تجربة مخصصة لكل مستخدم في كل جلسة.
تجارب المنتجات الرقمية العامة يسهل نسيانها. عندما يرى كل عميل نفس الصفحة الرئيسية، ونفس ترتيب المنتجات، ونفس البريد الإلكتروني, بغض النظر عما اشتراه أو تصفحه أو أخبرك به, فأنت تترك التحويل والولاء والقيمة الدائمة للعملاء على الطاولة. تبني ممارستنا في أنظمة التخصيص والتوصية المحركات التي تغير هذا: تقديم المحتوى أو المنتج أو العرض المناسب للشخص المناسب في الوقت المناسب، بالسرعة والحجم اللذين تتطلبهما المنتجات الرقمية الحديثة.
نحن نصمم ونبني أنظمة التخصيص والتوصية عبر المنتجات الرقمية والتطبيقات ومنصات التجارة الإلكترونية وبيئات المحتوى. يجمع نهجنا بين التصفية الهجينة التعاونية والقائمة على المحتوى، والشبكات العصبية ثنائية البرج، والخبراء السياقيين، والتعلم المعزز, مع اختيار المعمارية التي تناسب كثافة بياناتك، وقيود البداية الباردة (Cold-start)، ومتطلبات زمن الوصول. تضمن بنية مخزن الميزات في الوقت الفعلي استجابة التوصيات لما فعله المستخدم للتو، وليس ما فعله الأسبوع الماضي.
تفشل مشاريع التخصيص عندما يتم التعامل معها كمشكلة تكنولوجية بدلاً من مشكلة عمل وتجربة. نبدأ مع مستخدميك, لفهم الرحلات التي يتخذونها، والإشارات التي يتركونها، واللحظات التي يمكن أن يغير فيها الحصول على تجربة أكثر صلة سلوكهم, قبل أن نصمم نموذجاً واحداً.
تعني خبرتنا في البنية التحتية في الوقت الفعلي أنه يمكننا بناء أنظمة تستجيب لإشارات الجلسة, المنتج الذي تمت مشاهدته للتو، والبحث الذي تم إجراؤه للتو، والعربة التي تم تعديلها للتو, وليس السلوك التاريخي فقط. يعد زمن الوصول الأقل من 100 مللي ثانية في الإنتاج مطلباً في التصميم، وليس ميزة إضافية، وبنية الحدث لدينا مصممة لتقديمه.
نحن دقيقون بنفس القدر في جانب القياس. تشحن أنظمة التوصية لدينا مع سجل تجريب, مجموعة ذات أولوية من اختبارات A/B وتجارب الخوارزميات الجاهزة للتشغيل من اليوم الأول, ومركز تحكم في التخصيص يمنح فرق المنتج والتسويق الرؤية لفهم ما تفعله النماذج والثقة للوثوق بها.
اكتشف المزيد عن خدماتنا الرقمية وتعرّف على فريقنا الخبير.
رسم خارطة رحلة المستخدم عبر نقاط القرار الرئيسية حيث يمكن للتخصيص اعتراض التجربة وتحسينها. تقييم مشهد البيانات: الإشارات المتاحة، الجودة والتغطية، وظروف البداية الباردة التي تؤثر على المستخدمين الجدد. يتم إنتاج مخطط تخصيص وخارطة رحلة تحدد حالات الاستخدام حسب القناة، ومدخلات البيانات المطلوبة، ومقاييس النجاح.
بنية تقنية شاملة, خط أنابيب الأحداث في الوقت الفعلي، ومخزن الميزات، وطبقة النموذج، والبنية التحتية للتقديم, مع أنماط النماذج المناسبة المختارة لكل حالة استخدام. تم تطوير تصنيف للمنتجات والمحتوى لهيكل ميزات متسق من جانب العناصر.
تطوير النماذج وتقييمها مقابل البيانات المستبعدة قبل أي نشر للإنتاج. تكوين إطار عمل اختبار A/B بجانب النماذج, مع تحديد التجارب الأولى ووضع خطوط الأساس, بحيث يكون النظام في وضع تحسين مستمر منذ الإطلاق. تم بناء واجهة برمجة تطبيقات الموصي (Recommender API) ومجموعة أدوات تطوير البرمجيات للعميل (SDK) للتكامل مع واجهة المستخدم.
نشر الإنتاج مع مركز التحكم في التخصيص الذي يمنح فرق المنتج والتسويق رؤية لأداء التوصية وحالة التجربة والمقاييس الرئيسية (CTR, AOV, التحويل, زمن الوصول). تسليم سجل تجريبي للمراهنات القادمة ذات الأولوية. تشغيل أول 90 يوماً من التجريب جنباً إلى جنب مع فريقك لترسيخ الوتيرة والدقة التحليلية.
إذا كانت لديك أسئلة إضافية، يسعدنا تواصلك معنا في أي وقت.
أخبرنا باختصار عن احتياجاتك لنتمكن من خدمتك بشكل أفضل:
