Personalization di Target: guida introduttiva all’affinità tra Recommendations e categorie
Scopri come creare solide basi per iniziare a utilizzare Recommendations. Scopri di più sugli algoritmi che alimentano Recs e su come sfruttarli correttamente.
Punti chiave da eliminare
- Recommendations in Rex offre una personalizzazione su larga scala, che consente consigli intelligenti di centinaia o migliaia di elementi in base a algoritmi scelti come comportamento basato su, popolarità basata su, somiglianza dei contenuti e altro ancora.
- Rex offre opzioni di personalizzazione come la sequenza, la ponderazione, le regole di esclusione e altro ancora, rendendolo uno strumento affidabile per il controllo personalizzato del merchandising.
- Rex è ideale per consigliare un numero elevato di prodotti o contenuti su migliaia o milioni di elementi, fornendo consigli personalizzati in base ai profili utente.
- Rex potrebbe non essere adatto per scenari con un numero ridotto di offerte, elementi di catalogo in rapida evoluzione, bassa frequenza di interazione o quando la personalizzazione si basa principalmente su caratteristiche dell’utente come il segmento di fedeltà o la geografia.
- La configurazione dei consigli in Rex prevede l’insegnamento al sistema di prodotti o contenuti attraverso la creazione di cataloghi, l’acquisizione di dati sul comportamento degli utenti e la fornitura di contesto per la visualizzazione dei consigli.
- L’affinità tra categorie si concentra sulla raccomandazione di categorie o raggruppamenti di prodotti o contenuti anziché di elementi specifici, in base alle interazioni dell’utente e ai punti assegnati a categorie diverse.
- Affinità tra categorie può essere sfruttata impostando tipi di pubblico in base alle preferenze dell’utente, assegnando punti alle categorie e utilizzando criteri come Preferiti o Prima per personalizzare i consigli.
- Le sequenze di criteri in Rex consentono di assegnare la priorità ai consigli in base al comportamento dei visitatori e alla profondità dei dati, garantendo un modello completo di elementi consigliati suddividendo i criteri in base al valore e al comportamento dei visitatori.
- La flessibilità delle sequenze di criteri Rex consente di assegnare la priorità ai consigli, assegnando prima i criteri di alto valore e compilando il modello con i criteri aggiuntivi necessari.
- È fondamentale sfruttare le sequenze di criteri per garantire la profondità degli articoli consigliati, in particolare quando si tratta di categorie con diversi livelli di granularità.
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