Target Personalization:Recommendationsとカテゴリの親和性の概要
Recommendationsを使い始めるための強力な基盤を構築する方法を説明します。 Recs を強化するアルゴリズムと、Recs を正常に活用する方法について、理解を深めることができます。
重要ポイント
- Recommendations in Rex は、大規模なパーソナライゼーションを提供し、行動ベース、人気度ベース、コンテンツの類似性などの選択されたアルゴリズムに基づいて、数百または数千のアイテムをインテリジェントにレコメンデーションできます。
- Rex は、シーケンス、重み付け、除外ルールなどのカスタマイズオプションを提供し、パーソナライズされたマーチャンダイジング管理のための強力なツールとなっています。
- Rex は、数千または数百万のアイテムにわたる多数の製品やコンテンツ項目をレコメンデーションし、ユーザープロファイルに基づいてパーソナライズされたレコメンデーションを提供するのに最適です。
- Rex は、オファー数が少ないシナリオ、カタログ項目が急速に変化するシナリオ、インタラクション頻度が低いシナリオ、またはパーソナライゼーションが主にロイヤルティセグメントや地域などのユーザー特性に基づいている場合には適していない可能性があります。
- Rex でレコメンデーションを設定するには、カタログの作成を通じて製品やコンテンツに関するシステムを教育し、ユーザーの行動データを取得して、レコメンデーションを表示するためのコンテキストを提供する必要があります。
- カテゴリの親和性は、異なるカテゴリに割り当てられたユーザーのインタラクションやポイントに基づいて、特定の項目ではなく、製品やコンテンツのカテゴリやグループを推奨することに焦点を当てています。
- カテゴリの親和性は、ユーザーの環境設定に基づいてオーディエンスを設定し、カテゴリにポイントを割り当て、「お気に入り」や「最初」などの条件を使用してレコメンデーションをパーソナライズすることで活用できます。
- レックスの条件シーケンスを使用すると、訪問者の行動とデータの深さに基づいてレコメンデーションの優先順位を付け、訪問者の値と行動に基づいて条件を階層化することで、推奨される項目の完全なテンプレートを確保できます。
- レックス条件シーケンスの柔軟性により、最初に価値の高い条件を割り当て、必要に応じてテンプレートに追加の条件を入力することで、レコメンデーションの優先順位付けが可能になります。
- 条件シーケンスの活用は、特に、様々な精度レベルでカテゴリを処理する場合、推奨項目の深度を確保するために重要です。
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