Crea experiencias de tú a tú con la Personalización Basada en Afinidad

Aprovecha los perfiles de afinidad de los usuarios para conectar algorítmicamente a cada persona con recomendaciones personalizadas, ofertas de productos y contenido.

De señales de usuario complejas a experiencias altamente personalizadas

A medida que los visitantes interactúan con una marca, detectamos, puntuamos y calculamos un perfil de afinidad al que se puede acceder y que se puede utilizar para ofrecer experiencias de tú a tú profundamente personalizadas.
Identifica las afinidades de los usuarios y capta cada cambio en las preferencias que se vaya produciendo a lo largo del tiempo
Permite que Dynamic Yield recopile, analice y calcule automáticamente datos de afinidad sobre las preferencias previas de tus clientes y las interacciones en tiempo real con tu marca. Las puntuaciones de afinidad se calculan para cada valor de atributo, sumando el compromiso total para cada valor, al tiempo que se favorecen las interacciones recientes y los indicadores de preferencia al dar más peso a las actividades en tiempo real y a los tipos de compromiso de alta intensidad.
Construye y analiza segmentos de audiencia con afinidades específicas
Crea audiencias dinámicas basadas en atributos como categoría, afinidad de marca, rango de precios, tema, color y más. Desglosa cualquier informe de campaña basándote en segmentos de afinidad, y ten el Targeting Predictivo de Dynamic Yield continuamente analizando e identificando oportunidades para ofrecer el contenido más relevante para cada segmento de audiencia de afinidad.
Recomienda artículos de alta afinidad basados en el perfil único de cada cliente
Aprovecha los algoritmos de machine learning para hacer recomendaciones basadas en afinidades de producto o contenido detectadas. Nuestra Estrategia de Recomendación Basada en la Afinidad utiliza el perfil de afinidad de cada usuario para recuperar una lista clasificada de los elementos que se predice que son más relevantes para el usuario.
Crea campañas de segmentación hiper relevantes de acuerdo con la afinidad
Con las condiciones basadas en afinidad, los visitantes con determinadas preferencias de marcas, colores, categorías y otros atributos específicos de los metadatos pueden ser seleccionados sin tener que crear la audiencia manualmente.