Basato su carrello
Il tipo di algoritmo Cart-Based consente di consigliare gli elementi in base al contenuto del carrello corrente del visitatore. Le chiavi di consigli sono fornite tramite il parametro mbox cartIds in valori separati da virgola. Vengono considerati solo i primi 10 valori.
La logica dei consigli basati sul carrello è simile all'algoritmo basato sull'utente "Recommended For You" e agli algoritmi basati sull'elemento "People Who Viewed These, Bought Those" e "People Who Bought These, Bought Those".
Target utilizza tecniche di filtro collaborativo per determinare le somiglianze per ogni elemento nel carrello del visitatore, quindi combina queste somiglianze comportamentali in ogni elemento per ottenere un elenco unito.
Target offre inoltre agli addetti al marketing la possibilità di osservare il comportamento dei visitatori all'interno di una singola sessione o in più sessioni:
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Single Session: in base a ciò che hanno fatto altri visitatori in una singola sessione.
Osservare il comportamento all’interno di una singola sessione potrebbe avere senso quando si ha la sensazione che i prodotti vivamente si "accompagnano" l’uno con l’altro in base a un utilizzo, un’occasione o un evento. Ad esempio, un visitatore sta acquistando una stampante e potrebbe anche aver bisogno di carta e inchiostro. Oppure, un visitatore sta comprando burro di arachidi e potrebbe anche aver bisogno di pane e gelatina.
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Across Sessions: in base alle azioni degli altri visitatori in più sessioni.
Osservare il comportamento in più sessioni potrebbe avere senso quando si ha la sensazione che i prodotti vivamente "vanno di pari passo" l’uno con l’altro in base alle preferenze o al gusto dei visitatori. Ad esempio, a un visitatore piace Star Wars e potrebbe piacere anche Indiana Jones, anche se non desidera necessariamente guardare entrambi i film contemporaneamente. Oppure, a un visitatore piace il gioco da tavolo "Codenames" e potrebbe anche piacere il gioco da tavolo "Avalon", anche se il visitatore non può giocare entrambi i giochi contemporaneamente.
Target formula raccomandazioni per ogni visitatore in base agli elementi nel carrello corrente, indipendentemente dal fatto che si osservi il comportamento del visitatore all'interno di una singola sessione o in più sessioni.
Con il tipo di algoritmo Cart-Based sono disponibili i seguenti algoritmi:
People Who Viewed This, Also Viewed
Consiglia gli elementi che vengono visualizzati più spesso nella stessa sessione in cui viene visualizzato l’elemento specificato.
Questa logica restituisce altri prodotti visualizzati dalle persone dopo aver visualizzato questo. Il prodotto specificato non è incluso nel set di risultati.
Questa logica consente di creare opportunità di conversione aggiuntive consigliando gli articoli visualizzati anche dagli altri visitatori che hanno visualizzato un articolo. Ad esempio, i visitatori che visualizzano le bici da strada sul sito potrebbero anche guardare caschi, kit per ciclismo, serrature e così via. Utilizzando questa logica, puoi creare un consiglio che suggerisca ad altri prodotti di aiutarti ad aumentare i ricavi.
Se si seleziona questo algoritmo, è possibile selezionare le seguenti chiavi Recommendations:
- Current Item
- Last Purchased Item
- Last Viewed Item
- Most Viewed Item
People Who Viewed This, Also Bought
Consiglia gli articoli che vengono acquistati più spesso nella stessa sessione in cui viene visualizzato l’articolo specificato.
Questa logica restituisce altri prodotti che le persone hanno acquistato dopo aver visualizzato questo. Il prodotto specificato non è incluso nel set di risultati.
Questa logica consente di aumentare le opportunità di cross-selling visualizzando un consiglio in una pagina di prodotto, ad esempio, in cui vengono visualizzati gli articoli acquistati da altri visitatori. Ad esempio, se il visitatore visualizza un palo da pesca, il consiglio potrebbe mostrare altri elementi acquistati da altri visitatori, come scatole per placcaggi, trampolieri e esche per pesca. Man mano che i visitatori navigano nel tuo sito, fornisci loro ulteriori consigli di acquisto.
Se si seleziona questo algoritmo, è possibile selezionare le seguenti chiavi Recommendations:
- Current Item
- Last Purchased Item
- Last Viewed Item
- Most Viewed Item
People Who Bought This, Also Bought
Consiglia gli articoli che sono acquistati più spesso dai clienti contemporaneamente all’articolo specificato.
Questa logica restituisce altri prodotti acquistati dopo l’acquisto di questo. Il prodotto specificato non è incluso nel set di risultati.
Questa logica ti consente di aumentare le opportunità di cross-selling visualizzando un consiglio in una pagina di riepilogo del carrello, ad esempio, in cui vengono visualizzati gli articoli acquistati anche da altri acquirenti. Ad esempio, se il visitatore acquista un completo, il consiglio potrebbe mostrare altri articoli acquistati da altri visitatori insieme all’indumento, come cravatte, scarpe e gemelli. Man mano che i visitatori esaminano i loro acquisti, fornisci loro ulteriori consigli.
Se si seleziona questo algoritmo, è possibile selezionare le seguenti chiavi Recommendations:
- Current Item
- Last Purchased Item
- Last Viewed Item
- Most Viewed Item
Popularity-Based
Il tipo di algoritmo Popularity-Based consente di formulare raccomandazioni in base alla popolarità complessiva di un elemento nel sito o in base alla popolarità degli elementi nella categoria, nel marchio, nel genere e così via preferiti o più visualizzati dell'utente.
Con il tipo di algoritmo Popularity-Based sono disponibili i seguenti algoritmi:
Most Viewed Across the Site
Il consiglio è determinato dall’elemento visualizzato più di frequente. Tale metodo si basa sul criterio di attualità/frequenza, che si comporta come segue:
- 10 punti per la prima visualizzazione del prodotto
- 5 punti per ogni visualizzazione successiva
- Alla fine della sessione tutti i valori vengono divisi per 2
Ad esempio, visualizzando la tavola da surf A e poi la tavola da surf B in una sessione si ottengono A: 10, B: 5. Al termine della sessione, avrai A: 5, B: 2.5. Se visualizzi gli stessi elementi nella sessione successiva, i valori diventano A: 15 B: 7.5.
Utilizza questo algoritmo nelle pagine generali, ad esempio home page o pagine di destinazione e annunci offsite.
Most Viewed by Category
Il consiglio è determinato dalla categoria destinataria della maggioranza dell'attività, con lo stesso metodo utilizzato per “articolo più visualizzato”, il punteggio però viene attribuito alle categorie anziché ai prodotti.
Tale metodo si basa sul criterio di attualità/frequenza, che si comporta come segue:
- 10 punti per la prima visualizzazione della categoria
- 5 punti per ogni visualizzazione successiva
Alle categorie visitate per la prima volta sono attribuiti 10 punti. Per le visite successive alla stessa categoria sono attribuiti 5 punti. A ogni visita, viene sottratto 1 punto alle categorie non correnti che sono state visualizzate in precedenza.
Ad esempio, visualizzando la categoria A e la categoria B in una sessione si ottiene A: 9, B: 10. Se si visualizzano gli stessi elementi nella sessione successiva, i valori cambiano in A: 20, B: 9.
Utilizza questo algoritmo nelle pagine generali, ad esempio home page o pagine di destinazione e annunci offsite.
Se selezioni l’algoritmo Più visualizzato per categoria, puoi selezionare le seguenti chiavi Recommendations:
- Current Category
- Favorite Category
Most Viewed by Item Attribute
Consiglia elementi o file multimediali simili a quelli più visualizzati sul sito.
Questo algoritmo consente di selezionare l’attributo dell’elemento su cui basare il consiglio, ad esempio "Nome" o "Marchio".
Quindi seleziona gli attributi di profilo memorizzati nel profilo del visitatore da associare, ad esempio "Marchio preferito", "Ultimo elemento aggiunto al carrello" o "Spettacolo più visualizzato".
Top Sellers Across the Site
Visualizza gli articoli inclusi nel maggior numero di ordini completati dall'interno del sito. Più unità dello stesso articolo in un unico ordine vengono conteggiate come un ordine.
Questo algoritmo consente di creare consigli per gli articoli più venduti sul sito per aumentare la conversione e i ricavi. Questa logica è particolarmente adatta per i nuovi visitatori del sito.
Top Sellers by Category
Visualizza gli articoli inclusi nel maggior numero di ordini completati per categoria. Più unità dello stesso articolo in un unico ordine vengono conteggiate come un ordine.
Questo algoritmo ti consente di creare consigli per gli articoli più venduti sul sito in base alla categoria, per aumentare la conversione e i ricavi. Questa logica è particolarmente adatta per i nuovi visitatori del sito.
Se si seleziona l'algoritmo Most Viewed by Category, è possibile selezionare Recommendations Keys:
- Current Category
- Favorite Category
Top Sellers by Item Attribute
Consiglia articoli o supporti simili a quelli acquistati di più sul sito.
Questo algoritmo consente di selezionare l’attributo dell’elemento su cui basare il consiglio, ad esempio "Nome" o "Marchio".
Quindi seleziona gli attributi di profilo memorizzati nel profilo del visitatore da associare, ad esempio "Marchio preferito", "Ultimo elemento aggiunto al carrello" o "Spettacolo più visualizzato".
Top by Analytics Metric
Visualizza la "X superiore" in cui x è una metrica Analytics arbitraria. Quando si utilizzano dati comportamentali da mbox, è possibile utilizzare Top Sold o Top Viewed (x = "Venduto" o x = "Visualizzato"). Se utilizzi dati comportamentali di Adobe Analytics, puoi utilizzare x = "Aggiunte al carrello" o un'altra metrica Analytics.
Item-Based
Il tipo di consiglio Item-Based ti consente di formulare consigli in base alla ricerca di elementi simili a quelli di un elemento attualmente visualizzato dall'utente o che è stato visualizzato di recente.
Con il tipo di algoritmo Item-Based sono disponibili i seguenti algoritmi:
People Who Viewed This, Viewed That
Consiglia gli elementi che vengono visualizzati più spesso nella stessa sessione in cui viene visualizzato l’elemento specificato.
Questa logica restituisce altri prodotti visualizzati dopo aver visualizzato questo; il prodotto specificato non è incluso nel set di risultati.
Questa logica consente di creare opportunità di conversione aggiuntive consigliando gli articoli visualizzati anche dagli altri visitatori che hanno visualizzato un articolo. Ad esempio, i visitatori che visualizzano le bici da strada sul sito potrebbero anche guardare caschi, kit per ciclismo, serrature e così via. Utilizzando questa logica, puoi creare un consiglio che suggerisca ad altri prodotti di aiutarti ad aumentare i ricavi.
Se si seleziona questo algoritmo, è possibile selezionare Recommendations Keys:
- Current Item
- Last Purchased Item
- Last Viewed Item
- Most Viewed Item
People Who Viewed This, Bought That
Consiglia gli articoli che vengono acquistati più spesso nella stessa sessione in cui viene visualizzato l’articolo specificato. Questo criterio restituisce gli altri prodotti acquistati dopo la visualizzazione dell’articolo corrente; il prodotto specificato non è incluso nell’insieme di risultati.
Questa logica restituisce altri prodotti acquistati dopo aver visualizzato questo; il prodotto specificato non è incluso nel set di risultati.
Questa logica consente di aumentare le opportunità di cross-selling visualizzando un consiglio in una pagina di prodotto, ad esempio, in cui vengono visualizzati gli articoli acquistati da altri visitatori. Ad esempio, se il visitatore visualizza un palo da pesca, il consiglio potrebbe mostrare altri elementi acquistati da altri visitatori, come scatole per placcaggi, trampolieri e esche per pesca. Man mano che i visitatori navigano nel tuo sito, fornisci loro ulteriori consigli di acquisto.
Se si seleziona questo algoritmo, è possibile selezionare Recommendations Keys:
- Current Item
- Last Purchased Item
- Last Viewed Item
- Most Viewed Item
People Who Bought This, Bought That
Consiglia gli articoli che sono acquistati più spesso dai clienti contemporaneamente all’articolo specificato.
Questa logica restituisce altri prodotti acquistati dopo l’acquisto di questo. Il prodotto specificato non è incluso nel set di risultati.
Questa logica ti consente di aumentare le opportunità di cross-selling visualizzando un consiglio in una pagina di riepilogo del carrello, ad esempio, in cui vengono visualizzati gli articoli acquistati anche da altri acquirenti. Ad esempio, se il visitatore acquista un completo, il consiglio potrebbe mostrare altri articoli acquistati da altri visitatori insieme all’indumento, come cravatte, scarpe e gemelli. Man mano che i visitatori esaminano i loro acquisti, fornisci loro ulteriori consigli.
Se si seleziona questo algoritmo, è possibile selezionare Recommendations Keys:
- Current Item
- Last Purchased Item
- Last Viewed Item
- Most Viewed Item
