Na podstawie analizy danych o wizytach i transakcjach, SALESmanago oblicza prawdopodobieństwo wystąpienia innych produktów po wizycie lub zakupie określonego produktu i rekomenduje te dające największe szanse na zainteresowanie klienta.
SALESmanago Copernicus działa na podstawie pięciu typów rekomendacji:
- wspólna filtracja - zestawienie cech wyświetlanych, kupowanych produktów oraz profilów użytkowników
- najczęściej kupowane po obejrzeniu innego produktu
- najczęściej oglądane razem
- najczęściej kupowane razem
- statystyki łączone z wagą
Wygenerowane rekomendacje można wykorzystywać w kanałach komunikacji: e-mail, website, web push, social media, sieci reklamowe.
Machine Learning eliminuje ograniczenia eksperta, takie jak niestandardowe zachowania klienta i wyjątkowe preferencje, dopasowanie rekomendacji do zmiennych zachowań klienta
w czasie rzeczywistym czy wrażliwość cenowa.
