Rekomendasi Produk yang Dipersonalisasi: Apa Artinya, Manfaat, dan Praktik Terbaik

Pemilik toko, manajer pemasaran, eksekutif pengembangan bisnis – rekomendasi produk yang dipersonalisasi adalah masa depan penjualan online.

Mempersonalisasi perjalanan pembelian pelanggan Anda dengan merekomendasikan produk yang menurut mereka paling relevan dapat membantu meningkatkan pengalaman berbelanja mereka.

Dan pengalaman belanja yang dipersonalisasi berarti Anda akan menghabiskan lebih sedikit uang pemasaran untuk mencoba membujuk mereka agar melakukan pembelian.

Selain itu, peluang Anda untuk menghasilkan penjualan yang baik dan mendorong pendapatan yang lebih tinggi meningkat berlipat ganda. Kami memiliki statistik untuk mendukung ini; kita akan mendapatkan mereka segera.

Sayangnya, banyak bisnis tidak menyadari kebenaran sederhana ini. Menerapkan rekomendasi produk ke toko mereka hanyalah renungan, yaitu jika mereka pernah memikirkannya.

Tetapi Anda tidak harus menjadi salah satu dari mereka!

Dalam posting ini, kami akan membedah rekomendasi produk yang dipersonalisasi secara keseluruhan.

Berikut adalah poin penting yang akan kami bahas:

• Apa itu rekomendasi produk yang dipersonalisasi?
• Bagaimana cara kerja mesin rekomendasi produk?
• Jenis rekomendasi produk
• Manfaat menerapkan rekomendasi produk ke toko online Anda
• Praktik terbaik dengan contoh
• Majukan bisnis Anda dengan algoritme rekomendasi Adoric
• Membungkusnya

Jadi, jika Anda siap, mari kita masuk ke dalamnya.

Apa itu Rekomendasi Produk yang Dipersonalisasi?

Sebuah gambar, kata mereka, berbicara seribu kata. Jadi, kita akan mulai dengan contoh ilustratif.

Jika Anda pergi ke Amazon dan mencari, katakanlah, laptop Dell, Anda akan melihat sesuatu seperti ini di bawah produk yang Anda klik.

Pada dasarnya, Amazon mengatakan:

• Jika Anda melihat laptop Dell ini, Anda mungkin juga menyukai rangkaian produk lainnya ini.
• Selain itu, pelanggan yang melihat bahwa laptop Dell juga melihat produk lain tersebut. Anda mungkin juga menyukai mereka.

Ini adalah rekomendasi produk dalam tindakan.

Dan omong-omong, Amazon telah lama menguasai seni rekomendasi produk yang dipersonalisasi. Faktanya, rekomendasi produk menyumbang 35% dari penjualan raksasa eCommerce.

Berikut statistik mengejutkan lainnya: Netflix menghasilkan 75% dari penjualannya dari merekomendasikan film dan pertunjukan kepada pelanggannya.

Itu hebat!

Rupanya, jika Anda belum menganggap serius rekomendasi produk, Anda meninggalkan banyak uang di atas meja.

Rekomendasi produk yang dipersonalisasi tidak berakhir pada "apa yang mungkin disukai pelanggan" dan "apa yang dilihat pelanggan lain", seperti dalam contoh Amazon yang baru saja Anda lihat.

Anda dapat membuat rekomendasi kepada pelanggan berdasarkan:

• Produk terlaris
• Sering dibeli bersama (produk komplementer)
• Produk yang sedang tren
• Produk Unggulan
• Produk yang paling banyak dilihat

Tidak lama lagi, kita akan membahas, secara rinci, berbagai pendekatan untuk rekomendasi produk.

Bagaimana Mesin Rekomendasi Produk Bekerja?

Mesin rekomendasi produk adalah serangkaian algoritme yang mempersonalisasi pengalaman berbelanja pelanggan Anda dengan menunjukkan kepada mereka produk yang kemungkinan besar akan mereka minati.

Mereka melakukan ini dengan memeriksa kueri pencarian pelanggan individu, lokasi geografis, produk yang dilihat, riwayat belanja, dan sejumlah lainnya.

Dengan data ini, mereka akan memilah-milah katalog Anda untuk menemukan produk yang paling sesuai dengan preferensi pelanggan.

Ketika produk yang cocok ditemukan, itu akan disajikan kepada pelanggan secara langsung di situs web atau melalui email.

Mesin rekomendasi adalah yang memungkinkan upselling dan cross-selling. Ada banyak manfaat lain yang mereka tawarkan, tetapi kami akan membahasnya di bagian selanjutnya dari posting ini.

Jenis Penyaringan Rekomendasi Produk

Untuk menambahkan lapisan personalisasi ke pengalaman berbelanja pelanggan, algoritme rekomendasi sering kali mengambil 3 pendekatan:

• Penyaringan kolaboratif
• Pemfilteran berbasis konten
• Pemfilteran hibrid

Penyaringan Kolaboratif

Pengunjung yang datang ke situs web Anda dapat dibagi menjadi dua kategori: pengunjung pertama kali dan pengunjung kembali.

Sekarang, untuk yang pertama, Anda tidak dapat mengetahui dengan pasti apa yang mungkin mereka sukai. Ini karena mereka tidak memiliki riwayat pembelian atau data preferensi yang dapat Anda simpan untuk mempersonalisasi pengalaman berbelanja mereka.

Karena itu, tindakan terbaik adalah bertindak luas.

Mesin algoritme dapat memulai dengan merekomendasikan produk terlaris atau sedang tren kepada pengunjung pertama kali.

Kemudian saat pengguna berinteraksi dengan situs web Anda dengan melihat produk yang tersedia, mesin algoritme mulai membentuk profil preferensi untuk pengguna tersebut. Berdasarkan profil ini, rekomendasi dibuat berdasarkan pilihan serupa dari pelanggan lain.

Misalnya, katakanlah pengguna melihat laptop tertentu di toko Anda. Masuk akal untuk menunjukkan kepada pengguna item terkait yang dibeli pelanggan lain bersama dengan laptop itu.

Lihatlah bagaimana Amazon melakukannya:

Ini adalah tindakan penyaringan kolaboratif. Tentu saja, dalam praktiknya, ini sedikit lebih rumit, tetapi setidaknya Anda memiliki ide dasarnya.

Salah satu kelemahan utama dari sistem penyaringan ini adalah rentan terhadap asumsi yang tidak akurat. Artinya, dapat salah menganggap pengguna mungkin menyukai suatu produk hanya karena orang lain menyukainya.

Penyaringan Berbasis Konten

Pemfilteran berbasis konten berbeda dari pemfilteran kolaboratif karena membuat rekomendasi khusus pengguna, daripada membuat asumsi berdasarkan apa yang diinginkan orang lain.

Apa yang kita maksud dengan ini?

Sebuah ilustrasi akan berguna di sini.

Pelanggan yang kembali ke situs Anda akan memiliki profil preferensi yang dibangun di atas salah satu data berikut

• Riwayat pembelian
• Lokasi geografis
• Usia
• kebiasaan sosial
• Perangkat penjelajahan

Dengan data ini, mesin AI akan secara cerdas memprediksi apa yang mungkin ingin dibeli oleh pelanggan tersebut.

Ini menambahkan lapisan personalisasi yang lebih tebal ke pengalaman berbelanja pengguna.

Sistem Rekomendasi Hibrida

Seperti yang mungkin sudah Anda duga, rekomendasi hibrid adalah perpaduan antara sistem penyaringan kolaboratif dan berbasis konten.

Rekomendasi hibrid menawarkan tingkat akurasi tertinggi dan dengan demikian membantu meningkatkan konversi situs Anda secara signifikan.

Tapi bagaimana tepatnya cara kerjanya?

Dalam contoh sebelumnya yang kita lihat, rekomendasi dibuat berdasarkan pilihan serupa dari pelanggan lain, atau profil preferensi pengguna.

Tetapi dengan menggabungkan kedua pendekatan tersebut, Anda cenderung menyaring produk yang disukai pembeli.

Jadi, pada akhirnya, Anda akan mengatakan kepada calon pelanggan:

“Pelanggan lain yang membeli/melihat item ini juga membeli ini”

Dan

“Sejak Anda membeli/melihat produk ini, Anda mungkin juga menyukai ini”

Ini dia inspirasi dari Lakeside.com

Tentu saja, mereka hanya bermain-main dengan kata-kata, tetapi idenya sama.

Beginilah cara kerja mesin rekomendasi Adoric.

Rekomendasi Manfaat yang Harus Ditawarkan Mesin

Menerapkan rekomendasi produk yang dipersonalisasi di situs web Anda akan dikenakan biaya.

Ini akan menghabiskan waktu Anda juga. Jadi, mengapa repot-repot?

Yang benar adalah bahwa manfaat yang ditawarkan mesin rekomendasi jauh lebih besar daripada biaya langsung apa pun yang mungkin mereka tanggung.

Berikut adalah beberapa di antaranya:

• Peningkatan Nilai Pesanan Rata-Rata (AOV)
• Keterlibatan pengguna yang lebih baik
• Konversi lebih tinggi
• Mengurangi pengabaian keranjang
• Inventaris yang dioptimalkan
• Menghemat waktu Anda

Keterlibatan Pengguna yang Lebih Baik

Bayangkan Anda berada di situs web streaming film favorit Anda seperti, katakanlah, Netflix, mencoba menemukan judul yang Anda sukai.

Setelah apa yang tampak seperti berjam-jam mencari, Anda tidak menemukan apa pun. Anda kemungkinan besar akan meninggalkan Netflix dan pergi ke tempat lain, bukan?

Hal yang sama berlaku untuk toko e-commerce – jika pelanggan tidak menemukan apa yang mereka cari dalam waktu sesingkat mungkin, mereka kemungkinan akan mengambil uang mereka di tempat lain.

Anda pasti tidak ingin hal itu terjadi.

Merekomendasikan produk yang dipersonalisasi kepada pengunjung Anda membantu membuat mereka lebih terlibat di situs web Anda.

Dan pengunjung yang terlibat cenderung bertahan lebih lama di situs web. Semakin lama mereka tinggal, semakin rendah rasio pentalan Anda. Semakin rendah rasio pentalan Anda, semakin tinggi peringkat situs web Anda di Google.

Konversi Lebih Tinggi

Anda ingin lebih banyak calon pelanggan mendaftar ke milis Anda, bukan? Nah, ada beberapa cara untuk melakukan ini.

Namun, hanya sedikit yang seefektif menyematkan produk yang dipersonalisasi ke dalam formulir keikutsertaan Anda.

Ketika Anda akhirnya mengirim pelanggan katalog produk Anda melalui email, kemungkinan besar mereka akan melakukan pembelian.

Bukankah itu tujuannya? Untuk membuat lebih banyak penjualan untuk toko Anda?

Pengurangan Pengabaian Keranjang

Setiap tahun, pedagang online seperti Anda kehilangan triliunan dolar karena masalah pengabaian keranjang. Pada 2016, total barang dagangan senilai $4,6 triliun ditinggalkan di keranjang belanja.

Dan, pasti, angka-angka itu terus bertambah.

Singkat cerita: pengabaian gerobak adalah masalah yang cukup serius. Tapi jangan takut, Anda bisa melawannya dengan rekomendasi produk yang dipersonalisasi.

Salah satu taktik yang telah dicoba dan diuji adalah menggunakan sembulan niat keluar untuk menunjukkan pengunjung yang mengabaikan produk yang kemungkinan besar akan mereka minati, tepat saat mereka memberi isyarat untuk meninggalkan situs web Anda.

Untuk konversi maksimum, produk apa pun yang Anda rekomendasikan harus didasarkan pada riwayat penelusuran dan preferensi pribadi mereka.

Sebagai alternatif, alih-alih menampilkan produk yang direkomendasikan, Anda dapat menawarkan diskon, kupon, pengiriman gratis, dll. hanya untuk membujuk mereka menyelesaikan keranjang mereka. Anda juga bisa menyematkan pesan pribadi yang berbicara kepada mereka.

Kemungkinannya tidak terbatas – imajinasi Andalah yang membatasi Anda.

Optimalkan Inventaris Anda

Untuk berhasil dalam bisnis, Anda harus menawarkan kepada pelanggan apa yang sebenarnya mereka inginkan, dan bukan apa yang menurut Anda mungkin mereka sukai.

Prinsip sederhana ini berlaku untuk semua jenis bisnis, termasuk e-commerce.

Menawarkan pelanggan Anda apa yang sebenarnya mereka inginkan membantu Anda menghindari menimbun produk yang tidak akan pernah dibeli siapa pun.

Di sinilah juga di mana rekomendasi produk yang dipersonalisasi berguna. Ini memberi Anda wawasan komprehensif tentang apa yang sebenarnya dicari pelanggan Anda. Kemudian dengan pemahaman ini, Anda dapat membuat penilaian yang baik tentang barang dagangan mana yang akan disimpan.

Menghemat Waktu Anda

Salah satu tugas terberat dan memakan waktu yang dapat Anda mulai sebagai wirausahawan adalah menyiapkan toko Anda secara manual untuk upsell, cross-sell, dan saran produk.

Bahkan jika Anda berhasil melakukan tugas seperti itu, pelanggan Anda mungkin masih menemukan saran produk yang tidak relevan datang kepada mereka. Dengan demikian, mereka tidak akan ragu sedikit pun untuk meninggalkan situs web Anda.

Untungnya, mesin rekomendasi eCommerce seperti Adoric dapat mengatasi masalah ini. Yang harus Anda lakukan adalah menyiapkan aturan merchandising Anda sekali, dan mesin kami akan bekerja secara otomatis membuat rekomendasi yang dipersonalisasi untuk pelanggan Anda.

Karenanya, Anda punya waktu untuk fokus pada apa yang benar-benar penting: menumbuhkan dan mengelola bisnis Anda secara efisien.

Praktik Terbaik untuk Rekomendasi Produk E-niaga yang Dipersonalisasi Dengan Contoh

Menerapkan rekomendasi produk yang dipersonalisasi di toko Anda adalah satu hal, tetapi melakukannya dengan benar adalah satu hal.

Berikut adalah beberapa tips untuk membuat rekomendasi produk bekerja secara efektif untuk Anda.

• Uji A/B strategi Anda
• Sertakan rekomendasi di seluruh halaman Anda
• Popup adalah temanmu
• Masukkan rekomendasi ke dalam email
• Gunakan bukti sosial
• Ciptakan rasa urgensi
• Jangan berlebihan
• Relevansi adalah kuncinya

Uji A/B Strategi Anda

Kami akan membahas beberapa strategi yang dapat Anda gunakan untuk mendapatkan hasil maksimal dari rekomendasi produk. Namun, tidak ada satu pun peluru perak yang menjamin hasil maksimal.

Apa yang berhasil untuk Anda hari ini mungkin tidak akan berhasil besok. Dan bahkan jika itu berhasil, itu mungkin tidak seperti yang Anda harapkan.

Untuk alasan ini, Anda harus terus mengutak-atik, atau, dalam hal ini, menguji strategi Anda.

Tempatkan rekomendasi di berbagai halaman di situs web Anda untuk melihat di mana mereka bekerja paling baik: halaman beranda, produk, checkout, dan bahkan kategori.

Cobalah berbagai kombinasi produk pelengkap untuk melihat pelanggan mana yang akan merespons lebih positif.

Pengujian A/B terhadap ide dan strategi Anda membantu melatih mesin Anda, sehingga membuatnya sangat adaptif.

Memasukkan Rekomendasi Di Seluruh Halaman Anda

Jika pelanggan tidak melihat rekomendasi Anda, lalu apa gunanya? Untuk melihat hasil yang berarti dari upaya personalisasi web Anda, rekomendasi yang Anda buat harus sangat terlihat.

Ini berarti menempatkannya secara strategis di seluruh halaman web Anda agar dapat dilihat pelanggan.

Jadi, di mana, idealnya, Anda harus memasukkan rekomendasi?

1. Halaman Produk

Ini adalah tempat terbaik untuk upsell dan cross-sell calon pelanggan. Pasalnya, setiap prospek di halaman produk Anda masih memiliki opsi yang terbuka. Dengan demikian, keputusan pembelian mereka belum ditetapkan.

Mereka sangat menerima alternatif dari apa yang mereka pikirkan.

Ini menjadikan halaman produk Anda salah satu tempat terbaik untuk menyusun rekomendasi.

2. Halaman Beranda

Pengunjung yang ada di beranda Anda menggulir ke bawah dan ke atas mungkin bertanya-tanya apakah Anda memiliki apa yang dia cari.

Jika Anda tidak segera menarik perhatian mereka dengan menunjukkan produk yang mungkin sesuai dengan minat mereka, mereka mungkin akan lari.

Itulah sebabnya halaman beranda sangat ideal untuk menempatkan rekomendasi seperti "produk terlaris", "pendatang baru", "produk diskon", dll.

Kemudian, saat mereka mulai berinteraksi dengan produk Anda, mesin rekomendasi juga mulai memahami preferensi mereka dan, karenanya, membuat rekomendasi yang lebih dipersonalisasi.

3. Halaman Keranjang

Ingat ketika kita berbicara tentang bagaimana rekomendasi dapat membantu meningkatkan nilai pesanan rata-rata toko Anda? Halaman keranjang adalah tempat itu terjadi, sebenarnya.

Ini adalah tempat terbaik untuk merekomendasikan produk pelengkap dan terkait.

Mari kita lihat Beauty Bay, pengecer produk kecantikan online, untuk mendapatkan inspirasi. Jika Anda menambahkan item ke tas Anda dan kemudian pergi ke halaman keranjang, Anda akan melihat sesuatu seperti ini:

Perhatikan produk yang direkomendasikan di bagian bawah?

4. Halaman Kesalahan 404

Halaman kesalahan 404 adalah halaman yang tidak ada yang tidak dapat Anda miliki di situs web Anda. Anda tahu mengapa? Mereka adalah pintu keluar terbesar dari situs Anda.

Meskipun demikian, Anda tidak dapat menghindari memilikinya karena berbagai alasan. Tetapi Anda tidak harus kehilangan calon pelanggan yang mendarat di halaman ini.

Dengan menempatkan produk yang direkomendasikan relevan dengan apa yang dilihat pelanggan sebelum tiba di halaman ini, Anda mengurangi kemungkinan mereka meninggalkan situs web Anda.

Popup Adalah Teman Anda

Memasukkan rekomendasi di seluruh halaman produk Anda adalah strategi yang baik, tetapi sayangnya, tidak cukup dinamis. Untuk hasil terbaik, pengguna perlu melihat rekomendasi Anda tanpa harus bernavigasi di seluruh halaman.

Dan tidak ada alat yang lebih cocok untuk pekerjaan ini selain popup.

Dengan munculan, Anda dapat secara otomatis menampilkan produk pelanggan yang terkait erat dengan produk yang sedang mereka lihat.

Dengan begitu, mereka akan melihat produk yang kemungkinan besar akan mereka beli tanpa harus berpindah halaman di situs web Anda.

Sebagai contoh, jika Anda pergi ke Amazon dan menambahkan, katakanlah, laptop ke keranjang Anda, sebuah popup dengan daftar item yang mungkin Anda inginkan akan muncul.

Masukan Rekomendasi di Email

Pemasaran email masih menjadi hal yang penting hingga hari ini meskipun banyak pilihan pemasaran yang ditawarkan teknologi modern. Ini menjadikannya alat yang sempurna untuk upselling dan cross-selling melalui rekomendasi yang dipersonalisasi, dan juga untuk pemulihan gerobak yang ditinggalkan.

Faktanya, menyematkan rekomendasi ke dalam email pemasaran Anda dapat meningkatkan rasio klik-tayang Anda hingga 300%.

Jadi, jika Anda belum menjelajahi pemasaran email sepenuhnya, inilah saatnya Anda melakukannya. Anda dapat mulai dengan mengirimkan email dengan daftar produk yang sedang tren ke pelanggan Anda.

Mencari inspirasi? Begini cara Tarte, sebuah toko kosmetik online, menjalankan bisnis mereka.

Jenis email ini berfungsi paling baik untuk pengunjung baru yang memiliki riwayat penelusuran atau pembelian terbatas.

Taktik lain yang dapat Anda gunakan adalah mengirimkan email pengingat kepada pelanggan yang meninggalkan situs Anda tanpa menyelesaikan pembelian mereka. Cukup bungkus email dengan item yang mereka tinggalkan di keranjang.

Berikut email pemulihan keranjang yang ditinggalkan dari BeautyBay yang dapat Anda ikuti.

Gunakan Bukti Sosial

Menambahkan bukti sosial ke situs web Anda dapat membantu meningkatkan konversi dengan lebih banyak cara daripada yang dapat Anda bayangkan. Secara statistik, produk dengan lima ulasan 27 kali lebih mungkin terjual daripada produk tanpa ulasan. Luar biasa, bukan?

Inilah sebabnya mengapa merapikan rekomendasi Anda dengan bukti sosial sangat penting.

Salah satu cara mudah untuk melakukannya adalah dengan menambahkan lencana yang menampilkan berapa kali suatu barang telah dibeli.

Atau, Anda dapat menunjukkan jumlah ulasan yang ditinggalkan pembeli sebelumnya tentang produk tersebut, seperti yang dilakukan Bliss.

Ciptakan Rasa Urgensi

Inti dari rekomendasi produk adalah membuat pengguna melakukan pembelian segera dan bukan di lain waktu. Pada saat itu, mereka akan melupakan toko Anda sepenuhnya.

Menciptakan rasa urgensi adalah salah satu strategi bankable yang dapat Anda gunakan untuk tujuan ini. Hal ini memungkinkan Anda untuk mengambil keuntungan maksimal dari naluriah, ketakutan alami orang akan kehilangan sesuatu.

Butuh inspirasi? Cukup beri tahu calon pelanggan bahwa produk yang mereka minati mungkin tidak tersedia jika mereka tidak bertindak cepat. Anda dapat belajar dari Secretsales.com.

Menciptakan rasa urgensi dengan pelanggan Anda memiliki manfaat tambahan: itu membuat mereka membeli produk Anda karena dorongan hati.

Ini berarti lebih banyak penjualan dan peningkatan pendapatan untuk bisnis Anda.

Jangan Berlebihan

Anda mungkin tergoda untuk menempatkan rekomendasi di setiap sudut dan celah situs web Anda. Meskipun pendekatan ini tidak buruk, Anda berisiko mengganggu pengguna dan mengirim mereka – mungkin selamanya – jauh dari situs Anda.

Kuncinya adalah mudah dengan rekomendasi – Anda tidak perlu menamparnya di seluruh halaman dan bagian situs web Anda.

Tempatkan beberapa di antaranya dengan bijaksana di halaman yang Anda yakini akan menerima penayangan maksimum.

Jika Anda menggunakan popup untuk mempromosikan produk, tunjukkan dengan hemat.

Takeaway di sini adalah: jangan berlebihan melakukannya.

Relevansi Adalah Kunci

Jika mesin algoritme Anda tidak cukup pintar untuk merekomendasikan produk yang relevan, Anda sudah menembak diri sendiri.

Relevansi adalah pusat dari setiap upaya rekomendasi produk.

Bayangkan seorang calon pelanggan melihat sepatu kets diskon di situs web Anda. Lalu tiba-tiba, sebuah popup muncul dan menampilkan, katakanlah, video game mahal sebagai rekomendasi. Pengguna seperti itu mungkin langsung lepas kendali karena kesal.

Anda tentu tidak ingin hal itu terjadi bukan?

Tentu saja tidak! Oleh karena itu, Anda harus terus melatih mesin algoritma Anda untuk berpikir cerdas. Bahkan Netflix dan Amazon melakukan hal yang sama.

Majukan Bisnis Anda Dengan Mesin Rekomendasi Adoric

Kami telah membahas secara rinci prinsip kerja dan manfaat menerapkan sistem rekomendasi ke situs e-niaga Anda.

Sekarang, saatnya untuk mengambil tindakan. Terapkan mesin rekomendasi Adoric ke toko online Anda, dan lihat bagaimana penjualan Anda akan melonjak tinggi.

Penasaran ingin tahu lebih banyak? Dengan Adoric, Anda dapat:

1. Tambahkan rekomendasi ke rumah, produk, keranjang, dan halaman lain yang Anda inginkan, tanpa repot. Ini membantu meningkatkan visibilitas produk Anda.
2. Impor katalog produk Anda dan sambungkan ke akun Google Analytics Anda dengan lancar. Saat pengguna mulai berinteraksi dengan produk Anda, algoritme kami mulai membuat profil preferensi untuk setiap pengguna. Kemudian melanjutkan untuk menyaring produk dari katalog Anda yang paling cocok dengan preferensi setiap pengguna.
3. Terapkan strategi rekomendasi seperti “terlaris”, “paling banyak dilihat”, “dibeli bersama”, dll.
4. Targetkan audiens yang tepat.
5. Izinkan pelanggan Anda memfilter produk berdasarkan harga, kategori, dll.

Membungkusnya

Menerapkan rekomendasi produk yang dipersonalisasi ke toko Anda akan membuat Anda berbeda jauh dari pesaing.

Ini akan memberi Anda lebih banyak penjualan daripada yang Anda inginkan.

Mulailah hari ini dengan Adoric dengan mendaftar untuk mendapatkan akun gratis, dan rasakan langsung kekuatan sebenarnya dari rekomendasi produk yang dipersonalisasi.

Coba Adoric Gratis