Списки в рекомендациях по продуктам

Рекомендации по продуктам основаны на системах, которые используют различные алгоритмы для прогнозирования продуктов, которые покупатель может захотеть купить. Эти рекомендации могут быть сделаны путем отображения выбранных продуктов на веб-странице или путем отправки электронных писем с рекомендациями по продуктам клиентам или потенциальным клиентам. Чем ближе рекомендации к интересам клиента, тем больше выгоды для компании от этой маркетинговой стратегии. Например, товарные рекомендации — отличный способ перекрестных и дополнительных продаж товаров. В результате компания получает прирост доходов при одновременном улучшении качества обслуживания клиентов. Кроме того, уровень взаимодействия клиента с каждой рекомендацией дает больше информации для дальнейшей персонализации их опыта. Существует множество типов рекомендаций по продуктам. Рекомендации могут быть основаны на содержании, и в этом случае продукты рекомендуются на основе сходства с предыдущими покупками клиента. Точно так же продукты могут быть представлены на основе сходства друг с другом. Например, тот, кто покупает телефон, скорее всего, заинтересуется защитным чехлом для экрана телефона. Поэтому рекомендуется осуществлять перекрестные продажи товаров. Некоторые более продвинутые системы используют совместную фильтрацию. Здесь рекомендации продуктов делаются на основе сходства профилей пользователей. Например, предположим, что покупатель А и покупатель Б имеют схожие истории покупок. В этом случае система может предложить продукт, который клиент А недавно купил клиенту Б. Обычно для оптимизации результатов используется гибридная система.