Sistema de recomendación

Sistema de recomendación es un sistema que filtra la información que predecir los productos que el usuario puede estar interesado. Esta tecnología se basa en el comportamiento y búsquedas del usuario,

así como decisiones similares de otros usuarios. Con el sistema se puede crear ofertas personalizadas con conversión máxima para cada usuario.

 
01 El visitante está visualizando los productos en la tienda online
02
 
Los datos llegan del sistema Live Product Base  
Los datos llegan del sistema Data Management Platform  
Resultados:
Hasta un 60%
% las conversión aumentan en promedio
Hasta un 30%
de aumento en el número de productos vistos en de la tienda en línea

1. Filtrado de colaboración este método

se basa en la suposición de los usuarios que han tenido intereses similares en el pasado y podrán preferir productos similares en el futuro.

El filtrado de colaboración utiliza los datos sobre el comportamiento del usuario y sobre las decisiones tomadas por otros usuarios para crear recomendaciones personalizadas.

 
 

2. Contenido basado en el filtrado

Este método se basa en una descripción del elemento y un perfil de preferencias del usuario. En otras palabras, estos algoritmos recomiendan los elementos que son similares a los que un usuario le gusto en el pasado (o está examinando en el presente).

La tecnología de datos establece relaciones entre productos que mejoran la eficiencia del sistema de recomendación.

 
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