產品建議方式

產品Recommendations方式可讓您根據客戶的需求和興趣，提供個人化的產品建議。 透過精確的預測模型，客戶的購買記錄可讓您深入了解他們可能感興趣的產品。

這個食譜是為誰建的？

在現代，零售商可以提供多種產品，為客戶提供許多選擇，這也會阻礙其客戶的搜尋。 由於時間和精力的限制，客戶可能找不到他們想要的產品，導致購買時認知失調或完全不購買。

這食譜是做什麼的？

產品Recommendations配方使用機器學習來分析客戶過去與產品的互動，並快速輕鬆產生產品建議的個人化清單。 這樣可以優化產品發現過程，並消除對客戶的長時間、低效、無關的搜索。 因此，產品Recommendations方式可改善客戶的整體購買體驗，進而提升參與度和提升品牌忠誠度。

如何開始？

您可以依照Adobe Experience Platform Lab教學課程（請參閱下方的Lab連結）來開始使用。 本教學課程將示範如何遵循以下步驟，在Jupyter筆記型電腦中建立產品Recommendations配方： 筆記型電腦 工作流程，並在中實作方式 Experience Platform Data Science Workspace.

• 實驗：使用Data Science Workspace預測未來
• 實驗室資源

資料結構

此方式使用自訂 XDM結構 要建立輸入和輸出資料的模型，請執行以下操作：

輸入資料結構

輸出資料架構

演算法

產品Recommendations方式利用協作篩選為客戶產生個人化產品建議清單。 協作篩選（與基於內容的方法不同）不需要有關特定產品的資訊，而是利用客戶對一組產品的歷史偏好。 這項功能強大的建議技術使用兩個簡單的假設：

• 有些客戶有類似的興趣，可透過比較其購買和瀏覽行為來分組。
• 客戶對基於相似客戶的購買和瀏覽行為的建議更感興趣。

此程式分為兩個主要步驟。 首先，定義類似客戶的子集。 然後，在該集合內，識別這些客戶之間的類似功能，以傳回目標客戶的建議。