建議引擎

建議引擎會使用資料過濾演算法,根據個人或受眾檔案建議內容、優惠與產品。這是透過共同作業、以內容或個人為基礎的規則來提供建議。

建議引擎
 

使用建議引擎的挑戰。


如果想提供較佳的用戶體驗並獲得更高的報酬,您會面臨許多挑戰。想有所成果,您必須有效運用資料並管理內容。
整合不良的工具。
欠缺整合的工具。
手動流程。
手動流程。
缺乏行銷人員控制。
缺乏行銷人員控制。
資料品質不佳
資料品質不佳。
 

建議引擎的益處。

建議引擎不僅可以讓用戶輕鬆找到自己喜歡的音樂、電影或新聞——還可以協助您強化與客戶的關係。
關係的發掘。
關係的發掘。
自我學習演算法會快速找到產品之間的關係,然後連結用戶行為,以確定消費者轉化的可能性。這可以讓客戶更快發現產品。
豐富的客戶檔案。
豐富的客戶檔案。
用戶使用推薦的內容時,會自動建立更加細緻的客戶檔案與角色,可助於鎖定相似的受眾。結合歷史與即時資料以提供持續的更新。
提高追加銷售 / 交叉銷售的機會。
提升參與機會。
建議可以增加內容消費量、縮短通往相關內容的路徑,並提高品牌參與時間。
關係的發掘。
更多交叉銷售 / 追加銷售活動。
推薦產品會透過改善的個人化體驗增加購買規模並提升客戶的生命週期價值。
 
建議引擎
Adobe 能夠提供協助。

Adobe Target 以建議功能為您提供前所未有的掌控力,包括自動內容優化以及可客製化的演算法設定。Target 可協助您將用戶推向最相關的內容與產品。
 

建議引擎只是分析拼圖中的一塊。


了解 Adobe 如何協助現代品牌建立完整的個人化體驗。
EE 公司解析與優化部門資深經理 Will Harmer
「重要的是我們得先了解客戶歷程的表現如何,其次是……優化這些歷程。」
——Will Harmer,
EE 公司解析與優化部門資深經理
海外探險旅遊公司行銷營運副總裁 Marlies Roberts

 

「旅行之前提供良好的體驗,確保我們能向顧客提供感興趣之地的資訊對我們來說非常重要。」
——Marlies Roberts,
海外探險旅遊公司行銷營運副總裁

 

建議引擎常見問題。

建議引擎如何運作?
大多數推薦演算法是三個階段的循環:收集回饋、學習、預測。收集回饋期間收集到的資料集可以是記憶式、模型式或觀察式。
什麼是清楚回饋與隱含回饋?
清楚回饋是用戶與建議進行互動時所收集的回饋。隱含回饋則是透過購買歷史、導航歷史、在網站花費的時間等分析結果推斷用戶的偏好。
建議引擎是否會使用即時資料?
是的。您可以設定系統以分析即時資料。但部分引擎執行的是批次處理,會定期更新建議。
有適合行動環境的建議引擎嗎?
有的。自動化行動推薦會提供個人化、情境式的建議,可根據地點、季節、時段等進行推薦。
建議引擎如何選擇將顯示的產品?
系統會使用過濾演算法提供產品選項。過濾器包括共同作業、以內容為基礎的混合建議,會在物件或用戶行為中尋找相似性。
如何衡量建議引擎的表現?
A/B 測試可以顯示系統的表現。行銷人員會使用客戶生命週期價值、點擊率、轉化率與投資報酬率等指標來衡量結果。

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