Perguntas Frequentes (FAQs)

O que é Merchandising Avançado?

Merchandising Avançado é uma ferramenta de merchandising manual escalável, baseada em regras de negócio e especificações de produto.

Ao combinar insights sobre o comportamento individual com atributos de produto, o Merchandising Avançado oferece aos comerciantes uma camada adicional de inteligência para recomendações personalizadas. A Algonomy licencia o CNET DataSourceTM, uma base de dados de atributos de produto e dados de compatibilidade que abrange mais de cinco milhões de produtos de tecnologia da informação, eletrónica de consumo e eletrodomésticos/linha branca em todo o mundo. Utilizando regras de negócio suportadas por atributos de produto, os comerciantes podem ativar bundles dinâmicos baseados em compatibilidade e upsell com base em atributos.

Em que é que o Merchandising Avançado é diferente do Recommend?

O Merchandising Avançado é semelhante ao Recommend; no entanto, opera com base numa abordagem orientada por regras, em oposição a uma abordagem comportamental. Por exemplo: com o Merchandising Avançado, um comerciante pode recomendar acessórios compatíveis para um produto selecionado com base na marca, preço ou margem, em vez de utilizar uma recomendação comportamental do Recommend como “people who bought this also bought this”.

Os comerciantes que mais beneficiam do Merchandising Avançado são aqueles com dados de produto ricos e um catálogo estruturado. Para categorias como Computadores, Eletrónica, Material de Escritório e Eletrodomésticos, o DataSource pode ser utilizado para complementar os atributos de produto.

Como funciona?

A interface do Merchandising Avançado é acessível através da Dashboard. Ao criar associações de produtos e definir regras de negócio na interface de utilizador, o comerciante pode personalizar recomendações de produtos para entrega na loja online através da instrumentação padrão de website da Algonomy ou através de APIs para a storefront.

O que isto pode fazer por mim?

O Merchandising Avançado permite aos merchandisers de retalho criar bundles baseados em compatibilidade, permitindo aos retalhistas agrupar acessórios e artigos de diferentes categorias para ‘complete the look’.

• Permite compatibilidade de produtos nas recomendações

• Disponibiliza um conjunto de acessórios por placement semelhante à experiência “frequently bought together” da Amazon

• Recomenda upsells direcionados com base no preço e em especificações superiores do produto

Preciso de ter Recommend para utilizar Merchandising Avançado?

Sim. O Merchandising Avançado é uma funcionalidade adicional que funciona em conjunto com o Recommend. O Merchandising Avançado é uma oferta distinta da Algonomy e é substancialmente diferente de outros produtos de recomendação disponíveis no mercado.

Como funciona a parceria com a CNET?

O CNET DataSource fornece à Algonomy um conjunto rico de dados de produto que permite a criação de regras de merchandising. Embora os dados de produto do CNET DataSource sejam proprietários, a Algonomy detém a tecnologia que permite a utilização desses dados.

A utilização do CNET implica uma taxa adicional de 40% da licença do Recommend (por exemplo, se um cliente pagar 200,000 pelo Recommend, a utilização do CNET DataSource será de $80,000)

Qual é a função dos atributos do CNET DataSource?

O CNET é, e continuará a ser, exclusivo para clientes de Eletrónica de Consumo e para os produtos que se enquadram nessas categorias.  Assim, se estiver a trabalhar com um retalhista de vestuário ou de livros – o CNET DataSource e a compatibilidade não acrescentarão qualquer valor.

Que relatórios estarão disponíveis?

As mesmas capacidades completas de reporting disponíveis para o Recommend estão também disponíveis para o Merchandising Avançado e podem ser encontradas na Personalization Dashboard.

Será possível testar o desempenho das regras?

Os testes A|B e MVT (multivariados) estarão disponíveis para testar o desempenho das regras. Esta é uma funcionalidade principal do produto Recommend, bem como do Merchandising Avançado.

Existem limitações para utilização global - idioma & moeda?

O Merchandising Avançado suporta qualquer país, idioma ou moeda incluídos no conjunto de caracteres UTF-8. O DataSource cobre 35 mercados e 18 idiomas.

Como funcionam as Regras de Merchandising Avançado com as regras de merchandising existentes?

Os resultados do Merchandising Avançado têm prioridade sobre quaisquer outras recomendações. Outras regras de merchandising (como boosting ou recomendações manuais) não se aplicam aos resultados do Merchandising Avançado.

O que o Merchandising Avançado NÃO deve ser? 

O Merchandising Avançado NÃO deve ser utilizado para competir com o nosso produto de recomendações comportamentais, uma vez que o objetivo do Merchandising Avançado é muito diferente das Recs. Enquanto as Recs se baseiam no comportamento das massas, o Merchandising Avançado é uma ferramenta de merchandising manual utilizada para forçar itens específicos com características específicas (atributo, categoria, preço) em posições específicas de um placement. 

Quanto trabalho é necessário para começar?

Se o retalhista já for cliente do Recommend, o único trabalho adicional necessário é criar as regras de merchandising desejadas para estruturar associações de produtos e recomendações.

Se o retalhista for cliente do DataSource, o seu DataSource ID terá de ser incluído no catalog feed para a Algonomy.

Se o retalhista não for cliente do DataSource, os dados fornecidos no catalog feed podem ser utilizados para criar relações de produto semelhantes para recomendações.

Como posso começar?

O Merchandising Avançado está agora incluído na licença do Recommend; a utilização do CNET implica uma taxa adicional. Se o retalhista já for cliente do Recommend, mas ainda não tiver implementado o Merchandising Avançado, sugerimos a inclusão de horas de serviços profissionais neste contrato para fornecer consultoria básica, implementação e formação na criação de regras.

Exemplo de divisão das etapas de implementação:

1. O retalhista fornece especificações adicionais de produto (para fins de segmentação de recomendações) no seu catalog feed para a Algonomy (tempo do retalhista)

2. Realização de formação sobre criação de regras na Dashboard (1-2 dias)

3. Definição de regras de merchandising na Dashboard (o retalhista pode estar preparado após a formação ou poderá

4. necessitar de horas adicionais de serviços profissionais para apoio na criação de regras)

5. Pré-visualização das regras e teste

Se o retalhista ainda não for cliente do Recommend, é necessária a implementação e instrumentação padrão do produto Recommend. A integração demorará aproximadamente 6-8 semanas e 1 semana de consultoria/formação para Recommend e Merchandising Avançado.

Quanto tempo demora a processar uma nova regra?

Resposta curta: 4-6 horas

Se eu desativar uma regra, quanto tempo demora até deixar de ser apresentada no site?

4-6 horas. As regras desativadas passam pelo mesmo processo que as novas regras.