Personalization Target : Prise en main de Recommendations et affinité catégorielle
Découvrez comment créer une base solide pour commencer à utiliser Recommendations. Bénéficiez d’une meilleure compréhension des algorithmes qui alimentent les recommandations et de la manière d’exploiter ces dernières avec succès.
Points essentiels à retenir
- Les recommandations dans Rex offrent une personnalisation à grande échelle, ce qui permet des recommandations intelligentes de centaines ou de milliers d’éléments en fonction d’algorithmes choisis, tels que le comportement, la popularité, la similarité de contenu, etc.
- Rex fournit des options de personnalisation telles que le séquencement, la pondération, les règles d’exclusion, etc., ce qui en fait un outil puissant pour le contrôle personnalisé du merchandising.
- Rex est idéal pour recommander un grand nombre de produits ou d’éléments de contenu sur des milliers ou des millions d’éléments, en fournissant des recommandations personnalisées basées sur les profils utilisateur.
- Rex peut ne pas convenir aux scénarios avec un petit nombre d’offres, des éléments de catalogue à évolution rapide, une faible fréquence d’interaction ou lorsque la personnalisation est principalement basée sur des caractéristiques d’utilisateur telles que le segment de fidélité ou la zone géographique.
- La configuration des recommandations dans Rex implique l’apprentissage du système sur les produits ou le contenu par la création de catalogues, la capture des données de comportement des utilisateurs et la mise en contexte des recommandations à afficher.
- L’affinité catégorielle se concentre sur la recommandation de catégories ou de regroupements de produits ou de contenus plutôt que d’éléments spécifiques, en fonction des interactions utilisateur et des points attribués à différentes catégories.
- L’affinité catégorielle peut être exploitée en configurant les audiences en fonction des préférences utilisateur, en attribuant des points aux catégories et en utilisant des critères tels que favori ou premier pour personnaliser les recommandations.
- Les séquences de critères dans Rex permettent de hiérarchiser les recommandations en fonction du comportement des visiteurs et de la profondeur des données, assurant ainsi un modèle complet d’éléments recommandés en superposant les critères en fonction de la valeur et du comportement des visiteurs.
- La flexibilité des séquences de critères Rex permet de hiérarchiser les recommandations en attribuant d’abord des critères de valeur élevée et en complétant le modèle avec des critères supplémentaires si nécessaire.
- L’utilisation des séquences de critères est essentielle pour garantir la profondeur des éléments recommandés, en particulier lorsque vous traitez des catégories à différents niveaux de granularité.
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