Öka Försäljningen med Lillqvist Strat

E-handelskunder förväntar sig en skräddarsydd upplevelse. Genom att använda data och automatisering kan vi ge varje kund en personaliserad resa, vilket leder till högre konverteringar och bättre kundnöjdhet. Lillqvist Strat erbjuder avancerade lösningar för att implementera AI-drivna rekommendationer och riktade erbjudanden.

---

1. Skapa Produktrekommendationer Baserade på Kundbeteende

Vi kan analysera tidigare köp och surfhistorik för att ge kunder relevanta produktförslag.

Kodexempel: Generera Produktrekommendationer med Pandas

import pandas as pd  

# Exempeldata för kunders köphistorik  
data = {'Kund': ['Anna', 'Johan', 'Sara', 'Erik', 'Lisa'],  
        'Senaste Köp': ['Skor', 'Mobilskal', 'Tröja', 'Hörlurar', 'Skor']}  

df = pd.DataFrame(data)  

# Skapa enkla rekommendationer baserade på senaste köpet  
rekommendationer = {'Skor': 'Strumpor', 'Mobilskal': 'Laddare',  
                    'Tröja': 'Jacka', 'Hörlurar': 'Bluetooth-adapter'}  

df['Rekommenderad Produkt'] = df['Senaste Köp'].map(rekommendationer)  

print(df)

Vad händer här?

• Kundens senaste köp analyseras.
• En rekommenderad produkt föreslås baserat på vad andra kunder har köpt.
• Denna logik kan byggas ut med mer avancerade algoritmer.

---

2. Skapa Dynamiska Rabattkoder för Specifika Kunder

Att erbjuda riktade rabatter kan öka återkommande köp.

Kodexempel: Generera Rabattkoder Dynamiskt

import random  
import string  

def generera_rabattkod(längd=8):  
    return ''.join(random.choices(string.ascii_uppercase + string.digits, k=längd))  

# Tilldela rabattkod till lojala kunder  
df['Rabattkod'] = df.apply(lambda row: generera_rabattkod() if row['Senaste Köp'] == 'Skor' else '', axis=1)  

print(df)

Vad händer här?

• Vi skapar en unik rabattkod för kunder som nyligen köpt skor.
• Detta kan utökas till att gälla kunder som inte handlat på länge.
• Rabattkoder kan skickas automatiskt via e-post eller SMS.

---

3. Förbättra Produktsidor med AI-Baserade Rekommendationer

Genom att analysera tidigare köpbeteenden kan vi visa kunder de mest relevanta produkterna.

Kodexempel: Personliga Produktrekommendationer med Machine Learning

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer  
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity  

# Exempeldata för produkter och beskrivningar  
produkter = {'Produkt': ['Skor', 'Strumpor', 'Tröja', 'Jacka', 'Hörlurar', 'Bluetooth-adapter'],  
             'Beskrivning': ['Bekväma löparskor', 'Varma vinterstrumpor', 'Mjuk bomullströja',  
                             'Vindtät vinterjacka', 'Brusreducerande hörlurar', 'Trådlös adapter']}  

df_produkt = pd.DataFrame(produkter)  

# Skapa en vektormodell för att mäta likhet mellan produkter  
vectorizer = CountVectorizer()  
matrix = vectorizer.fit_transform(df_produkt['Beskrivning'])  
similarities = cosine_similarity(matrix)  

# Skapa en likhetsmatris  
df_similarity = pd.DataFrame(similarities, index=df_produkt['Produkt'], columns=df_produkt['Produkt'])  

print(df_similarity)

Vad händer här?

• Vi skapar en AI-modell som analyserar produktbeskrivningar.
• Algoritmen hittar de mest liknande produkterna för varje artikel.
• Detta kan användas för att visa kunder alternativa eller kompletterande produkter.

---

Fördelar med Personalisering i E-handel

✅ Högre Konverteringsfrekvens: Relevanta produkter leder till fler köp.
✅ Ökad Kundlojalitet: Personliga erbjudanden skapar en bättre upplevelse.
✅ Minskad Avhoppsfrekvens: Kunder stannar längre på sajten.
✅ Effektiviserad Marknadsföring: Data driver bättre kampanjer.

---

Lillqvist Strat – Skapa Nästa Generations E-handelsupplevelse

Lillqvist Strat hjälper företag att ta e-handeln till nästa nivå genom AI, dataanalys och automatisering.

🔹 Vill du öka försäljningen genom personalisering?
Kontakta oss idag så skapar vi en lösning som gör din e-handel smartare och mer lönsam!