产品推荐系统的初学者指南、其背后的策略以及领先数字品牌使用的策略示例。产品推荐系统最常用于在线商店、移动应用程序、电子邮件和其他与用户的沟通渠道。推荐系统利用用户的相似性、趋势、兴趣和行为。热门推荐将用户直接引导至他们可能感兴趣的产品，帮助他们更高效、更快速地找到所需的产品。结果是更高的订单数量、更高的购物车价值和平均订单价值。 例如，在亚马逊，通过分析其商店的大量数据，其推荐系统改变了客户与他们最有可能想要购买的产品的匹配方式。 以下是亚马逊如何向用户推荐的示例。
什么是产品推荐系统
是利用机器学习算法来支持基于对用户、产品和上下文（通常是实时）的大量数据的分析来进行 电话营销销售线索 决策，以提供个性化体验——即帮助用户找到他们想要的东西寻找。在产品推荐方面，营销人员没有一刀切的策略。根据有关客户的可用信息量、他们的行为和产品的背景，应针对不同的用户使用不同的策略。 推荐系统策略 任何推荐策略都分为三个基本级别。 全球推荐策略 上下文推荐策略 个性化推荐策略 选择推荐策略 在选择策略时，营销人员必须首先评估有关用户和产品的可用数据量，以及用户在购买路径中的位置，然后根据这些信息决定使用哪种策略。
个性化推荐策略
作过滤”策略中，根据用户的偏好以及与表 卡塞诺数据 出类似行为的网站访问者的交互向用户推荐项目。另一方面，在基于相似性的推荐中，推荐系统根据可用数据自动为每个用户构建相似性配置文件，并根据用户的偏好推荐项目。 全球策略可适用于所有类型的用户，包括新客户、回头客和忠实客户。如果用户有权访问上下文和行为数据，例如地理位置（上下文）和相似性（个性化），则可以在第一个会话或页面视图中应用上下文和个性化策略。如果可以根据用户背景和行为定制推荐，那么收入增长的潜力就会显着增加。