Final pricing follows discovery, based on integration count and data volume.
بخش «محصولات مشابه» در بیشتر فروشگاهها یا خالی است یا همان کالای پرفروش را به همه نشان میدهد. این موتور بر اساس رفتار واقعی کاربر و شباهت محصولات پیشنهاد میسازد و اثرش را روی سبد خرید اندازه میگیرد.
What it actually does
- توصیه بر اساس رفتار جلسه و تاریخچهٔ خرید
- پیشنهاد مکمل و جایگزین برای کالای ناموجود
- تست A/B برای سنجش اثر واقعی روی فروش
- کنترل دستی برای حذف یا تقویت اقلام خاص
- API با تأخیر پایین برای صفحهٔ محصول
The delivery path
Step 1: جلسهٔ شناخت
یک ساعت با کسی که امروز این کار را دستی انجام میدهد مینشینیم. خروجی این جلسه، فهرست حالتهایی است که سیستم باید پوشش بدهد.
Step 2: نمونهٔ اولیه روی دادهٔ خودتان
با دادهٔ واقعی شما یک نسخهٔ محدود میسازیم. اگر کیفیت قابل قبول نبود، همینجا متوقف میشویم و هزینهٔ استقرار پرداخت نمیکنید.
Step 3: اتصال به سیستمهای فعلی
خروجی باید به همانجایی برود که تیم شما هر روز نگاه میکند — CRM، تلفن، انبار یا اکسل. اتصال بخشی از پروژه است، نه فاز بعدی.
Step 4: استقرار، آموزش و پایش
دو هفته کنار تیم میمانیم، خطاها را جمع میکنیم و مدل را تنظیم میکنیم. بعد از آن، گزارش ماهانهٔ کیفیت خروجی ادامه دارد.
What it connects to
- REST API
- General
- Webhook
- General
- Excel / CSV
- General
- SMS Panel
- Communications
Custom systems are possible and scoped in the estimate.
Setup + monthly
We don't publish a fixed number — without seeing your setup any number is a guess. The first call scopes the work; the quote itemises it.
Asked before signing
More in Data, analytics and forecasting
What does this change?
Book 30 minutes. We look at where you are and tell you what this changes — and what it doesn't.