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Acoustic > 实例探究 > KDDI 通过 Acoustic 的个性化产品推荐提高转化率
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KDDI Boosts Conversion Rates with Acoustic's Personalized Product Recommendations

技术
  • 网络与连接 - 蜂窝
  • 传感器 - 声学传感器
适用行业
  • 电子商务
  • 电信
适用功能
  • 质量保证
  • 销售与市场营销
用例
  • 实验自动化
  • 预测性维护
服务
  • 系统集成
  • 测试与认证
挑战
日本领先的电信运营商 KDDI Corporation 的电子商务网站 au Online Shop 面临着挑战。该公司正在努力提高转化率,但无法识别特定页面的问题。现有的分析工具仅提供逐页的放弃率数据,因此很难查明问题。 KDDI 还依靠启发式评估来解决这些问题,但效率不高或效果不佳。该公司希望为其客户提供个性化的购物体验,类似于亚马逊和乐天等主要电子商务网站上显示的推荐和购买历史数据。他们正在寻找一种可以向在线商店访问者提供个性化产品推荐的解决方案。
关于客户
KDDI Corporation 是日本领先的电信运营商。该公司以“au”品牌提供移动蜂窝服务、ISP 网络服务以及长途和国际语音和数据通信服务。 KDDI 还运营着一个电子商务网站 au Online Shop,该网站提供手机和相关商品。 2019 年,KDDI 的收入为 50,804 亿日元(485.85 亿美元),员工总数近 45,000 人。该公司正在寻求发展其在线商店业务,并需要提高其转化率。
解决方案
KDDI 选择 Acoustic 作为其解决方案提供商是因为其成本效益、卓越的功能和优质的服务。该公司开始使用 Acoustic Experience Analytics (Tealeaf),极大地提高了 au 在线商店的转化率。 KDDI 开发了一种推荐引擎,可以根据用户当前的型号预测用户可能感兴趣的手机型号。声学个性化被用来有效地在线实现这一点。 KDDI 现在使用四种 Acoustic 产品:个性化、内容、旅程分析和交换。实施过程并未延长,只需要对现有网上商店基础设施进行少量修改。声学团队针对实施过程中遇到的问题提供了快速有效的解决方案。
运营影响
  • The implementation of Acoustic's solutions resulted in a significant increase in KDDI's conversion rates. The personalized product recommendations generated by KDDI's recommendation engine are now displayed at the top of the au Online Shop home page, leading to a higher conversion rate for visitors who click through these recommendations. The company has also been able to display recommendations for mobile phone accessories using the personalization algorithm, increasing the visibility of certain items that would not come up unless a customer searched for them specifically. This has led to an increase in the number of click-throughs and purchases by customers who show an interest in these products. The implementation of Acoustic's solutions has been highly cost-effective for KDDI.
数量效益
  • Dramatic improvement in the conversion rate of the au Online Shop after implementing Acoustic Experience Analytics (Tealeaf).
  • The implementation process of Acoustic products took just four to five months.
  • Increased number of click-throughs and purchases due to personalized product recommendations.

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