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協同推薦過濾
這顧客也買了」欄。

推薦是透過向訪客推薦其他類似用戶推薦或評價的產品來進行的。該系統充當了它認為相似的買家之間的橋樑，而不是為每個用戶創建獨特的建議。



電子商務推薦軟體



如何在電子商務中使用推薦系統
推薦軟體的巨大進步發生在 2017 年，亞馬遜公開其 DSSTNE（深度可擴展 英國電報數據 稀疏張量網路引擎）推薦系統。由此，許多開發人員已經能夠使用它，儘管還有許多其他用於線上商店的推薦系統，例如 Nosto、sentient、Qubit 或 Certona。

使用推薦軟體，您不需要複雜的安裝，系統將負責收集您想要追蹤的資料庫（客戶類型、位置、訪問時間、購買歷史、諮詢習慣...）並進行分析以提出個人化建議. 以及追加銷售和交叉銷售行動。

這些系統可以應用於網頁、電子商務行動應用程式、線上商店中的彈出視窗、個人化電子郵件、A/B 測試和細分。

你應該使用推薦系統嗎？
現代買家希望隨時隨地在網上商店獲得完全個人化的使用和購買體驗。電子商務推薦系統是目前最專業的解決方案，可以為每位訪客提供合適的產品和促銷活動的建議。

這些系統對於鼓勵更多的購買價值並提高電子商務的轉換率和忠誠度至關重要，因為客戶喜歡個人化的關注。

為了成功實現這一目標，除了推薦系統之外，還必須有PIM軟體來確保產品內容的完整和準確，而智能建議正是以此為基礎的。

首先免費試用 Sales Layer，看看如果您的產品具有最適合買家需求的信息，您的電子商務推薦會如何改進。