comportamento de compra
  • Obtenha recomendações sobre preços personalizados para diferentes clientes
  • Crie promoções e preços personalizados para atender a diferentes segmentos de clientes de forma eficaz

Perguntas frequentes

Sim absolutamente! No entanto, quando integrado com outras soluções da Ivy, a integração é perfeita e em tempo real.

O preço depende do mercado e dos volumes de usuários que utilizam a solução. Entraremos em contato para entender melhor e resolver.

Podemos colocar a solução em funcionamento para sua força de campo normalmente dentro de 5 a 6 semanas, incluindo o tempo necessário para mapeamento de dados, análise de dados, segmentação e treinamento do sistema. Ivy Recommender é projetado para aprender e melhorar constantemente a precisão.

Absolutamente! Temos nossas recomendações que podem usar parâmetros de dados externos de fontes como pesquisas abertas, mídia e provedores de dados demográficos.

Nosso mecanismo de recomendação é independente da nuvem. Poderíamos funcionar com a escolha/uso do seu provedor de nuvem.

Usamos cerca de 40+ parâmetros que são gerados durante o funcionamento do motor. Ele seleciona os parâmetros mais adequados do mesmo dinamicamente validando o mesmo estatisticamente. Alguns dos parâmetros mais notáveis são recência, frequência, intervalo de pedidos, variedade, dados promocionais, sazonalidade e outros fatores externos e sim, é configurável de acordo com o cenário do seu negócio.
pt_BRPortuguese
en_USEnglish (United States) en_GBEnglish (UK) arArabic fr_FRFrench es_ESSpanish pt_BRPortuguese