Listy rekomendacji trendów
Popularne listy w Intelligent Recommendations umożliwiają przeglądanie katalogu zawartości przy użyciu wykresów algorytmikowych sortowanych według informacji, takich jak łączna sprzedaż, suma kliknięć, data wydania lub kombinacja różnych metryk. Można dalej zakres popularne listy do określonych okien i danych zagregowanych, aby uzyskać dostęp do najpopularniejszych lub najlepiej sprzedających się produktów użytkownikom. Obecnie obsługujemy trzy podstawowe typy list trendów:
- Nowe
- Popularne
- Popularne
Listy trendów zapewniają następujące możliwości:
Elastyczny schemat filtrowania, dzięki czemu można filtrować listy do określonych kategorii lub innych metadanych, skupiając się na elementach zainteresowania
Personalizacja pozwala zwiększyć przydatność elementu i poprawić jego dopasowanie na podstawie historii lub preferencji użytkownika
W tym artykule opisano kilka trendów dotyczących list scenariuszy, które można stosować w Intelligent Recommendations. Te scenariusze są elastyczne, więc można je modyfikować zgodnie z potrzebami biznesowymi.
Można dostosować wykres Popularne, aby skoncentrować się na podstawowych skupieniach, całościowym skupieniu i przychodach. Funkcja Intelligent Recommendations obsługuje metryki, takie jak wyniki sprzedaży, liczby użycia, liczby gier, czas spędzony na zawartość i nie tylko.
Przykłady popularnych produktów:
Najpopularniejsze restauracje
Najlepiej sprzedające się buty dla kobiet
Najczęściej wyświetlane wideo lub artykuły
Na wykresie nowe i najbardziej popularne produkty można wyróżnić konkretny podzbiór produktów, używając różnych metryk opartych na czasie lub czasie oraz metryk opartych na przechyłach i analizy, które uwypowiednią nowe lub popularne elementy.
Przykłady trendów:
Nowe wydania w filmach
Nowe dostawy odzieży
Popularne płaszcze
Trendujące teledyski
Popularne artykuły na ten temat
Precyzyjne dostosowywanie wyników
Korzystanie zspersonalizowanych list rekomendacji
Dostarczenie list zaleceń opartych na elementach