通过推荐和目录提升您的个性化策略

您在浏览应用程序时遇到了一双令人无法抗拒的鞋子，您可以将其保存以备日后购买。 第二天，您会收到一条信息，提示您购买您希望列出的同一双鞋。 听起来很熟悉？

消费者希望品牌能够记住他们过去的行为并提供个性化的体验。 根据谷歌的一份报告，当体验高度个性化时，消费者可能会比计划多花费 40%。 个性化不再是可选的，而是一种规范。 随着这种做法逐渐变得司空见惯，驾驶参与变得更具挑战性。 那么对于营销人员来说，超个性化策略是什么样的？

要超越基于用户操作（例如购买产品、添加到购物车等）的个性化，您的策略需要：

这就是 WebEngage 帮助您丰富个性化策略的地方：

推荐 –让您根据用户的操作或事件通过推荐个性化您的沟通。 例如，如果用户购买鞋子，您可以使用我们的推荐引擎推荐用户可能有兴趣购买的其他产品。

目录 -帮助您更新所有产品信息，并帮助您发送相关的个性化通信。 例如，您可以从上传的目录中获取产品的更新价格信息，并确保您永远不会在消息中发送过时或不正确的数据。

让我们详细了解一下。

通过 Recommendation 迈出个性化的下一步

WebEngage 的推荐引擎让您可以利用现有的用户数据来支持您的个性化策略并丰富您的沟通。 要开始使用建议，您需要遵循以下 2 个简单步骤：

第 1 步：建立您的推荐策略

第 2 步：使用个性化图标在创建消息时选择相关推荐事件。 ()

在构建推荐策略时，您可以从两种类型的推荐中进行选择——个性化和静态。

个性化推荐：根据您选择的任何自定义事件为每个用户提供个性化推荐。 这些建议将根据每个用户的操作而有所不同。 例如，用户 A 将衬衫添加到购物车，用户 B 添加鞋子。 然后，针对这两个用户的添加到购物车事件的个性化推荐将基于每个用户添加到他们的购物车中的产品。

静态推荐：根据选择的任何自定义事件推荐顶级产品。 例如，针对购买事件的静态推荐将为该事件生成热门产品。 这些建议不是特定于用户的，而是特定于事件的。

有关如何在仪表板上导航和使用建议的更多信息，请参阅我们的知识库。

我们的推荐引擎是如何工作的

一旦您创建了推荐策略和所需的活动（使用 WebEngage 仪表板上的任何参与渠道），您现在可以坐下来放松一下，让我们的推荐引擎完成它的工作！ 我们的引擎利用机器学习根据用户的行为预测结果。 简而言之，这就是幕后发生的事情。

如何在营销活动中利用推荐

有两种方法可以将建议纳入营销活动：

1.根据自定义事件提供个性化推荐

根据每个用户对所选自定义事件的操作为他们生成推荐。 根据添加到购物车、购买的产品、产品浏览事件等为用户个性化推荐。 在上面的示例中，我们展示了基于添加到购物车事件的推荐。

2. 突出浏览量最高或最畅销的产品

展示任何自定义活动的最畅销或最受欢迎的产品。 在上面的示例中，我们突出显示了自定义活动的最畅销产品 - 购买。

提示：在创建推荐活动时，通过添加默认内容来使用后备支持，以避免在您的通信中发送空白数据。

使用 Catalog 增强个性化沟通

目录可帮助您获取更新的产品信息，例如价格、图片、标题等。 除了自定义事件和用户属性数据之外，它还可以帮助您个性化您的消息。 例如，对于任何产品 ID，您都可以在目录中上传产品评论或评级，并在您的个性化通信中使用此信息。

目录可用于：

• 更新价格、图片 URL 等容易发生变化的产品信息
• 获取可以合并到通信中的产品评级和评论
• 发送 Edtech 平台的更新课程讲师详细信息
• 让用户了解他们的贷款申请详情和状态

通过目录和推荐实现的用例

电子商务：

对于废弃的购物车电子邮件，使用 Catalog 获取更新的产品信息，例如产品标题、价格等。 根据每个用户的添加到购物车事件，跟进此建议，如下所示。

提示：您也可以通过 Catalog 获取产品的库存数量。

教育科技：

成功购买课程后，使用目录获取相关课程信息，例如课程名称、持续时间、讲师详细信息。 此外，根据购买的课程提供建议。

媒体与娱乐：

推动用户回来并在平台上互动。 获取有关上次互动的目录数据，例如观看的电视节目或电影，并根据用户的关注列表提供推荐。

金融科技：

通过发送投资组合报表并展示最受好评或购买最多的投资途径来更新用户的投资信息。 您还可以使用此空间来提供不同行业领导者的建议。

旅游与款待：

向用户展示要探索的热门活动或冒险运动。 您还可以根据用户上次购买的活动门票或添加到购物车的体验等提供具体建议。

包起来

超个性化是未来。 使用我们的推荐和目录引擎充分利用它来丰富个性化消息，并提高参与度和转化率或您的营销工作。 我们希望您尝试这些功能并分享您的反馈。 如果您需要更多帮助，请联系您的客户成功经理或联系产品@webengage.com以开始使用。