Edrone

Sklepy stacjonarne mają jedną przewagę nad sklepami internetowymi — wykwalifikowanych sprzedawców! edrone pomoże Ci zastąpić, a nawet odtworzyć takiego właśnie sprzedawcę w środowisku on-line. Na podstawie danych zebranych z Twojej strony internetowej, edrone przeanalizuje zachowania klientów oraz pomoże obsłużyć ich w najlepszy możliwy sposób dobierając, idealnie dopasowane do nich rekomendacje.

Dodatkowo system edrone w 2022 roku został okrzyknięty drugim najlepszym oprogramowaniem dla Commerce, w renomowanym rankingu Best Software Awards od G2.

Co właściwie robi edrone?

• ratowanie porzuconych koszyków - klient otrzymuje spersonalizowaną wiadomość nawiązującą do produktów, które zostawił w koszyku
• spersonalizowany newsletter - możliwość różnicowania treści newsletterów ze względu na grupy odbiorców tj. kupujących rzadko, często, wydających duże kwoty, interesujących się daną kategorią produktową itp.
• przeglądane produkty - sklep wyróżnia się spośród wielu innych, wysyłając komunikaty do klienta w oparciu o produkty, którymi był zainteresowany
• cross selling - na podstawie kategorii produktowych, którymi interesuje się klient, system poleca mu produkty komplementarne
• rekomendacje - analizując sposób dobierania produktów przez innych klientów, system poleca produkty komplementarne
• programy lojalnościowe - po zakupie klient otrzymuje obietnicę zdobycia rabatu po przekroczeniu ustalonego wcześniej progu kwotowego
• po sprzedaży - komunikacja z klientem nie kończy się po dokonaniu zakupu. Celem scenariusza jest lojalizowanie klientów, poprzez utrzymanie z nimi stałego kontaktu, już od pierwszych chwil po sprzedaży.
• Analiza RFM - Uznana metoda segmentowania klientów, która rozbija ich na 10 grup. Dzięki czemu komunikat dokładnie odnosi się do ich relacji ze sklepem. Opiera się na trzech parametrach: recency, frequency i monetary, czyli kiedy ostatnio, jak często, i za ile kupowali.
• Marketing Machine - Czyli dynamiczna ramka rekomendacji. Produkty, które zaprezentujemy klientowi, wybierane są nie na podstawie jego preferencji zakupowych. Wykorzystujemy tutaj zaawansowane algorytmy - Machine Learning, Deep Learning - które powodują, że system z biegiem czasu coraz lepiej zna klientów, prezentując pieczołowicie dobraną ofertę w sposób nieosiągalny dla człowieka.