SmartHint recomenda produtos em e-commerces baseado no seu perfil
A SmartHint (confira seu perfil na base do StartSe) quer transformar a compra pela internet mais intuitiva e prazerosa; para isso, oferece um serviço baseado em Machine e Deep Learning, que recomenda produtos de determinada loja de acordo com o perfil de navegação do consumidor, elevando a taxa de conversão do varejista
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StartSe - A SmartHint (confira seu perfil na base do StartSe) quer transformar a compra pela internet mais intuitiva e prazerosa. Para isso, oferece um serviço baseado em Machine e Deep Learning, que recomenda produtos de determinada loja de acordo com o perfil de navegação do consumidor, elevando a taxa de conversão do varejista.
“Atuo no comércio eletrônico há mais de 10 anos. No decorrer deste período, ficou muito claro para mim a necessidade dos lojistas virtuais em atenderem seus consumidores de forma customizada, tratando-os como se fossem únicos. Até existem soluções no mercado que resolvem este problema, porém, são caras e de difícil utilização/integração, fazendo com que mais de 90% das lojas virtuais não tenham acesso a esta tecnologia. Focamos em resolver este problema e nosso objetivo agora é democratizar esta tecnologia de personalização do processo de venda em loja virtual”, começa o CEO Rodrigo Schiavini.
A taxa de conversão do comércio eletrônico brasileiro em média é de 1,5%, ou seja, de cada 100 pessoas que visitam a loja virtual, apenas 1,5 acabam comprando. Isso em parte, decorre da dificuldade de encontrar produtos, o que faz com que o cliente visite várias lojas até decidir. A SmartHint simplifica esse processo.
O custo é muito baixo e os primeiros 30 dias são grátis. Após esse período, a cobrança mensal começa com US$ 9 para uma determinada quantidade de recomendações. Entre os benefícios: aumento da taxa de conversão (para quem clica em produto recomendado) em média de 30%; aumento na média de pedidos por venda em torno de 20%; e aumento na venda geral a loja em média de 10%.
“Iniciamos em janeiro de 2017 com 10 clientes early adopters; fechamos fevereiro com 117 clientes ativos. Em março, registramos mais de 200. A meta para 2017 é fechar dezembro com R$ 345k de ARR, com 1355 clientes ativos na base”, finaliza.
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