توصيات المنتج2023-09-20T13:24:51+02:00

توصيات المنتج





تعتمد توصيات المنتج على الأنظمة التي تستخدم خوارزميات مختلفة للتنبؤ بالمنتجات التي قد يرغب العميل في شرائها. يمكن تقديم هذه التوصيات من خلال عرض المنتجات المحددة على صفحة ويب أو عن طريق إرسال رسائل بريد إلكتروني لتوصية المنتج للعملاء أو العملاء المحتملين. كلما اقتربت التوصيات من اهتمامات العميل ، زادت استفادة الشركة من استراتيجية التسويق هذه. على سبيل المثال ، تُعد توصيات المنتجات طريقة ممتازة لبيع المنتجات الإضافية والارتقاء بها. نتيجة لذلك ، تحصل الشركة على زيادة في الإيرادات مع تحسين تجربة العملاء. أيضًا ، يوفر مستوى تفاعل العميل مع كل توصية مزيدًا من الأفكار لإضفاء الطابع الشخصي على تجربته.
هناك أنواع عديدة من توصيات المنتج. يمكن أن تستند التوصيات إلى المحتوى ، وفي هذه الحالة يوصى بالمنتجات بناءً على أوجه التشابه مع مشتريات العميل السابقة. وبالمثل ، يمكن تقديم المنتجات بناءً على أوجه التشابه مع بعضها البعض. على سبيل المثال ، من المحتمل أن يكون الشخص الذي يشتري هاتفًا مهتمًا بحافظة شاشة واقية للهاتف. لذلك ، يوصى ببيع المنتجات. تستخدم بعض الأنظمة الأكثر تقدمًا التصفية التعاونية. هنا ، يتم تقديم توصيات المنتج بناءً على أوجه التشابه في ملفات تعريف المستخدمين. على سبيل المثال ، افترض أن العميل "أ" والعميل "ب" لهما تاريخ شراء مماثل. في هذه الحالة ، يمكن للنظام أن يقترح منتجًا اشتراه العميل "أ" مؤخرًا إلى العميل "ب". عادةً ما يتم استخدام نظام هجين لتحسين النتائج.

القوائم في توصيات المنتج

تعتمد توصيات المنتج على الأنظمة التي تستخدم خوارزميات مختلفة للتنبؤ بالمنتجات التي قد يرغب العميل في شرائها. يمكن تقديم هذه التوصيات من خلال عرض المنتجات المحددة على صفحة ويب أو عن طريق إرسال رسائل بريد إلكتروني لتوصية المنتج للعملاء أو العملاء المحتملين. كلما اقتربت التوصيات من اهتمامات العميل ، زادت استفادة الشركة من استراتيجية التسويق هذه. على سبيل المثال ، تُعد توصيات المنتجات طريقة ممتازة لبيع المنتجات الإضافية والارتقاء بها. نتيجة لذلك ، تحصل الشركة على زيادة في الإيرادات مع تحسين تجربة العملاء. أيضًا ، يوفر مستوى تفاعل العميل مع كل توصية مزيدًا من الأفكار لإضفاء الطابع الشخصي على تجربته. هناك أنواع عديدة من توصيات المنتج. يمكن أن تستند التوصيات إلى المحتوى ، وفي هذه الحالة يوصى بالمنتجات بناءً على أوجه التشابه مع مشتريات العميل السابقة. وبالمثل ، يمكن تقديم المنتجات بناءً على أوجه التشابه مع بعضها البعض. على سبيل المثال ، من المحتمل أن يكون الشخص الذي يشتري هاتفًا مهتمًا بحافظة شاشة واقية للهاتف. لذلك ، يوصى ببيع المنتجات. تستخدم بعض الأنظمة الأكثر تقدمًا التصفية التعاونية. هنا ، يتم تقديم توصيات المنتج بناءً على أوجه التشابه في ملفات تعريف المستخدمين. على سبيل المثال ، افترض أن العميل "أ" والعميل "ب" لهما تاريخ شراء مماثل. في هذه الحالة ، يمكن للنظام أن يقترح منتجًا اشتراه العميل "أ" مؤخرًا إلى العميل "ب". عادةً ما يتم استخدام نظام هجين لتحسين النتائج.

Ga naar de bovenkant