Przejdź do treści

Rekomendacje produktów

System rekomendacji Modułu Webowego ExpertSender pozwala Ci zawsze wyświetlać Twoim klientom w pełni spersonalizowane rekomendacje produktów.

Ponieważ konfiguracja silnika rekomendacji jest w pełni dokonywana przez ExpertSender, ten artykuł jedynie zawiera ogólne informacje na temat działania funkcjonalności.

Silnik rekomendacji monitoruje wzorce ruchu na stronie internetowej oraz aktywność wizytujących, a następnie przekazuje te dane do modelu rekomendacji połączonego z daną stroną. Silnik rekomendacji zazwyczaj potrzebuje ok. dwóch tygodni, aby wytrenować model na podstawie danych o aktywności użytkowników.

Jedna strona internetowa może korzystać z wielu modeli rekomendacji. W zależności od ustawień, będą one używały różnych algorytmów do generowania rekomendacji. Na przykład, jeden model może sprawdzać się lepiej w zdarzeniu porzuconego koszyka, a inny generuje lepsze rezultaty w kampaniach pop-up.

Każdy model może zostać użyty do generowania rekomendacji dla:

  • zdarzeń wysyłanych subskrybentom (brand subscribers)
  • zdarzeń wysyłanych identyfikowalnym nie-subskrybentom (Reachable non-subscribers), jeśli włączony jest retargeting
  • kampanii pop-up, jeśli pop-upy są włączone
  • eksportu do Tabel Danych w ExpertSender

Rekomendacje dodawane do zdarzeń oraz pop-upów są rekomendacjami na żywo, ponieważ są one generowane w momencie gdy zdarzenie ma miejsce lub pop-up jest wyświetlany. Korzystają z najbardziej aktualnych danych. Natomiast rekomendacje eksportowane do Tabel Danych są wysyłane w regularnych odstępach czasowych, co oznacza, że może się czasami zdarzyć, że rekomendacje w tabeli będą zawierały produkt, który klient zakupił godzinę wcześniej..

Warto podkreślić, że pełen potencjał funkcjonalności rekomendacji może zostać wykorzystany jedynie, gdy Twoją stronę wizytuje wiele osób (przynajmniej 200.000 na miesiąc) oraz gdy Twoja paleta produktów jest wystarczająco szeroka. W przeciwnym przypadku algorytmy rekomendacji mogą nie mieć wystarczającej ilości danych do dyspozycji.

ready_for_review