有許多平台和電子商務都包含推薦系統。此類工具基於使用者的歷史資料並據此提出建議。也就是說，它試圖預測您可能感興趣的產品或服務。但產品推薦系統到底是如何運作的以及如何在線上商店中正確應用它呢？
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產品推薦 – 如何在您的線上商店中應用它們
什麼是產品推薦？
推薦系統是一種能夠根據使用者的歷史記錄甚至使用者透過調查等直接提供的其他資料進行預 阿富汗電話號碼數據 測並向使用者提供建議的工具。也就是說，它能夠將您的行為與電子商務或平台中提供的產品或服務聯繫起來，向您展示最適合您的品味、偏好和需求的產品或服務。
事實證明，產品推薦比眾所周知的排名或人氣排行榜有效得多。這主要是因為他們能夠提供非常精確的個人化列表，使您能夠發現適合用戶品味、需求和偏好的新產品或服務。因此，它們可以在 Netflix 和 Disney+ 等串流媒體平台上看到；以及線上商店，例如書店、服裝店和香水店等。
借助推薦系統和數據科學進行產品推薦
直到幾年前，他們在電子商務中所做的只是顯示購買最多或最有價值的產品以及其他形容詞的清單。這意味著所有用戶，無論其歷史記錄和購買情況如何，都會看到相同的清單和相同的產品或服務。隨著數據科學推薦系統的到來，可以為每位客戶提供個人化的建議。
數據科學讓您收集和分析大量數據，包括已查看、互動或購買的產品；並對具有相似設定檔的使用者進行比較，尋找共同模式，從而產生推薦。
如何在您的線上商店中應用建議
應用程式推薦行銷，需要考慮一系列因素，例如始終照顧使用者體驗。儘管提出產品或服務推薦有助於產生銷售，但它們不應該過於侵入性。也就是說，它們必須是可見的，但不會妨礙導航或查看網頁。或者，換句話說，你必須找到推和拉之間的中間立場。
推薦的主要優點之一是它們幾乎可以包含在任何地方，而不會讓用戶感到受到侵犯或攻擊。這些網站之一可以是主頁本身，但也可以使用電子郵件、結帳頁面甚至錯誤頁面。
還需要強調的是，推薦有多種類型，選擇最適合業務模式和線上商店的一種是關鍵。其中之一稱為協作推薦，其中演算法基於用戶執行的操作以及具有相似配置文件的其他用戶執行的操作。另一種是基於內容，不考慮使用者的個人資料，而是對產品或服務的特徵做出推薦。
還有更簡單的推薦系統，例如基於相關產品的推薦系統，提供給客戶的是與他們互動過的類似產品的組合；或基於互補產品的產品，其中提供的產品可以與已購買的產品配對。
如果您不知道選擇哪個推薦系統，您可以進行A/B 測試，並根據結果繼續採用一種或另一種策略。
無論哪種情況，靈活性都是推薦行銷的關鍵。這意味著雖然可以讓演算法 可追蹤通路的 7 個基本需求產生指標 決定顯示哪些產品和服務，但您也應該手動包含或排除特定項目。
除了已經提到的所有內容之外，您還必須非常仔細地選擇提出的建議數量，因為更多建議並不總是更好的結果。
創造產品推薦的工具
有多種工具可以使創建產品推薦的過程變得更容易。以下是其中一些：
推薦演算法，例如協同過濾，它使用用戶歷史記錄；基於內容的過濾，基於您與之 資料庫到數據 互動的產品的特徵； o 混合過濾，即兩者的組合。
機器學習平台，例如 TensorFlow、PiTorch 或 Scikit-learn，這些軟體能夠自動收集訊息，然後根據資訊產生建議。