传统个性化解决方 率和转化率 案的局限性
人们可以在Shopify应用市场上找到数百种个性化应用程序。
他们都使用“个性化”或“人工智能算法”术语，让商家相 VK数据库 信所有应用程序都具有类似的技术能力，并且主要决策标准应该是应用程序的价格或易用性。
这些传统的个性化应用代表了第一代个性化技术。它们是朝着正确方向迈出的一步，并且通常能提供 10 倍的投资回报率。
然而，传统的个性化解决方案无法与先进的个性化解决方案所能提供的收入增长可能性相匹配。
他们的方法是基于过去的购买数据来为未来的购物者开发预测模型。这就像在试图开车前进时看后视镜一样。
传统的个性化应用程序何时起作用？
传统的个性化对于拥有大量回头客和重复购买的网站来说非常有效。
传统的个性化应用程序何时会失败？
对于拥有大量新访客的网站，以及回头客需要与过去购买的产品不同的东西时，传统的个性化是行不通的。
访客行为作为购买信号
全新而先进的个性化方法解决了数据稀疏问题，并释放了 90% 访问网站 潜在客户资格审查流程来减 的未知访客的收入潜力。这种新方法将访客行为作为购买信号，从而生成更好的预测模型，以实时推荐最相关的产品。
其中一个最著名的实践者是亚马逊。我们猜测，这是他们的市场取得惊人成功的秘密之一。
这里有一个意想不到的转折。尽管亚马逊拥有大量回头 线数据库 客和极其丰富的历史产品销售数据，但他们发现，访客在实时购买过程中的实际行为比单纯的历史数据更能预测他们的产品需求。