Utilisez les champs date de la dernière session predict et date du dernier achat predict pour identifier les prospects qui ont visité votre site mais n'ont encore rien acheté.

Combinez les avec le temps passé sur la dernière session predict et les catégories de la dernière session predict pour évaluer leur niveau d'engagement et les produits qui les intéressent, puis ciblez les avec des incitations d'achat adaptées.

Utilisez les champs catégories de la dernière session predict, catégories de dernier abandon predict et catégories de dernier achat predict pour segmenter les contacts dont vous savez que ces produits les intéressent et ciblez les avec des campagnes de de-stockage et de réassort, ainsi que des campagnes de vente croisée ou de vente de gamme supérieure.

Combien de vos paniers sont-ils laissés à l'abandon ? Utilisez les champs dernière date d'abandon predict et dernières catégories abandonnées predict pour déclencher l'envoi aux clients de rappels opportuns de ce à côté de quoi ils sont passés.

Combiner cela avec le prix total du dernier abandon predict pour offrir différentes incitations d'achat sur la base de la valeur totale du panier. De cette manière vous pouvez récupérer jusqu'à 20% de vos achats abandonnés !

Si vous ne souhaitez pas envoyer indéfiniment des campagnes de reconquête pour les articles qui ont été abandonnés dans le panier depuis longtemps, vérifiez si le champ derniers produits abandonnés predict a changé ou pas.

Les champs date de dernière session predict et date de dernier achat predict vous donnent une bonne indication du moment où les clients commencent à déserter. Combinez-les avec predict last purchase categories pour offrir des incitations ciblées.

Voir notre exemple sur comment utiliser les champs de comportement Web pour créer un superbe public similaire.

Vous pouvez aussi utiliser ces champs pour personnaliser des sections de campagnes email ad hoc avec un contenu dynamique qui augmentera les taux de clics et les conversions. Par d’exemple :

• Utilisez les champs predict last session/abandoned/purchase categories d'achat pour sélectionner le bon contenu sur la base de leur dernière préférence.
• Utilisez les champs predict last abandoned session/cart/purchase pour segmenter votre public en fonction de son niveau d'engagement et le traiter en conséquence.

Il est possible de générer des listes ciblées sur la base des données collectées via notre API JavaScript et exportées par la suite pour une utilisation dans d'autres activités marketing. Par d’exemple :

• Une valeur élevée du temps passé sur la dernière session predict sans date de dernier achat predict associée peut être l'indice de problèmes dans votre expérience de shopping.
• Un prix total du dernier achat predict élevé peut mériter d'être suivi d'une interaction en one-to-one avec votre Service Client, telle qu'une invitation à se voir délivrer une carte de fidélité.
• Vous pouvez aussi associer l'activité d'achat à des réponses par email et envisager de cibler les individus via d'autres canaux pour une meilleure conversion.