Un sitio web con mucho tráfico tiene una audiencia muy diversa. Un motor de recomendación funciona según el principio de segmentación y personalización. Pero a medida que aumenta el tráfico, se debe hacer un gran esfuerzo manual en estas tácticas de marketing y ventas, desviando al personal de marketing o al vendedor de su trabajo principal.
Para mitigar este problema, los sitios web grandes implementan motores, algunos ejemplos serían Amazon, Forbes, etc.
Ahora, son marcas que están tratando específicamente de resolver este problema para sitios web de alto tráfico. Uno de ellos es Boomtrain.
- Somos una empresa de fabricación en los Estados Unidos. Nuestros clientes pasan la mayor parte de su tiempo trabajando en los aspectos de ingeniería o compra del negocio. ¿Realmente necesitamos tráfico web?
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Boomtrain se creó con la idea de que los especialistas en marketing podrían utilizar un motor de recomendación con aprendizaje automático y IA en el núcleo. Esto ayuda a los vendedores de empresas de comercio electrónico, editoriales y marcas comerciales a ofrecer el contenido y los productos más relevantes a sus lectores a un nivel único, personalizado, 1: 1. ¿Los resultados? Los clientes sienten que se han tomado el tiempo para comprenderlos y ‘obtenerlos’ en lugar de simplemente dividirlos con las masas.
¿Qué hace que Boomtrain sea parte de la mejor generación de motores de recomendación en línea?
Segmentación y Personalización
Boomtrain le permite filtrar las actividades y los comportamientos de los usuarios para crear segmentos únicos que son perfectos para una comunicación personalizada 1: 1. Puede guardar estos segmentos y asegurarse de que se mantengan actualizados dinámicamente (cualquier cliente que califique se agrega al segmento) Con esto como base, puede enviar mensajes de campaña con una comprensión más profunda de a quién está enviando el mensaje y qué les gusta .
Filtración colaborativa
Boomtrain utiliza el Filtrado colaborativo para comprender qué les puede gustar a los usuarios en función de la información que les gusta a dos usuarios o que muestran interés en común. Esto proporciona una base para conexiones más fuertes con cada contenido que comparta con el usuario y aumenta las posibilidades de interacción. En el mundo del comercio electrónico, el filtrado colaborativo se puede utilizar para hacer las siguientes recomendaciones.
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Análisis semántico
El análisis semántico se basa en el consumo de texto y los patrones de intercambio, nuestro núcleo de inteligencia artificial lo ayuda a identificar qué temas puede interesarle más a un usuario en función de sus interacciones, me gusta, compartir y comentar una información.
Análisis de popularidad
El motor de Boomtrain realiza un seguimiento del contenido más popular en su campo y ayuda a incorporarlo en las recomendaciones basadas en los intereses de su audiencia.
Plataforma de comunicación
La plataforma de comunicación integrada de Boomtrain lo ayuda a redactar correos electrónicos, boletines, SMS, en el sitio, en la aplicación y enviar mensajes a sus usuarios mediante una plantilla fácil de usar de arrastrar y soltar. Ahorre el tiempo y el esfuerzo que dedica a diseñar plantillas, y pase más tiempo entendiendo a sus usuarios.
Ya trabajamos sitios web de alto tráfico como Venture Beat, Forbes, etc. para proporcionarles un motor de recomendación de última generación.