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PIM
Gérez l’ensemble du contenu produit au sein d’un système de référence unique de la donnée produit.
Activation
Syndiquez aisément le contenu produit vers tous les points de contact.
Enhanced Content
Étoffez vos pages produit avec le contenu enrichi.
Catalog Sites
Partagez votre catalogue digital personnalisé et à jour.
Automatisation
Améliorez la collaboration grâce à l’outil de génération automatisée de flux de travail de Salsify.
Activation Insights
Optimisez en continu la syndication de contenu produit.
GDSN Data Pool
Synchronisez les attributs supply chain, marketing et e-commerce.
Plateforme PXM, intégrations et API
Intégrez la plateforme PXM à votre architecture système.
Embarquement fournisseurs
Accélérez l’embarquement fournisseurs tout en respectant le modèle de données.
Product Listing
Vendez plus rapidement grâce au référencement produit.
Content Enrichment
Augmentez le taux de conversion grâce à l’enrichissement de données.
Automatisation
Gagnez du temps et améliorez votre efficience opérationnelle grâce à l’automatisation.
Plateforme SXM, intégrations et API
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Réseau d’activation
Automatisez les échanges de données produit.
Réseau contenu enrichi
Transformez vos pages produit en expériences avec Enhanced Content
Intégrations avec les plateformes e‑commerce
Dotez vos sites d’expériences produit de qualité avec notre solution e‑commerce.
GDSN Data Pool
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Découvrez les éléments indispensables pour satisfaire les acheteurs.
Machine-learning personalization is the process of using data sets and data modeling — typically within an artificial intelligence solution — to tailor a webpage, product, or piece of content to a person or group.
Machine learning involves data-gathering algorithms that help artificial intelligences learn and adjust accordingly. In today’s ecommerce world, where consumers increasingly demand customized marketing and purchasing options, machine-learning personalization is a boon.
This technology gathers, organizes, and derives insight from users to create tailored experiences for them. Classifier algorithms, for example, use information from users (such as their demographics, interests, or engagement with a brand) to classify them into groups. From there, they display marketing and product information best aligned with the needs and interests of that group.
Other forms of machine-learning personalization include technology that uses past purchases to market future ones; algorithms that “score” user behavior and categorize accordingly; and technology that can search manually entered data points for the most relevant. In each of these cases, the tech offers businesses a way to personalize their marketing and sales efforts to particular people or segments.