推荐引擎

推荐引擎使用数据筛选算法来根据个人或受众档案提供内容、优惠信息和产品建议。它使用协作、基于内容或基于个性的规则来显示推荐,以此完成上述任务。

推荐引擎
 

使用推荐引擎的挑战


如果您想要提供更好的用户体验并获得更高的回报,那么您将会面临诸多挑战。若要获得成功,您必须依靠数据并高效地管理内容。
集成不良的工具
集成不良的工具
手动流程
手动流程
缺乏营销人员控制
缺乏营销人员控制
数据质量不佳
数据质量不佳
 

推荐引擎的好处

推荐引擎不只让用户能够轻松查找喜欢的音乐、电影或新闻资讯,它们还有助于深化您与客户之间的关系。
发掘关系。
发掘关系。
自学算法可以快速找出产品之间的关系,然后关联用户行为,以确定消费者转化的可能性。这使客户能够更快地发现产品。
丰富的客户档案。
丰富的客户档案。
当用户与推荐的内容互动时,将会自动创建更精细的客户档案和角色模型,以帮助定位同类受众。历史数据和实时数据相互结合,以提供持续更新。
增加追加销售/交叉销售的机会。
提高参与机会。
推荐可以增加内容消费,缩短客户获得相关内容的过程并延长客户与您的品牌互动的时间。
发掘关系。
增加交叉销售/追加销售。
推荐的产品可以通过提升个性化体验来加大购买规模和提高客户终身价值。
 
推荐引擎
Adobe 可助您一臂之力。

Adobe Target 通过其推荐功能让您享有前所未有的控制力,包括自动内容优化和可自定义的算法设置。Target 可以帮助您为用户推荐最相关的内容和产品。
 

推荐引擎只是全局工作的其中一环。


了解 Adobe 如何帮助当今品牌打造完整的个性化体验。
Will Harmer,EE 洞察和优化高级经理
“我们必须先了解客户旅程,然后才有望优化这些旅程。”
- Will Harmer,
EE 洞察和优化高级经理
Marlies Roberts,Overseas Adventure Travel 营销运营副总裁

 

“在 [一次] 旅行之前为客户提供优质体验对我们来说非常重要,这可确保我们为客户提供他们感兴趣的信息。”
- Marlies Roberts,
Overseas Adventure Travel 营销运营副总裁

 

推荐引擎常见问题解答

推荐引擎的工作原理是什么?
大多数推荐算法在以下三个阶段中重复循环:反馈收集、学习和预测。在反馈收集过程中收集到的数据集可以基于记忆、基于模型或基于观察。
什么是显式反馈和隐式反馈?
显式反馈是指在用户与推荐引擎互动时收集到的反馈。隐式反馈则是通过分析行为(如购买历史记录、导航历史记录、在网页上停留的时间等)推断用户偏好。
推荐引擎是否使用实时数据?
是的。可以对系统进行设置,以分析实时数据。但是,部分引擎将执行批处理,它们是定期更新推荐。
是否有适合移动环境的推荐引擎?
有。自动化移动推荐可以提供适合具体情境的个性化推荐,这些推荐可以基于位置、季节、时段等。
推荐引擎如何选择要显示的产品?
系统使用筛选算法来提供产品选择。筛选器包括协作、基于内容和混合的推荐,可查找项目或用户行为中的相似性。
如何评估推荐引擎的效果?
A/B 测试可以揭示系统的效果。营销人员通过多个指标(如客户终身价值、点击率、转化率和投资回报率)来评估效果。

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