Иконка инструмента

Dynamic Yield

4.6 (21 голосов)
Dynamic Yield

Теги

Персонализация Поддержка решений MarTech Электронная коммерция Оптимизация

Интеграции

  • Mastercard Data Insights
  • Segment
  • mParticle
  • Tealium
  • Google Analytics 4
  • Adobe Experience Cloud

Детали цены

  • Индивидуальные корпоративные тарифы, зависящие от количества уникальных посетителей в месяц (MUV) и требований к пропускной способности данных.
  • Конкретные коммерческие условия доступны только в рамках закрытых переговоров.

Возможности

  • Проприетарный движок поддержки решений (СППВР)
  • Оптимизация вариантов по принципу многорукого бандита
  • Моделирование намерений на основе глубокого обучения
  • Интеграция Mastercard Transaction Insights
  • Самооптимизирующееся управление кампаниями
  • Серверный API оркестрации

Описание

Dynamic Yield: Обзор оркестрации опыта и поддержки решений (СППВР) в омниканальном режиме

Dynamic Yield работает как высокопроизводительный слой оркестрации опыта, абстрагирующий поведение пользователей в действенные пути поддержки решений 📑. После приобретения Mastercard архитектура эволюционировала для интеграции высокоточных транзакционных сигналов, выходя за рамки простых триггеров на основе сессий и переходя к фреймворку моделирования намерений на основе глубокого обучения 📑.

Вероятностная поддержка решений и оптимизация вариантов

Основная логика платформы заключается в её способности выполнять A/B/n-тестирование в реальном времени и оптимизацию по принципу многорукого бандита без внесения значительной задержки в критический путь рендеринга 🧠.

  • Поток персонализации в реальном времени: Вход: Анонимный идентификатор сессии + текущий контекст страницы + исторические метаданные транзакций (через Mastercard) → Процесс: Алгоритм многорукого бандита оценивает веса производительности вариантов менее чем за 20 мс → Выход: Динамическая инъекция в DOM победившего промоактива 📑.
  • Моделирование намерений на основе глубокого обучения: Вход: Поисковые запросы на естественном языке + поток API инвентаря в реальном времени → Процесс: Векторное сопоставление намерений пользователя с атрибутами продуктов → Выход: Персонализированная визуальная лента продуктов (например, Shopping Muse) 📑.
  • Самооптимизирующиеся кампании: Использует предиктивное моделирование для автоматического перераспределения трафика на более эффективные варианты на основе сигналов конверсии в реальном времени, снижая ручную нагрузку по управлению экспериментами 📑.

⠠⠉⠗⠑⠁⠞⠑⠙⠀⠃⠽⠀⠠⠁⠊⠞⠕⠉⠕⠗⠑⠲⠉⠕⠍

Архитектура ингестии транзакций и посредничества PII

Система выступает в роли защищённого посреднического слоя между корпоративными источниками данных (CDP/DMP) и клиентской средой исполнения 🧠.

  • Интеграция Mastercard Insight: Архитектура обеспечивает ингестию агрегированных транзакционных данных для уточнения сегментации аудитории без раскрытия индивидуальных PII в браузерной среде 📑.
  • Унифицированный слой обработки: Консолидирует разнообразные форматы входных данных (JSON, CSV, потоковые) в стандартизированную внутреннюю схему для обеспечения кросс-канальной согласованности; конкретный слой персистентности базы данных для этой унифицированной схемы не раскрывается 🌑.
  • Оркестрация на основе API: Предоставляет RESTful-эндпоинты и SDK для серверных реализаций, обходя ограничения традиционных браузерных систем управления тегами для повышения безопасности и производительности 📑.

Рекомендации по оценке

Техническим экспертам следует провести аудит задержек для серверных API-вызовов, чтобы убедиться, что движок поддержки решений соответствует SLA при пиковых нагрузках. Организации должны проверить протоколы размещения данных, используемые при ингестии Mastercard Transaction Insights, для обеспечения соответствия региональным нормам конфиденциальности 🌑. Производственные показатели движка рекомендаций на основе глубокого обучения следует сравнить с базовыми эвристическими моделями 🧠.

История обновлений

Agentic Commerce Mesh 2026 2025-11

Итоговое обновление года: релиз Agentic Mesh. ИИ-агенты теперь проактивно симулируют поведение потребителей для автонастройки воронки продаж.

Inventory-Aware Menu Opt. 2025-02

Продвинутая оптимизация меню. ИИ-корректировки в реальном времени на основе запасов и данных цепочки поставок для минимизации отходов.

Shopping Muse 2024-05

Представлен 'Shopping Muse'. ИИ-ассистент для покупок, который переводит запросы на естественном языке в персонализированные ленты товаров.

Element (AI Content Gen) 2023-10

Запуск 'Element'. Инструмент генеративного ИИ, который автоматически создает персонализированные заголовки и рекламные тексты.

Mastercard Era (Global Return) 2022-04

Приобретена Mastercard. Возвращение на глобальный B2B-рынок. Интеграция с транзакционными данными Mastercard для превосходной точности.

McDonald's Acquisition 2019-03

Приобретена McDonald's. Смещение фокуса на офлайн-онлайн персонализацию, оптимизацию меню Drive-Thru на основе погоды и времени.

Initial Launch 2014-01

Запуск как омниканального движка персонализации. Фокус на A/B-тестировании и алгоритмических рекомендациях товаров.

Плюсы и минусы инструмента

Плюсы

  • Мощное A/B-тестирование
  • ИИ-персонализация
  • Повышение вовлеченности
  • Оптимизация опыта
  • Рост конверсии
  • Отслеживание в реальном времени
  • Полная аналитика
  • Простая интеграция

Минусы

  • Сложная настройка
  • Высокая стоимость
  • Зависимость от данных
Chat