Target Personalization: Introducción a Recommendations y afinidad de la categoría
Aprenda a crear una base sólida para empezar a usar Recommendations. Reciba una mejor comprensión de los algoritmos que alimentan a Recs y de cómo aprovechar Recs correctamente.
Puntos clave
- Recommendations en Rex ofrece personalización a escala, lo que permite recomendaciones inteligentes de cientos o miles de artículos basadas en algoritmos elegidos como basado en el comportamiento, basado en la popularidad, la similitud de contenido, etc.
- Rex proporciona opciones de personalización como secuenciación, ponderación, reglas de exclusión y mucho más, lo que lo convierte en una herramienta sólida para el control personalizado de la comercialización.
- Rex es ideal para recomendar un gran número de productos o artículos de contenido en miles o millones de artículos, proporcionando recomendaciones personalizadas basadas en perfiles de usuario.
- Es posible que Rex no sea adecuado para escenarios con un número pequeño de ofertas, artículos de catálogo que cambian rápidamente, una frecuencia de interacción baja o cuando la personalización se basa principalmente en características del usuario como el segmento de lealtad o la geografía.
- La configuración de recomendaciones en Rex implica enseñar al sistema sobre productos o contenido a través de la creación de catálogos, capturar datos de comportamiento del usuario y proporcionar contexto para que se muestren las recomendaciones.
- La afinidad de la categoría se centra en recomendar categorías o agrupaciones de productos o contenido en lugar de artículos específicos, según las interacciones del usuario y los puntos asignados a diferentes categorías.
- La afinidad de la categoría se puede aprovechar configurando audiencias en función de las preferencias del usuario, asignando puntos a categorías y utilizando criterios como favorito o primero para personalizar las recomendaciones.
- Las secuencias de criterios de Rex permiten priorizar las recomendaciones en función del comportamiento del visitante y la profundidad de los datos, lo que garantiza una plantilla completa de artículos recomendados mediante la clasificación de criterios basados en el valor y el comportamiento del visitante.
- La flexibilidad de las secuencias de criterios de Rex permite priorizar las recomendaciones asignando primero criterios de alto valor y rellenando la plantilla con criterios adicionales según sea necesario.
- El uso de secuencias de criterios es crucial para garantizar la profundidad en los elementos recomendados, especialmente cuando se tratan categorías con diferentes niveles de granularidad.
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