Op basis van winkelwagentje
Met het algoritme Cart-Based kunt u items aanbevelen op basis van de inhoud van het huidige winkelwagentje van de bezoeker. De aanbevelingssleutels worden geleverd door mbox parameter cartIdsin komma-gescheiden waarden. Alleen de eerste tien waarden worden in aanmerking genomen.
De op kunst-gebaseerde aanbeveling logica is gelijkaardig aan "Recommended For You"op gebruiker-gebaseerd algoritme en aan "People Who Viewed These, Bought Those"en "People Who Bought These, Bought Those"op punt-gebaseerde algoritmen.
Target gebruikt samenwerkende filtertechnieken om gelijkenissen voor elk punt in de kar van de bezoeker te bepalen, dan combineert deze gedragsgelijkenissen over elk punt om een samengevoegde lijst te krijgen.
Target biedt marketers ook de keuze om het gedrag van de bezoeker binnen één sessie of over meerdere sessies te bekijken:
-
Single Session: Gebaseerd op wat andere bezoekers binnen één sessie deden.
Het bekijken van gedrag binnen één enkele zitting zou kunnen zinvol zijn wanneer er een gevoel is dat de producten sterk "met"elkaar op een gebruik, een gelegenheid, of een gebeurtenis "gaan. Een bezoeker koopt bijvoorbeeld een printer en heeft inkt en papier nodig. Of een bezoeker koopt pindakaas en heeft misschien ook brood en gelei nodig.
-
Across Sessions: Gebaseerd op wat andere bezoekers tijdens meerdere sessies hebben gedaan.
Wanneer u gedrag in meerdere sessies bekijkt, kan het logisch zijn dat producten sterk "met elkaar meegaan" op basis van de voorkeur of smaak van de bezoeker. Bijvoorbeeld, houdt een bezoeker van Star Wars en zou ook als Indiana Jones kunnen houden, zelfs als de bezoeker niet noodzakelijk beide films in de zelfde vergadering wil bekijken. Of een bezoeker houdt van het bordspel "Codenames" en zou ook van het bordspel "Avalon" kunnen houden, zelfs als de bezoeker beide games niet gelijktijdig kan spelen.
Target geeft aanbevelingen voor elke bezoeker op basis van de items in zijn huidige winkelwagentje, ongeacht of u het gedrag van de bezoeker in één sessie of in meerdere sessies bekijkt.
De volgende algoritmen zijn beschikbaar met het algoritme Cart-Based type:
People Who Viewed This, Also Viewed
Hiermee worden items aanbevolen die het vaakst worden weergegeven in dezelfde sessie als waarin het opgegeven item wordt weergegeven.
Deze logica retourneert andere producten die worden weergegeven na het bekijken van deze logica. Het opgegeven product wordt niet opgenomen in de resultatenset.
Met deze logica kunt u aanvullende conversiemogelijkheden creëren door items aan te bevelen die andere bezoekers die een item hebben bekeken, ook hebben weergegeven. Bezoekers die op uw site fietsen bekijken, kunnen bijvoorbeeld ook fietshelmen, fietskits, sloten enzovoort bekijken. U kunt een aanbeveling tot stand brengen gebruikend deze logica die andere producten aanbeveelt u helpen opbrengst verhogen.
Als u dit algoritme selecteert, kunt u de volgende Recommendations-toetsen selecteren:
- Current Item
- Last Purchased Item
- Last Viewed Item
- Most Viewed Item
People Who Viewed This, Also Bought
Hiermee raadt u objecten aan die het vaakst worden aangeschaft in dezelfde sessie als waarin het opgegeven item wordt weergegeven.
Deze logica retourneert andere producten die mensen hebben gekocht na het bekijken van deze logica. Het opgegeven product wordt niet opgenomen in de resultatenset.
Met deze logica kunt u de mogelijkheden voor cross-selling vergroten door bijvoorbeeld een aanbeveling weer te geven op een productpagina die items weergeeft die andere bezoekers hebben bekeken die het object hebben aangeschaft. Als de bezoeker bijvoorbeeld een vispool bekijkt, kan de aanbeveling extra items weergeven die andere bezoekers hebben aangeschaft, zoals hakbalken, golven en blaasjes. Wanneer bezoekers door uw site bladeren, geeft u hun aanvullende aankoopaanbevelingen.
Als u dit algoritme selecteert, kunt u de volgende Recommendations-toetsen selecteren:
- Current Item
- Last Purchased Item
- Last Viewed Item
- Most Viewed Item
People Who Bought This, Also Bought
Aanbevolen objecten die het meest door klanten tegelijk met het opgegeven item worden aangeschaft.
Deze logica retourneert andere producten die mensen hebben gekocht na deze aankoop. Het opgegeven product wordt niet opgenomen in de resultatenset.
Met deze logica kunt u de mogelijkheden voor cross-selling vergroten door bijvoorbeeld een aanbeveling weer te geven op een overzichtspagina van winkelwagentjes waarin objecten worden weergegeven die andere kopers ook hebben gekocht. Als de bezoeker bijvoorbeeld een pak koopt, kan de aanbeveling extra artikelen weergeven die andere bezoekers samen met het pak hebben gekocht, zoals bijvoorbeeld banden, jurkschoenen en knipsels. Wanneer bezoekers hun aankopen bekijken, geeft u aanvullende aanbevelingen aan hen.
Als u dit algoritme selecteert, kunt u de volgende Recommendations-toetsen selecteren:
- Current Item
- Last Purchased Item
- Last Viewed Item
- Most Viewed Item
Popularity-Based
Met het algoritme Popularity-Based kunt u aanbevelingen doen op basis van de algemene populariteit van een item op uw site of op basis van de populariteit van items in de favoriete of meest bekeken categorie, het merk, het genre enzovoort van een gebruiker.
De volgende algoritmen zijn beschikbaar met het algoritme Popularity-Based type:
Most Viewed Across the Site
De aanbeveling wordt bepaald door het punt dat het vaakst is bekeken. Dit wordt bepaald aan de hand van de recenentie-/frequentiecriteria die als volgt werken:
- 10 punten voor de eerste productweergave
- 5 punten voor elke volgende weergave
- Aan het einde van de sessie worden alle waarden door 2 gedeeld
Als u bijvoorbeeld surfboard A en daarna surfboard B in één sessie weergeeft, resulteert dit in A: 10, B: 5. Wanneer de sessie wordt beëindigd, hebt u A: 5, B: 2.5. Als u dezelfde items in de volgende sessie bekijkt, veranderen de waarden in A: 15 B: 7.5.
Gebruik dit algoritme op algemene pagina's, zoals startpagina's of bestemmingspagina's en offsite advertenties.
Most Viewed by Category
De aanbeveling wordt bepaald door de categorie die de meeste activiteit heeft ontvangen, gebruikend de zelfde methode die voor "het meest bekeken punt"wordt gebruikt behalve dat de categorieën in plaats van producten worden gescoord.
Dit wordt bepaald aan de hand van de recenentie-/frequentiecriteria die als volgt werken:
- 10 punten voor de weergave van de eerste categorie
- 5 punten voor elke volgende weergave
De categorieën die voor het eerst worden bezocht, krijgen 10 punten. 5 punten voor latere bezoeken aan dezelfde categorie. Bij elk bezoek worden niet-huidige categorieën die eerder zijn bekeken, verlaagd met 1.
Als u bijvoorbeeld categorie A en vervolgens categorie B in één sessie weergeeft, resulteert dit in A: 9, B: 10. Als u dezelfde items in de volgende sessie weergeeft, veranderen de waarden in A: 20 B: 9.
Gebruik dit algoritme op algemene pagina's, zoals startpagina's of bestemmingspagina's en offsite advertenties.
Als u het algoritme Meest bekeken door Categorie selecteert, kunt u de volgende Sleutels van Recommendations selecteren:
- Current Category
- Favorite Category
Most Viewed by Item Attribute
Aanbevolen items of media die vergelijkbaar zijn met de meest bekeken items of media op uw site.
Met dit algoritme kunt u selecteren op welk itemkenmerk u de aanbeveling wilt baseren, bijvoorbeeld "Naam" of "Merk".
Vervolgens selecteert u welke profielkenmerken uit het profiel van de bezoeker overeenkomen, bijvoorbeeld Favoriete merk, Laatste object toegevoegd aan winkelwagentje of Meest bekeken presentatie.
Top Sellers Across the Site
Toont de punten die in de meest voltooide orden van over de plaats inbegrepen zijn. Meerdere eenheden van hetzelfde item in één volgorde worden als één volgorde geteld.
Met dit algoritme kunt u aanbevelingen maken voor de meest verkochte items op uw site om de conversie en de inkomsten te verhogen. Deze logica is vooral geschikt voor nieuwe bezoekers van uw site.
Top Sellers by Category
Hiermee geeft u de items weer die zijn opgenomen in de meest voltooide bestellingen per categorie. Meerdere eenheden van hetzelfde item in één volgorde worden als één volgorde geteld.
Met dit algoritme kunt u aanbevelingen maken voor de meest verkochte items op uw site op basis van categorie om de conversie en de omzet te verhogen. Deze logica is vooral geschikt voor nieuwe bezoekers van uw site.
Als u het algoritme Most Viewed by Category selecteert, kunt u het volgende selecteren Recommendations Keys :
- Current Category
- Favorite Category
Top Sellers by Item Attribute
Aanbevolen objecten of media die vergelijkbaar zijn met de meest aangeschafte items of media op uw site.
Met dit algoritme kunt u selecteren op welk itemkenmerk u de aanbeveling wilt baseren, bijvoorbeeld "Naam" of "Merk".
Vervolgens selecteert u welke profielkenmerken uit het profiel van de bezoeker overeenkomen, bijvoorbeeld Favoriete merk, Laatste object toegevoegd aan winkelwagentje of Meest bekeken presentatie.
Top by Analytics Metric
Toont "Bovenste x"waar x willekeurig Analytics metrisch is. Wanneer u gedragsgegevens uit vakken gebruikt, kunt u Top Sold of Top Viewed (x = "Verkocht" of x = "Weergegeven") gebruiken. Als u gedragsgegevens van Adobe Analytics gebruikt, zou u x = "Kar Adds"of één of andere andere Analytics metrisch kunnen gebruiken.
Item-Based
Het Item-Based aanbevelingen type laat u aanbevelingen doen die op het vinden van gelijkaardige punten aan een punt worden gebaseerd dat de gebruiker momenteel bekijkt of onlangs heeft bekeken.
De volgende algoritmen zijn beschikbaar met het algoritme Item-Based type:
People Who Viewed This, Viewed That
Hiermee worden items aanbevolen die het vaakst worden weergegeven in dezelfde sessie als waarin het opgegeven item wordt weergegeven.
Deze logica retourneert andere producten die worden weergegeven nadat deze is bekeken. Het opgegeven product is niet opgenomen in de resultatenset.
Met deze logica kunt u aanvullende conversiemogelijkheden creëren door items aan te bevelen die andere bezoekers die een item hebben bekeken, ook hebben weergegeven. Bezoekers die op uw site fietsen bekijken, kunnen bijvoorbeeld ook fietshelmen, fietskits, sloten enzovoort bekijken. U kunt een aanbeveling tot stand brengen gebruikend deze logica die andere producten aanbeveelt u helpen opbrengst verhogen.
Als u dit algoritme selecteert, kunt u het volgende selecteren Recommendations Keys :
- Current Item
- Last Purchased Item
- Last Viewed Item
- Most Viewed Item
People Who Viewed This, Bought That
Hiermee raadt u objecten aan die het vaakst worden aangeschaft in dezelfde sessie als waarin het opgegeven item wordt weergegeven. Dit criterium retourneert andere producten die mensen hebben aangeschaft nadat deze is bekeken. Het opgegeven product is niet opgenomen in de resultatenset.
Deze logica retourneert andere producten die mensen hebben gekocht na het bekijken van deze software. Het opgegeven product is niet opgenomen in de resultatenset.
Met deze logica kunt u de mogelijkheden voor cross-selling vergroten door bijvoorbeeld een aanbeveling weer te geven op een productpagina die items weergeeft die andere bezoekers hebben bekeken die het object hebben aangeschaft. Als de bezoeker bijvoorbeeld een vispool bekijkt, kan de aanbeveling extra items weergeven die andere bezoekers hebben aangeschaft, zoals hakbalken, golven en blaasjes. Wanneer bezoekers door uw site bladeren, geeft u hun aanvullende aankoopaanbevelingen.
Als u dit algoritme selecteert, kunt u het volgende selecteren Recommendations Keys :
- Current Item
- Last Purchased Item
- Last Viewed Item
- Most Viewed Item
People Who Bought This, Bought That
Aanbevolen objecten die het meest door klanten tegelijk met het opgegeven item worden aangeschaft.
Deze logica retourneert andere producten die mensen hebben gekocht na deze aankoop. Het opgegeven product wordt niet opgenomen in de resultatenset.
Met deze logica kunt u de mogelijkheden voor cross-selling vergroten door bijvoorbeeld een aanbeveling weer te geven op een overzichtspagina van winkelwagentjes waarin objecten worden weergegeven die andere kopers ook hebben gekocht. Als de bezoeker bijvoorbeeld een pak koopt, kan de aanbeveling extra artikelen weergeven die andere bezoekers samen met het pak hebben gekocht, zoals bijvoorbeeld banden, jurkschoenen en knipsels. Wanneer bezoekers hun aankopen bekijken, geeft u aanvullende aanbevelingen aan hen.
Als u dit algoritme selecteert, kunt u het volgende selecteren Recommendations Keys :
- Current Item
- Last Purchased Item
- Last Viewed Item
- Most Viewed Item
