用户体验优化

Artefact’s methodology is divided in three chronological steps.
1-We begin with aggregating data from 1st, 2nd & 3rd party sources, which allows us to collect customer input (navigation, purchases, responses to advertisement) in near real time, and build a relevant data-driven segmentation.

2- We design dedicated content, consistent throughout all marketing channels, for each cluster of the client segmentation.

3- We engineer omni-channel activation, scenarised with a « test and learn » approach with the help of a reinforcement learning algorithm: only best performing journeys (in terms of ROI or client satisfaction) are kept in the long run.

In order to prove the value of our methodology, its deployment goes hand in hand with a performance measurement dashboard, based on the client’s key indicators.

我们帮助客户理解对话式营销的利害关系。我们的顾问团队、数据工程师、数据科学家、战略规划师和媒体专家，熟悉语音和书面支持，能够在对话项目的每个部分陪伴客户。

对话式营销项目包括在一个品牌营销组合中整合机器人，使用案例构思，品牌存在形式（参考或应用）技术建议，以及短期和长期的路线图部署。

技术开发对应的是 聊天机器人的创建，在各种终端（Messenger、语音设备、网站等）的整合，必要的API和后端开发，对我们的客户开发团队的支持。

我们的服务还包括按需维护机器人，技术和营销客户团队培训。

如今，任何浏览互联网的人都可能发现自己面对的是大量的内容。这可能导致客户时间的浪费，影响用户体验，并可能导致客户放弃研究。

这就是为什么建立个性化的客户体验正变得越来越有价值，并将导致用户体验的改善，通过相关内容和/或产品推荐将访问者留在网站上，并将鼓励重复购买。

基于这些观察，我们向他们的用户提供个性化的内容。我们确实坚信，推荐引擎将对多个领域产生越来越多的商业影响。一方面，我们在数据科学和人工智能方面的知识使我们能够建立一个有价值的定制解决方案，另一方面，我们在数据工程方面的专业知识使我们的客户能够将一个高效和可扩展的推荐引擎投入生产。

我们的不可知方法使我们成为指导他们实施创新和适应性解决方案的完美盟友。