Personalization do Target: Introdução à Recommendations e Afinidade de categorias

Saiba como criar uma base sólida para começar a usar o Recommendations. Entenda melhor os algoritmos que alimentam o Recs e como aproveitá-lo com êxito.

Principais pontos

  • O Recommendations em Rex oferece personalização em escala, permitindo recomendações inteligentes de centenas ou milhares de itens com base em algoritmos escolhidos, como baseado em comportamento, baseado em popularidade, similaridade de conteúdo e muito mais.
  • O Rex fornece opções de personalização, como sequenciamento, ponderação, regras de exclusão e muito mais, tornando-o uma ferramenta eficiente para o controle personalizado de merchandising.
  • Rex é ideal para recomendar um grande número de produtos ou itens de conteúdo em milhares ou milhões de itens, fornecendo recomendações personalizadas com base em perfis de usuário.
  • Rex pode não ser adequado para cenários com um pequeno número de ofertas, itens de catálogo em rápida alteração, baixa frequência de interação ou quando a personalização é baseada principalmente em características do usuário, como segmento de fidelidade ou geografia.
  • Configurar recomendações no Rex envolve ensinar o sistema sobre produtos ou conteúdo por meio da criação de catálogos, capturando dados de comportamento do usuário e fornecendo contexto para as recomendações a serem mostradas.
  • A Afinidade de categorias tem como foco recomendar categorias ou agrupamentos de produtos ou conteúdo em vez de itens específicos, com base nas interações do usuário e nos pontos atribuídos a categorias diferentes.
  • A Afinidade de categorias pode ser aproveitada configurando públicos-alvo com base nas preferências do usuário, atribuindo pontos às categorias e usando critérios como favorito ou o primeiro para personalizar recomendações.
  • As sequências de critérios no Rex permitem priorizar recomendações com base no comportamento do visitante e na profundidade dos dados, garantindo um modelo completo de itens recomendados por meio de critérios em camadas com base no valor e no comportamento do visitante.
  • A flexibilidade das sequências de critérios Rex permite a priorização de recomendações, atribuindo primeiro critérios de alto valor e preenchendo o modelo com critérios adicionais, conforme necessário.
  • O aproveitamento das sequências de critérios é fundamental para garantir a profundidade nos itens recomendados, especialmente ao lidar com categorias em diferentes níveis de granularidade.
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