Compartir a través de

Listas de recomendaciones de tendencias

  • Artículo

Las listas de tendencias en Intelligent Recommendations permiten explorar un catálogo de contenido utilizando gráficos algorítmicos ordenados por información como ventas totales, suma de clics, fecha de lanzamiento o una combinación de diferentes métricas. Puede ampliar el alcance de las listas de tendencias para ventanas de tiempo específicas y agregaciones para mostrar los productos más populares o más vendidos a los usuarios. Actualmente admitimos tres tipos básicos de listas de tendencias:

  • Nuevo
  • Tendencias
  • Popular

Las listas de tendencias ofrecen las siguientes funciones de uso compartido:

  • Esquema de filtrado flexible, para que pueda filtrar listas a categorías específicas u otros metadatos, centrándose en elementos de interés

  • Personalización, para que pueda aumentar la relevancia del elemento y proporcionar una mejor coincidencia en función del historial o las preferencias del usuario

Este artículo describe varios escenarios de listas de tendencias que puede usar en Intelligent Recommendations. Estos escenarios son flexibles, por lo que puede modificarlos según las necesidades de su negocio.

Puedes personalizar un gráfico Popular para centrarse en el consumo básico, la popularidad general o los ingresos. Intelligent Recommendations admite métricas como cifras de ventas, recuentos de uso, recuentos de juegos, tiempo dedicado al contenido y más.

Ejemplos de productos populares:

  • Restaurantes más populares

  • Los zapatos de mujer más vendidos

  • Vídeos o artículos más vistos

Con el gráfico Lanzamientos nuevos y en ascenso, puede resaltar un subconjunto específico de productos mediante el uso de varias métricas basadas en el tiempo o en el tiempo más la popularidad para mostrar elementos nuevos o de tendencia.

Ejemplos de artículos de tendencia:

  • Nuevos estrenos en cine

  • Novedades en ropa

  • Abrigos de tendencia

  • Vídeos musicales de tendencia

  • Artículos de tendencia para este tema

Consulte también

Ajustar los resultados
Usar listas de recomendaciones personalizadas
Proporcionar listas de recomendaciones basadas en artículos