LS Recommend
Предоставьте своим клиентам убедительные рекомендации товаров на основе предыдущих покупок, онлайн и офлайн.
LS Recommend анализирует поведение покупателей и предоставляет интеллектуальную аналитику для LS Nav и LS Omni.
Эта услуга использует технологии Microsoft Cortana Intelligence, набор передовых аналитических решений и искусственный интеллект (AI) от Microsoft. LS Recommend представляет собой облачное программное обеспечение для предоставления рекомендаций как сервис (SaaS), который можно развернуть на мобильном и стационарном POS, сайте электронной коммерции и приложении для лояльности.
Повысьте эффективность с помощью:
• Убедительных предложений товара в классических и интернет-магазинах
• Технологии, которая поможет вашему персоналу продавать больше и предоставлять лучший сервис
• Информации о том, какие продукты чаще продаются совместно
• Инструментов машинного обучения, которые делают ваши рекомендации более точными
• Тот же самый новейший набор AI, который поддерживает рекомендации Xbox Live
LS Recommend поможет вам:
• Обеспечить персонализацию на каждом этапе покупки ваших клиентов.
• Улучшить открытость и поиск товаров и увеличить размер корзины.
• Продвигать конкретные товары и предлагать их правильным клиентам.
• Оптимизировать обмен согласно с рекомендациями, основанными на интересах и действиях клиентов.
• Создать привлекательный опыт работы с клиентами.
• Повысить производительность персонала, предоставив своим продавцам инструмент поддержки.
• Добиться маркетинговых целей, предоставив специальные рекламные акции, электронные письма и рекламные объявления.
• Узнать лучше своих клиентов и предпринимать правильные действия, опережая конкурентов.
Индивидуальный подход на всех стадиях общения с клиентами
Предложите товары, которые понравятся вашим клиентам.
С помощью LS Recommend можно анализировать модели покупок и историю покупок ваших клиентов и использовать эту информацию для предоставления целевых и индивидуальных предложений.
• На стационарном и мобильном POS LS Recommend помогает консультантам-продавцам предоставлять покупателям предложения по товарам.
• На платформе электронной коммерции и мобильном приложении данный сервис помогает клиентам находить нужный товар, отображая соответствующие товары на основе исторических и общих покупательных тенденций клиентов.
В диалоговом окне Dynamics NAV могут отображаться панели мониторинга и отчеты Power BI, которые персонал использует в течение всего дня. Это означает, что им не нужно выходить из клиента Dynamics NAV для доступа к важной бизнес-информации.
Инструменты лояльности
Управление значительными увеличениями в участиях, обращениях и лояльности
С помощью LS Recommend можно использовать информацию из предыдущих транзакций, чтобы предсказать, какие товары будут наиболее интересны для покупки вашими клиентами. Построенный с использованием Microsoft Azure Machine Learning, механизм рекомендаций использует данные клиента - либо прошлую загруженную вами активность, либо данные, собранные непосредственно из ваших магазинов, - предлагать рекомендуемые товары своим клиентам и увеличивать коэффициент конверсии.
С LS Recommend, вы можете:
• Автоматически рекомендовать товары, которые часто покупаются совместно и, вероятно, будут потребляться вместе.
• Изучить шаблоны покупок, чтобы повысить открытость вашего товара и увеличить продажи.
• Использовать историю покупок конкретного клиента, чтобы предоставить рекомендации, уникальные для этого клиента, и персонализировать их опыт.
Облачные преимущества
Ведущие в отрасли инструменты для определения ваших бизнес-данных
LS Recommend доступна в виде программного обеспечения как услуги (SaaS).
Данная модель поставки имеет много преимуществ:
• Получите доступ к своим данным, когда захотите, где бы вы ни находились
• Нет необходимости в специальном оборудовании: запустите LS Recommend в браузере, на вашем любимом устройстве
• Привлекательная подписка на оплату по мере продвижения
• Масштабируемость
• Отсутствие необходимости в экспертном ИТ-персонале для развертывания и использования сервиса0
• Все ваши данные автоматически создаются в облаке