Abgestimmt auf jeden Kunden. Verwurzelt in deiner Marke.
189 €145 €
72 €
220 €
98 €
110 €
Die meisten Empfehlungs-Engines wirken generisch, und Shopper ignorieren sie. Depict liest jedes Produkt mit KI, wählt pro Shopper den passenden Strategie-Mix und teilt einen einzigen Satz Merchandising-Regeln mit Suche und Kategorien. So verdient sich jeder Empfehlungsplatz seinen Raum.
HeadlessMehr als „andere kauften auch“.
Generische Empfehlungen werden ignoriert. Depict liest bei jedem Besuch Dutzende Shopper-Signale, wählt je nach Kontext den passenden Strategie-Mix, Produktseite, Warenkorb, wiederkehrender Besuch, und zeigt Ergebnisse, die wie handverlesen wirken. Ganz ohne Data-Science-Team oder manuelles Taggen.
- Browsing-Verlauf
- Warenkorb-Inhalt
- Suchanfragen
- Sitzungsdauer
- Standort
- Tageszeit
Empfehlungsstrategien
Produkt
Bestellwert
Verhalten
Plattform-Funktionen
- Produktseite
- Warenkorb
- Checkout
- Individuell
Empfehlungen, die skalieren.
Ein KI-angereicherter Produktkatalog, globale Merchandising-Regeln, jeder Markt und jeder Shop, und Analytics, die den Kreis schließt. Dasselbe Fundament, das Suche und Kategorien von Depict antreibt.
Angereicherter Katalog.
Die meisten Engines nennen Produkte „ähnlich“, sobald sie einen Tag oder eine Kategorie teilen. Die KI von Depict liest jedes Produktbild und jede Beschreibung, sodass Ähnlichkeit visuelle und stilistische Ähnlichkeit bedeutet, nicht nur geteilte Metadaten. Bessere Paarungen, ganz ohne manuelles Taggen.
Merchandising-Regeln.
Die meisten Setups brauchen eine eigene Merchandising-Konfiguration pro Fläche, eine für die Suche, eine für die Empfehlungen, eine für die Kategorien. Depict wendet überall dieselben globalen Regeln zum Hervorheben, Abwerten und Anheften an. Einmal ändern, an jedem Touchpoint wirksam.
Multi-Market & Multi-Store.
Passe Empfehlungen pro Markt, Sprache und Shop an. Jede Zielgruppe erhält lokal relevante Vorschläge, ohne dass du separate Konfigurationen pflegen musst.
Analytics.
Sieh, welche Strategien Umsatz bringen, welche Platzierungen konvertieren und wo Shopper abspringen. Handfeste Daten, damit sich jeder Empfehlungsplatz seinen Raum weiter verdient.
Sieh Depict Empfehlungen in Aktion.
Buch eine 30-minütige Demo und sieh, wie ein KI-angereicherter Katalog jede Empfehlung besser macht.