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V1.6.1.0 - V1.7.7.0
De V1.6.1.0 à V1.7.7.0

En bref

Recommandations de produits basées sur l'IA qui permettent d'augmenter les revenus à travers la vente croisée et la vente incitative.

Les plus de ce produit

attach_money Propose du cross selling sur votre boutique
Aidez vos clients à trouver les produits qu'ils veulent...
Les recommandations de produits deviennent un élément essentiel des boutiques de e-commerce. Non seulement pour résoudre la tâche consistant à mettre le bon produit en face du bon client, mais aussi pour améliorer la navigation dans la boutique pour les clients qui naviguent sur des choses qui les intéressent ou pourraient les intéresser. Les recommandations vous permettent d'augmenter vos revenus grâce à la vente croisée et à la vente incitative, mais aussi par l'amélioration de l'expérience client sur votre site. Nos recommandations permettent une augmentation des revenus qui est souvent visible en quelques semaines, ainsi qu'une augmentation de l'engagement et du temps passé sur votre boutique.
 
Pourquoi utiliser un moteur de recommandation ?
La principale tâche d'un système de recommandation est de fournir un contenu pertinent à l'utilisateur au bon moment. Un moteur de recommandation de produits propose des produits pertinents aux visiteurs de la boutique afin d'augmenter la probabilité de transformer le visiteur en client. Tout comme le système de recommandation de Netflix, le système de recommandation vise à augmenter le temps passé sur Netflix en proposant des films et des séries que l'utilisateur est susceptible de vouloir regarder.
 
Il est difficile de proposer le bon produit au bon visiteur, au bon moment. En utilisant des produits ou des catégories de produits phares, on est souvent aussi proche de la "bonne" qualité qu'un propriétaire de boutique peut obtenir sans passer beaucoup de temps à maintenir la section " vous aimerez aussi " pour chaque produit de la boutique. Ceci n'est pas pratique et le moteur de recommandation propose simplement une meilleure façon de le faire. L'algorithme analyse les données sur les habitudes d'achat des clients et l'historique des commandes pour en déduire les produits qu'un visiteur est le plus susceptible d'acheter et les placer juste devant lui, en temps réel. Sur l'ensemble des produits de la sélection, servis toutes les heures, tous les jours.
 
 
Un compte Engage est nécessaire et des frais supplémentaires peuvent s'appliquer.
 
Les offres mensuelles commencent à 7 $/mois et comprennent 7 jours d'essai gratuit (aucune carte de crédit requise).
Pour plus d'informations sur nos tarifs, cliquez ici : engage.zubi.ai
 

Ce que vos clients aimeront

  • Amélioration de l'expérience client grâce à des recommandations de produits personnalisées
  • Les clients découvrent davantage de produits qui les intéressent.
  • Une meilleure expérience du marketing grâce à un contenu personnalisé

Installation

  • Ce module exige que la boutique utilise le protocole SSL pour fonctionner correctement et en toute sécurité.

Besoin d'aide ?

Ce développeur vous répond dans ces langues :
en

Fiche technique

Dernière mise à jour

27/07/2020

Langues du module

en

Versions de PrestaShop compatibles

V1.6.1.0 - V1.7.7.0

Compatibilité multiboutique 

Partiellement info

Version du module / thème

V 1.0.2

Nombre de téléchargements

248

Documentation

Included

Développeur

PrestaShop Partners

Langues du développeur

en

Inclus dans PrestaShop

Oui

Requiert un compte sur un service tiers

Oui

Catégorie

Ventes croisées & Packs de produits

Caractéristiques

  • Recommandations de produits automatisées
  • Design de blocs de recommandation personnalisés
  • Analyse des clients
  • Rapports de ventes et de performances

Nouveautés de la version 1.0.2(27/07/2020)

  • Bug Fix: Fixes an issue in where orders are sometimes tracked incorrectly.

Dispositions légales

Conformité RGPD

Ce module est conforme au Réglement européen sur la Protection des Données Personnelles.

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A propos

Produits développés

1

Ancienneté

03/05/2020

Pays

Sweden

Langues du support

en

Avis client

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