Większość odwiedzających pozostaje anonimowa, co utrudnia personalizację. TRACIO rozpoznaje powracających użytkowników między sesjami, umożliwiając spersonalizowane doświadczenia, eksperymenty i odzyskiwanie koszyków.
TRACIO wiąże każdą wizytę ze stabilną tożsamością urządzenia, zasilając personalizację bez logowania.
Każdy odwiedzający otrzymuje trwały identyfikator urządzenia, który przetrwa czyszczenie plików cookie, tryb incognito i zmianę przeglądarki. To samo urządzenie to ten sam odwiedzający — zawsze.
Historia przeglądania, zdarzenia koszyka, wyszukiwane frazy i przypisania testów A/B są powiązane z profilem urządzenia. Sygnał personalizacji gromadzi się w czasie, nawet bez logowania.
Powracający odwiedzający są rozpoznawani w mniej niż 50 ms. Spersonalizowane treści, rekomendacje i oferty są serwowane już od pierwszego wyświetlenia strony.
Rozpoznani odwiedzający widzą trafne produkty, odzyskują porzucone koszyki i pozostają w spójnych kohortach testów A/B — rozpoznanie, które napędza wzrost konwersji wśród powracających anonimowych odwiedzających.
Od 90% do 97% odwiedzających e-commerce nigdy się nie loguje. Przeglądają, porzucają koszyki i znikają — tylko po to, by wrócić kilka dni później jako „nowi” odwiedzający. Śledzenie oparte na plikach cookie zapomina o nich za każdym razem, gdy dane przeglądarki zostają wyczyszczone. Efekt: każdy zebrany sygnał personalizacji jest marnowany.
Rozpoznani powracający odwiedzający konwertują znacząco lepiej niż anonimowi — benchmarki branżowe szacują wzrost w zakresie 1,3–1,8×. Różnicę napędza w całości sygnał personalizacji, który możesz budować w czasie — preferencje, historia koszyka, wzorce przeglądania, przypisania testów A/B. Utrata plików cookie wymazuje to wszystko.
Trwała identyfikacja urządzeń odbudowuje to powiązanie. Gdy potrafisz rozpoznać powracającego odwiedzającego bez wymagania logowania — mimo czyszczenia plików cookie, trybu incognito i zmiany przeglądarki — ruch anonimowy staje się adresowalny. Personalizacja działa dla tych 97%, którzy nigdy się nie logują.
Każda luka istnieje, ponieważ identyfikacja oparta na plikach cookie zawodzi w chwili, gdy użytkownik czyści stan. Identyfikacja na poziomie sprzętu wypełnia te luki.
Pliki cookie przeglądarki są rutynowo czyszczone przez narzędzia prywatności, ITP i ręczne działania użytkownika. Każde czyszczenie wymazuje zebrany sygnał personalizacji. Tożsamość urządzenia jest niezależna od plików cookie.
Użytkownicy korzystają z Chrome na komputerze, Safari na iPhonie i Firefoksa w pracy. Śledzenie oparte na plikach cookie traktuje ich jako trzech odrębnych odwiedzających. Łączenie między przeglądarkami ich jednoczy.
Gdy pliki cookie zostają utracone, powracający użytkownicy są ponownie losowani do testów A/B, zanieczyszczając Twoje wyniki. Stabilna tożsamość urządzenia zachowuje przypisania testów między sesjami.
Maile przypominające o porzuconym koszyku wymagają logowania lub trwałych plików cookie. Rozpoznawanie oparte na urządzeniu pozwala uruchamiać spersonalizowane przypomnienia o koszyku dla anonimowych użytkowników przy ich następnej wizycie.
Wyniki oparte na benchmarkach branżowych i opublikowanych badaniach.
wzrost konwersji u powracających anonimowych odwiedzających
McKinsey Personalization Research, 2024
wzrost CTR rekomendacji
Dynamic Yield Benchmarks, 2024
wzrost przychodów dzięki ukierunkowanej personalizacji
McKinsey Personalization Research, 2024
przypisanie testów A/B między sesjami
Fingerprint Device Intelligence Report, 2026
Wyniki różnią się w zależności od branży, składu ruchu i strategii personalizacji. Podane liczby przedstawiają zakresy zaobserwowane w opublikowanych badaniach i studiach przypadków.
90-97% ruchu e-commerce jest anonimowego — nigdy się nie loguje, nigdy się nie identyfikuje. Każdy nierozpoznany powracający odwiedzający to zerwana pętla personalizacji.
Dynamic Yield Anonymous Visitor Research, 2024
Rozpoznawaj tego samego odwiedzającego między sesjami, przeglądarkami i trybami prywatności. Zakotwiczona w sprzęcie tożsamość pozostaje stabilna tam, gdzie pliki cookie zawodzą — 99,5% dokładności.
Buduj i aktualizuj anonimowe profile odwiedzających automatycznie. Historia przeglądania, zdarzenia koszyka i przypisania testów A/B utrzymują się między sesjami.
Rozpoznawanie odwiedzającego w czasie poniżej 50 ms na potrzeby personalizacji, rekomendacji i treści dynamicznych. Wystarczająco szybkie do personalizacji przy pierwszym renderowaniu.
Jednocz wizyty między Chrome, Firefox, Safari i Edge na tym samym urządzeniu. Skończ z fragmentacją, która psuje sygnały personalizacji.
Śledź wzrost konwersji z personalizacji według segmentu odwiedzających, kategorii treści i kohorty testów A/B. Kwantyfikuj wpływ rozpoznawania na przychody.
Przypisuj odwiedzających do spójnych wariantów testów A/B między sesjami. Wyeliminuj zanieczyszczenie utratą plików cookie, które psuje wyniki testów.
Kilka linii kodu, jedna odpowiedź API ze wszystkim, czego potrzebujesz.
import { Tracio } from '@tracio/sdk'// Initialize on every page loadconst tracio = Tracio.init({ publicKey: "5ca175fc..." })// Read the persistent visitor identityconst result = await tracio.getResult()// Fetch personalized contentconst profile = await fetch(`/api/profile/${result.visitorId}`)const recommendations = await fetch( `/api/recommendations/${result.visitorId}`)Powiązane produkty
Powiązane materiały
Cross-device tracking: łączenie sesji bez logowaniaZacznij od planu bezpłatnego. Wdróż w kilka minut. Zobacz efekty od pierwszego dnia.