行为推荐
本指南介绍了行为推荐用例模式，该模式使用Adobe Journey Optimizer (AJO) Decisioning、Real-Time Customer Data Platform (RT-CDP)和Adobe Experience Platform (AEP)跨Web、移动应用程序和电子邮件渠道提供个性化推荐体验。 它专为需要了解此模式的用途、支持的业务目标、支持的战术用例以及涉及的Adobe应用程序的解决方案架构师、营销技术人员和实施工程师而设计。
行为推荐使用行为信号（产品查看、购买、内容交互、搜索查询）与AJO Decisioning选择策略和排名模型相结合，生成项目级别或内容级别的推荐。 与offer decisioning（使用资格规则和业务限制来控制一组有限的优惠、促销或激励）不同，此模式适用于不断变化的大型项目目录（产品、文章、视频），其中的选择由行为亲和信号而不是受控制的资格驱动。
用例模式
行为推荐
使用AJO Decisioning选择策略和排名模型根据行为信号生成项目级或内容级推荐，以提供上下文内容。
执行计划：行为信号提取>决策策略评估>推荐交付>报告
用例概述
拥有产品目录、内容库或媒体库的组织需要根据每位访客的行为历史记录和会话内活动，向其展示最相关的项目。 无论是主页上的“为您推荐”轮播、产品详细信息页面上的交叉销售小组件，还是电子邮件促销活动中嵌入的产品推荐，基本挑战都是相同的：将每位访客的行为配置文件与目录中最相关的项目相匹配，然后在适当的时候在正确的渠道中提供这些推荐。
此模式通过以下方式解决了该难题：通过Web SDK或Mobile SDK实时摄取行为信号，通过结合项目属性和行为上下文的AJO Decisioning选择策略处理这些信号，以及通过Web、应用程序内或电子邮件渠道交付推荐的项目。 排名模型可以基于公式（例如，按类别亲和度分数排序）或AI排名（例如，个性化推荐模型）。 模式还通过配置回退推荐来处理没有行为历史记录的新访客的冷启动方案。
此模式的目标受众包括电子商务营销团队、内容个性化团队和数字体验团队，这些团队寻求通过由真实用户行为驱动的个性化推荐提高参与度、转化率和平均订单价值。
主要业务目标
此用例模式支持以下业务目标。
推动交叉销售和追加销售收入
根据行为和购买历史，向现有客户推广补充性和优质产品或服务。
KPI：追加销售/交叉销售%，增量收入，客户存留期值
提高转化率
提高完成所需操作（如购买、注册或表单提交）的访客和潜在客户的百分比。
KPI：转化率、潜在客户转化、每个潜在客户的成本
提供个性化的客户体验
根据个人偏好、行为和生命周期阶段定制内容、选件和消息。
KPI：参与度、转化率、客户满意度(CSAT)
战术用例示例
以下是此模式的常见战术实施：
- 产品详细信息页面上的产品交叉销售小组件（“已购买客户”）
- 基于浏览历史记录的主页上的“为您推荐”轮播
- 媒体网站上基于阅读行为的内容推荐
- “最近查看的项目”与类似项目小部件相结合
- 购买后补充产品推荐
- 通过电子邮件发送基于行为亲和度的产品推荐
- 基于会话内浏览行为的特定于类别的推荐
- 基于行为信号的搜索结果重新排名
关键绩效指标
以下KPI有助于衡量行为推荐实施的有效性。
应用程序
在此用例模式中使用以下应用程序。
- Adobe Journey Optimizer (AJO)决策 — 选择策略、排名模型、项目目录和决策策略，用于评估行为信号并返回每个访客的最相关项目
- Adobe Real-Time Customer Data Platform (RT-CDP) — 行为配置文件数据累积、推荐范围的受众评估以及行为亲和度评分的计算属性
- Adobe Experience Platform (AEP) — 通过Web SDK和Mobile SDK进行的行为事件摄取，Edge Network正在处理，事件和目录数据的XDM架构管理
相关文档
以下资源提供了有关在此模式中使用的技术和功能的更多详细信息。