Wild set of tp porn videos on PornsOK.com Cel mai bun cazinou online din Moldova - 1win Farmacie online Farmacia Millefolia cu cele mai bune prețuri din România. Pe Hellcase România poți deschide cutii cu skinuri.

Noua soluție ADAPT dedicată magazinelor online din România

Omniconvert a lansat ADAPT, un software care folosește algoritmi de machine learning, ce va permite magazinelor online să aibă interacțiuni cu vizitatorii în funcție de comportamentul lor în timp real și astfel va crește automat rata de conversie. „Conform cifrelor obținute în 2018, pe un eșantion de 772 milioane de vizite înregistrate de cele mai importante 300 de magazine de comerț electronic din România, rata de conversie medie a magazinelor online românești se situa la doar 1,53%. Asta înseamnă că doar un vizitator din 100 ajunge să cumpere ceva de pe site-urile online. Costurile cu publicitatea online pe Facebook au crescut de 8 ori în ultimii 5 ani, în vreme ce vânzările magazinelor online au crescut doar de 1,5 ori. Magazinele online sunt nevoite să devină mult mai eficiente, în condițiile unei concurențe în creștere”, precizează Valentin Radu (foto), CEO Omniconvert

Investiția în acest proiect este de peste 750.000 de euro, iar magazinele care încep testarea ADAPT până la finalul acestui an beneficiază de costuri zero de implementare și asistență tehnică.

Tehnologia ADAPT își propune creșterea vânzărilor magazinelor online prin îmbunătățirea modului în care acestea interacționează cu vizitatorii. Potențialul este imens, având în vedere că în prezent rata de conversie este redusă și magazinele online românești pot beneficia mult mai mult de pe urma dezvoltării tehnologiei. Viteza de experimentare prin machine learning este de cel puțin 10 ori mai mare decât cea făcută manual de către un specialist.

Soluția ADAPT propusă de noi permite acum lansarea de experimente pe pilot automat, astfel încât magazinele să poată interacționa cu vizitatorii și să mărească rata de conversie. În ultimii șase ani am acumulat o vastă experiență în testarea manuală A/B și din 2013 am ajutat peste 18.000 de site-uri web să convertească mai mult prin testarea A/B bazată pe comportamentul uman. Acest lucru ne-a oferit acces la peste 41.000 de astfel de experimente de testare A/B, realizate de mii de site-uri de e-commerce”, precizează Valentin Radu.

Soluția ADAPT înlocuiește experimentele lansate manual, care sunt greu de executat. În cazul scenariilor clasice există o suită de oameni implicați în proces și acestea solicită, totodată, experți calificați din diverse domenii. Costul ridicat este, de asemenea, un factor important. Prin soluția ADAPT, optimizarea ratei de conversie se realizează pe pilot automat, de către un algoritm care învață singur comportamentele utilizatorilor de pe site-uri.

ADAPT by Omniconvert este bazat pe un algoritm de machine learning, care folosește peste 500 de unități informaționale bazate pe 12 biasuri cognitive și poate lansa mai mult de 500 de experimente la fiecare 4 ore.

Produsul va permite construirea automată a mai multor scenarii și posibilitatea de a le verifica apoi rezultatele, învățând astfel automat din rezultatele obținute. Un astfel de modul va permite specialiștilor doar să seteze obiectivele și mesajele creative, urmând ca sistemul să învețe ce mesaje sunt potrivite pentru diferitele profiluri de vizitatori. Acest lucru va ajuta la construirea unei relații foarte strânse între site-urile de comerț electronic și cumpărătorii lor și evident va crește vânzările acestora.

ADAPT este acum în faza de validare și antrenare a modelului. Obiectivul pentru primele 6 luni este atingerea unui număr de 20 de magazine online care să testeze această soluție. După ce proiectul trece de faza de testare, în care produsul și impactul acestuia este validat, va intra în faza de go-to-market, când ținta vor fi companiile din plan internațional.

ADAPT este un produs software experimental dezvoltat cu sprijinul finanțării nerambursabile UE prin Programul Operațional Competitivitate (2014-2020). Dezvoltarea a durat în jur de 30 de luni și a necesitat implicarea a 18 oameni, având competențe diferite.