Miten 'kaksipäinen vektori-AI' toimii

Keskeinen innovaatio on kaksivektorinen arkkitehtuuri, joka käsittelee ostajan reaaliaikaista käyttäytymistä ja tuotetietoja samanaikaisesti:

• Reaaliaikainen aikomuksen mallintaminen. Sen sijaan, että järjestelmä luottaisi pelkästään aiempiin ostoihin tai asiakashistoriaan, se ottaa vastaan eläviä mikrotoimintoja – hiiren osoituksia, klikkauksia, selaussyvyyttä, hakukyselyitä ja hakujen tarkennuksia – sitä mukaa kuin ne tapahtuvat .
• Kylmän käynnistyksen kyvykkyys. Järjestelmä rakentaa käyttäytymisprofiilin jokaisesta vierailijasta ensimmäisestä interaktiosta lähtien ilman, että se vaatii käyttäjätiliä, kirjautumista, evästettä tai aiempaa ostohistoriaa. Tämä ratkaisee perinteisiä suosittelukoneita vaivaavan 'kylmän käynnistyksen' ongelman ensikertalaisten kohdalla .
• Kaksi vektorivirtaa. Toinen vektori edustaa ostajan kehittyvää reaaliaikaista aikomusta (mitä hän viestii juuri nyt), kun taas toinen edustaa tuotetietämysgraafia. Näitä kahta sovitetaan ja päivitetään jatkuvasti käyttäjän navigoidessa, mikä mahdollistaa välittömät säädöt tuotesuosituksiin, hakutuloksiin ja tuotesivujen sisältöön .
• Istuntotietoinen mukautuminen. Kun ostaja selaa, osoittaa eri tuotteita tai tarkentaa hakua, malli päivittää ennustettaan hänen seuraavasta toiminnastaan ja järjestää suositukset uusiksi lennossa – tämä tarkoittaa, että sama vierailija voi nähdä täysin erilaisen tuotevalikoiman myöhemmin saman istunnon aikana muuttuneiden signaalien perusteella .
• Saatavilla Shopify-kauppiaille. Alusta on jo käytössä Shopify-kauppiaille alkuperäisen integraation kautta, joka kattaa haun, suositukset ja tuotesivut .

Keskeinen erottava tekijä on, että Malachyte ennustaa aikomusta ja seuraavia toimia sen sijaan, että se vain suosittelisi menneen käyttäytymisen perusteella. Tämä mahdollistaa personoitujen tulosten toimittamisen jopa anonyymeille, ensimmäistä kertaa vieraileville asiakkaille, joilla ei ole lainkaan historiaa .

Miten 'kaksipäinen vektori-AI' toimii

Keskeinen innovaatio on kaksivektorinen arkkitehtuuri, joka käsittelee ostajan reaaliaikaista käyttäytymistä ja tuotetietoja samanaikaisesti:

• Reaaliaikainen aikomuksen mallintaminen. Sen sijaan, että järjestelmä luottaisi pelkästään aiempiin ostoihin tai asiakashistoriaan, se ottaa vastaan eläviä mikrotoimintoja – hiiren osoituksia, klikkauksia, selaussyvyyttä, hakukyselyitä ja hakujen tarkennuksia – sitä mukaa kuin ne tapahtuvat .
• Kylmän käynnistyksen kyvykkyys. Järjestelmä rakentaa käyttäytymisprofiilin jokaisesta vierailijasta ensimmäisestä interaktiosta lähtien ilman, että se vaatii käyttäjätiliä, kirjautumista, evästettä tai aiempaa ostohistoriaa. Tämä ratkaisee perinteisiä suosittelukoneita vaivaavan 'kylmän käynnistyksen' ongelman ensikertalaisten kohdalla .
• Kaksi vektorivirtaa. Toinen vektori edustaa ostajan kehittyvää reaaliaikaista aikomusta (mitä hän viestii juuri nyt), kun taas toinen edustaa tuotetietämysgraafia. Näitä kahta sovitetaan ja päivitetään jatkuvasti käyttäjän navigoidessa, mikä mahdollistaa välittömät säädöt tuotesuosituksiin, hakutuloksiin ja tuotesivujen sisältöön .
• Istuntotietoinen mukautuminen. Kun ostaja selaa, osoittaa eri tuotteita tai tarkentaa hakua, malli päivittää ennustettaan hänen seuraavasta toiminnastaan ja järjestää suositukset uusiksi lennossa – tämä tarkoittaa, että sama vierailija voi nähdä täysin erilaisen tuotevalikoiman myöhemmin saman istunnon aikana muuttuneiden signaalien perusteella .
• Saatavilla Shopify-kauppiaille. Alusta on jo käytössä Shopify-kauppiaille alkuperäisen integraation kautta, joka kattaa haun, suositukset ja tuotesivut .

Keskeinen erottava tekijä on, että Malachyte ennustaa aikomusta ja seuraavia toimia sen sijaan, että se vain suosittelisi menneen käyttäytymisen perusteella. Tämä mahdollistaa personoitujen tulosten toimittamisen jopa anonyymeille, ensimmäistä kertaa vieraileville asiakkaille, joilla ei ole lainkaan historiaa .