# Hello Retail + Klaviyo — welke e-mailbehoeften zijn er op productniveau naast de processen van Klaviyo

> Klaviyo powers ecommerce e-mail: Hello Retail

## Hoe Hello Retail en Klaviyo samenwerken

Klaviyo is het toonaangevende e-mailplatform van ecommerce — en Hello Retail kan hier rechtstreeks mee worden geïntegreerd. Product Agents breidt Klaviyo uit door AI-gestuurde e-mailbeslissingen op productniveau toe te voegen die standaardworkflows niet aankunnen. Dit is geen kwestie van het een of het ander — het is een aanvulling op Klaviyo waarmee u een hoger niveau van e-mailinkomsten kunt realiseren.

## Product voor product

Klaviyo zorgt voor de verzending van e-mails, workflows en sms-berichten. Hello Retail voegt daar productgerichte AI-informatie aan toe die elke combinatie van klant en product analyseert — en vervolgens Klaviyo activeert om op precies het juiste moment een bericht te versturen. Hieronder ziet u een vergelijking tussen de twee platforms.

## Implementatie en integratie

## Heb je naast Klaviyo ook Hello Retail nodig?

Klaviyo richt zich op e-mail- en sms-marketing. Hello Retail biedt alle personalisatiemogelijkheden — en kan worden geïntegreerd met Klaviyo voor de verzending van e-mails. Hieronder volgt een overzicht van wat elk platform te bieden heeft.

## What customers say

> "De vraag die je je moet stellen: {product.question}"
> — De e-mailengine waarop u al vertrouwt, {row.other}

---

For the full interactive experience, visit [helloretail.com/nl/vs/klaviyo](https://helloretail.com/nl/vs/klaviyo)

## About Hello Retail

Hello Retail is an AI-powered ecommerce personalization platform based in Copenhagen, Denmark. We help online retailers improve search, recommendations, merchandising, email, and retail media through our proprietary Product Intelligence engine.

- **Website**: [helloretail.com](https://helloretail.com)
- **Demo**: [Book a Demo](https://helloretail.com/en/demo/)
- **AI information**: [helloretail.com/en/ai-info](https://helloretail.com/en/ai-info)

---

*This content is optimized for LLM consumption.*