Ja. Auf der Seite Historische Salesdaten können Sie dem Recommender einen perfekten Start ermöglichen, indem Sie sowohl historische Daten als auch Salesdaten aus Offlinequellen importieren.

Historische und aktuelle Salesdaten sorgen für otimale Empfehlungen - besonders in Hinblick auf Zubehör und ergänzende Produkte. Diese Salesdaten werden nicht für die Personalisierung verwendet (d.h., sie werden nicht für Post-Purchase Tactics verwendet).

Ja. Wenn Sie gerne mit dem Google Tag Manager arbeiten, können Sie die Scripts auf diese Weise integrieren. Jedoch müssen Sie auch in diesem Fall die Predict Dokumentation durchgehen, um sicherzugehen, dass Sie alle erforderlichen Informationen übergeben. Sie müssen auch sicherstellen, dass in Bezug auf die verschiedenen Events die richtigen Scripts hinzugefügt und die erforderlichen Variablen eingeschlossen werden.

Ja, in den meisten Fällen. Für Mobile Apps, die Webtechnologien verwenden (z.B. HTML/JavaScript in einen Browser oder in ein Native Shell eingebettet), kann unser JavaScript API für das Sammeln von Daten und Liefern von Empfehlungen verwendet werden. Für vollständig native Apps können Sie unser Web Service API verwenden.

In diesem Fall müssen jedoch einige zusätzliche Aspekte in Hinblick auf die Benutzeridentifizierung, das Tracking etc. geklärt werden. Bevor Sie sich zu einem solchen Projekt entschließen, besprechen Sie diese Anforderungen bitte mit dem Emarsys Predict Team.

Nein. Alle Daten und Analysen der Emarsys Kunden werden individuell gespeichert. Selbst das Crowd-Verhalten aus ähnlichen Branchenvertikalen wird vertraulich behandelt. Wir nehmen den Datenschutz sehr ernst; wenn wir unseren Kunden versprechen, ihre Daten für keinen anderen als ihren eigenen Zweck zu verwenden, dann meinen wir das auch so.

Während der Email Personal Recommender Produkte anzeigt, die den Kontakt aufgrund seines Onlineverhaltens interessieren könnten, zeigt der Post-Purchase Recommender Produkte an, die einen direkten Bezug zum letzten Kauf des Kontakts haben. Nehmen wir zum Beispiel an, ein Kontakt hat gerade Ihre Website durchsucht und eine Digitalkamera gekauft. Während Email Personal weitere Digitalkameras anzeigt (das Onlineverhalten weist ein Interesse an Kameras aus), empfiehlt der Post-Purchase Recommender Memory Cards, Kamerahüllen, etc.
Daher gilt als Best Practice:

• Email Personal sollte Teil von Routine-Newslettern und dem E-Mail Retargeting sein.
• Post-Purchase sollte in allen E-Mails enthalten sein, die etwa einen Tag nach einem Kauf gesendet werden (und auch von einem Interactions Programm getriggert werden können).

Sie tun das. Wenn Sie den VCE verwenden, können Sie optisch ansprechende Empfehlungen im Zuge der E-Mail-Erstellung aufsetzen. Wenn Sie Ihren eigenen HTML Code verwenden wollen, können Sie mit dem Email Widget Designer  die Empfehlungen in Ihre E-Mail integrieren.

Im Großen und Ganzen verwenden beide dieselben Signale/Modelle, aber in einem unterschiedlichen Framework. Auf der Website werden die Empfehlungen in Echtzeit angezeigt; das bedeutet, dass sie sich im Laufe der Session und mit dem Laden neuer Seiten ändern. Im Gegensatz dazu werden die E-Mail-Empfehlungen in der Nacht berechnet; der E-Mail Content bleibt stabil und ändert sich nicht, während der Empfänger ihn liest.

Das ist ein wichtiges Feature von Predict: Die Verfügbarkeit der Artikel wird über den Katalog kontrolliert. Artikel, die vorübergehend nicht verfügbar sind oder nicht mehr angeboten werden, sollten immer noch Teil des Katalogs sein, das Feld Available sollte jedoch auf FALSE gesetzt sein. Diese Artikel werden nicht im Empfehlungs-Widget angezeigt, scheinen aber in der Analyse auf.

Ja. Die von den Predict Widgets angebotenen Links entsprechen den Links in Ihrem Katalog, es sind also Ihre eigenen Links. Was die Suchmaschinen betrifft: Bereits seit 2011 führt Google Javascript aus und crawlt unsere Links.

Ja. Predict sammelt Verhaltensdaten ausschließlich anhand anonymisierter Kunden-IDs, und es anonymisiert Besucher-Cookies. In Predict werden keine identifizierbaren Informationen gemanagt oder verarbeitet.

Ja. Im Email Widget Designer ist die Größe der Bilder auf 1 MB beschränkt; größere Bilder werden nicht angezeigt. Auch sollten die Bilddimensionen 1280 x 1280 px nicht überschreiten, andernfalls wird das Bild ebenfalls nicht angezeigt.

Die Live Event View zeigt alle Bilder so an, wie der Browser es tun wird; daher vergewissern Sie sich bitte auch im Email Widget Designer, dass die Bilder gut aussehen. Der Email Widget Designer zeigt das tatsächliche Email Recommender Bild - so, wie es auch in der E-Mail dargestellt wird.

Nein. Ein Emarsys Account kann jeweils nur ein Predict Dashboard haben und das CMS mit nur einem Predict Account verbinden. Beim Website Recommender sind mehrere Predict Accounts naturgemäß weniger problematisch.

Alle JavaScript Snippets sind asynchron. Kein Element der Predict Infrastruktur kann Ihre Website verlangsamen oder sich negativ auf die Erfahrung der Websitebesucher auswirken. Nicht einmal dann, wenn der Predict Service absolut unerreichbar für den Besucher ist (z. B. aufgrund von Netzwerkproblemen). Das Worst-Case-Szenario ist, dass die Predict Widgets nicht angezeigt werden; das hat jedoch keine Auswirkungen auf die restliche Seite.

Gar nichts! Wenn es wirklich solche regionalen Trends gibt, gilt Folgendes: Da alle Besucher mit derselben Empfehlungs-Engine interagieren, lernt die Engine daraus und lässt diese Differenzen in die Empfehlungen einfließen. Und da die einzelnen Kunden das Empfehlungs-Widget PERSONAL angezeigt bekommen, das sich auf den persönlichen Browsingverlauf stützt, ist das Problem für die persönlichen E-Mail- und Website-Empfehlungen nicht relevant. Mit anderen Worten: Genau dafür wurde Predict entwickelt, und es ist nicht erforderlich, die Engine oder die Datensammlung dafür anzupassen. Alle Lokalisierungsoptionen in Predict sind mit dem Sprachenmanagement und der unterschiedlichen Verfügbarkeit von Produkten verknüpft.

Auf der Seite Live Events werden Datum und Uhrzeit immer gemäß UTC und nicht in Ihrer aktuellen Zeitzone angegeben.

Nein. Bitte vergewissern Sie sich, dass die Produktbilder, die Sie hochladen, Chroma Subsampling nicht verwenden. Diese Kompressionstechnik wird nicht unterstützt und die entsprechenden Bilder werden in den Empfehlungs-Widgets nicht angezeigt.

Das hängt davon ab, wie Sie "Reaktionszeit" definieren. Unsere serverseitige Latenz für die Reaktion auf Webempfehlungsanfragen liegt zu 99 Prozent unter 1 Millisekunde. Die clientseitige Reaktionszeit wird durch die Netzwerklatenz bestimmt - da sich unsere Server in Irland befinden, reden wir von 10-40 Millisekunden für Europa.

Die tatsächliche Benutzererfahrung wird von all den Elementen Ihrer Website bestimmt (d.h., wann sie beginnen, den Recommender aufzurufen, und wie lange es dauert, die Produktbilder von Ihrem Server zu laden). Auch zu bedenken ist, dass unser Javascript API vollständig asynchron ist; das bedeutet, dass es das Laden Ihrer Website in keinster Weise beeinträchtigt, selbst wenn es ein Problem mit der Netzwerkverbindung zwischen dem Besucher und unseren Servern gibt.

Unsere Uptime in der aktuellen AWS-Infrastruktur beträgt im Durchschnitt 99.998% über das Jahr (12 Minuten Downtime insgesamt).

Recommender Widgets zeigen Informationen aus dem Produktkatalog an – was immer von Ihrer Datenbank übergeben wird, wird im Widget angezeigt. Es gibt daher keine Sprachprobleme. Selbst wenn Ihr Onlinegeschäft international ist und Angebote an Nutzer in unterschiedlichen Ländern oder Regionen und unter verschiedenen Domains richtet (z.B. internationale Site mystore.com und regionale Site mystore.co.uk), stallt das kein Problem dar.

Die Multi-Domain Integration verwendet einen einzigen, aggregierten Produktkatalog, der alle lokalisierten Varianten der Katalogdaten für jede Item ID enthält. Lokalisierte Daten (Produktnamen, Preise etc.) müssen zum Export Ihres Store-Hauptkatalogs hinzugefügt werden. Das Emarsys Predict Dashboard und die begleitende Dokumentation sind derzeit nur in Englisch verfügbar, werden aber schon bald in alle Emarsys Sprachen übersetzt werden.

Wenn ein Besucher auf einer Site unterwegs ist, tracken wir seine Aktivitäten und überprüfen den Inhalt seines Warenkorbs. Die Aktivitäten werden in den Feldern für das Webverhalten gespeichert.

Ein Warenkorb gilt als zurückgelassen, wenn:

• Der Warenkorbinhalt geändert wurde.
• Der Warenkorb noch Artikel enthält.
• Seit der Änderung am Inhalt kein Kauf erfolgt ist.
• In den letzten 30 Minuten keine Browsing-Interaktionen stattgefunden haben (d.h. 30 Minuten nach Verlassen der Website durch den Besucher).

Wenn einer der Artikel im Warenkorb gekauft wurde, werden die im Warenkorb verbleibenden Artikel nicht als zurückgelassen betrachtet.

Die entsprechenden Felder für das Webverhalten (predict last abandoned date etc.) werden alle 3-4 Stunden aktualisiert. 

Emarsys bietet die folgenden sofort einsetzbaren Lösungen für den Warenkorb-Abbruch:

• Predict Warenkorb-Wiederherstellung
• Warenkorb-Abbruch Tactic
• Warenkorb-Abbruch Programme in Interactions
• Fast Abandoned Cart Tactic (Schnelle Reaktion auf Warenkorbabbruch)

Alle Felder für das Webverhalten werden in Zyklen und damit alle 3-4 Stunden aktualisiert.

• Felder mit Sessiondaten und Kaufdaten werden mit neuen Werten aktualisiert, wenn seit dem letzten Update die entsprechenden Events registriert wurden. Wenn nicht, bleiben sie unverändert. Das bedeutet, dass zum Beispiel die Felder fürpredict last session immer Daten von der letzten Session enthalten, ganz egal, wie lange diese zurückliegt.
• Aus Feldern mit Daten zum Abbruch werden die Werte entfernt, wenn die Krierien für einen Abbruch (siehe oben) seit dem letzten Update nicht erfüllt wurden.