Rekommendationsmotor

En rekommendationsmotor använder datafiltreringsalgoritmer för att föreslå innehåll, erbjudanden och produkter baserat på enskilda profiler eller målgruppsprofiler. De använder samverkande, innehållsbaserade och personlighetsbaserade regler för att urskilja rekommendationer.

Rekommendationsmotor
 

Utmaningarna med att använda rekommendationsmotorer.


Om ni vill skapa bättre användarupplevelser och få högre avkastning kommer ni att möta flera utmaningar. För att lyckas måste ni lita på era data och hantera ert innehåll effektivt.
Dåligt integrerade verktyg.
Dåligt integrerade verktyg.
Manuella processer.
Manuella processer.
Marknadsförare utan kontroll.
Marknadsförare utan kontroll.
Undermålig datakvalitet.
Undermålig datakvalitet.
 

Fördelarna med rekommendationsmotorer.

Rekommendationsmotorer gör det lättare för användarna att hitta musik, filmer eller nyheter som de tycker om, och de stärker också er relation till kunderna.
Relationsidentifiering.
Relationsidentifiering.
Självlärande algoritmer hittar snabbt relationer mellan produkter och kopplar sedan användarbeteende till dessa för att avgöra sannolikheten för att en konsument kommer att konvertera. Detta leder till att kunderna hittar produkten snabbare.
Utökade kundprofiler.
Utökade kundprofiler.
När användarna interagerar med rekommenderat innehåll byggs mer detaljerade kundprofiler och personlig information upp automatiskt, vilket gör det lättare för er att inrikta er på liknande målgrupper. Historiska data och realtidsdata kombineras för att ge kontinuerliga uppdateringar.
Lyft inom möjligheter för uppförsäljning/tvärförsäljning.
Ökade engagemangsmöjligheter.
Rekommendationer kan öka innehållskonsumtionen, korta vägen till relevant innehåll och öka tiden då en kund interagerar med ert varumärke.
Relationsidentifiering.
Ökad kors-/merförsäljningsaktivitet.
Rekommenderade produkter leder till större köp och lyfter kundens livstidsvärde genom förbättrade personaliserade upplevelser.
 
rekommendationsmotor
Adobe kan hjälpa till.

Med rekommendationsfunktionerna i Adobe Target får ni oöverträffad kontroll, inklusive automatisk innehållsoptimering och anpassningsbara algoritminställningar. Target hjälper er att dirigera användarna till det mest relevanta innehållet och de mest relevanta produkterna.
 

Rekommendationsmotorer är bara en bit av pusslet.


Se hur Adobe hjälper dagens varumärken att bygga fullständiga personaliserade upplevelser.
Will Harmer, Senior Manager of Insights and Optimization, EE
”Det är viktigt att vi först förstår hur kundresorna fungerar, så att vi kan se till att optimera dem.”
– Will Harmer,
Senior Manager of Insights and Optimization, EE
Marlies Roberts, VP Marketing Operations, Overseas Adventure Travel

 

”Det är viktigt för oss att vi ger kunden en bra upplevelse före [en] resa och ger dem information om platser de är intresserade av.”
– Marlies Roberts,
VP Marketing Operations, Overseas Adventure Travel

 

Vanliga frågor och svar om rekommendationsmotorer.

Hur fungerar en rekommendationsmotor?
De flesta rekommendationsalgoritmer går igenom tre faser: feedbackinsamling, inlärning och förutsägelse. De datauppsättningar som samlas in under feedbackinsamling kan vara minnesbaserade, modellbaserade eller observationsbaserade.
Vad innebär explicit och implicit feedback?
Explicit feedback samlas in när användarna interagerar med rekommendationerna. Implicit feedback drar slutsatser utifrån användaren genom att analysera åtgärder som inköpshistorik, navigeringshistorik och tid som spenderas på webbsidor.
Använder rekommendationsmotorn realtidsdata?
Ja. Systemen kan konfigureras för att analysera realtidsdata. En del motorer utför dock batchbearbetning, vilket innebär att rekommendationerna uppdateras med vissa intervall.
Finns det rekommendationsmotorer för mobila miljöer?
Ja. Automatiserade mobilrekommendationer erbjuder personaliserade, sammanhangskänsliga rekommendationer, som kan baseras på plats, årstid, tidpunkt på dagen och mer.
Hur väljer rekommendationsmotorerna de produkter som ska visas?
Systemen använder filtreringsalgoritmer för att visa ett produkturval. Filtren innehåller samverkande, innehållsbaserade och hybrida rekommendationer som letar efter likheter i objekt eller användarbeteenden.
Hur mäter man rekommendationsmotorns resultat?
A/B-testning kan avslöja hur väl systemets fungerar. Marknadsförarna använder flera mätvärden, inklusive kundens livstidsvärde, klickfrekvens, konverteringsgrad och avkastning för att mäta resultat.

Vill du veta mer?


Ta reda på hur Adobe kan hjälpa ditt företag.
Ring 877-722-7088
eller