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Intelligent Recommendations proporciona capacidades que pueden ayudar a obtener resultados de alto rendimiento. La creación de un sistema de recomendaciones generalmente requiere experiencia interna, pero Intelligent Recommendations ofrece funciones que le permiten comenzar rápidamente y luego modificarlo para su situación.

Filtrado flexible

Intelligent Recommendations, como una solución de recomendaciones genéricas, pueden personalizarlo nuestros clientes para establecer la lógica de filtrado, según sea necesario para su implementación. En la mayoría de las soluciones minoristas, los productos pueden estar limitados por tamaño, estilo y color. Es posible que estos límites no siempre se alineen con la selección completa de productos que venden los minoristas, lo que genera oportunidades de filtrado desperdiciadas. Con Intelligent Recommendations, puede clasificar los filtros que funcionan para su contenido sin las restricciones de color, mercado o estilo. Además, usted decide qué filtros son visibles para los consumidores. Esta característica mejora la relevancia de los productos y crea una mejor experiencia de descubrimiento para los consumidores.

Por ejemplo:

  • Las tiendas de colchones pueden optar por filtrar por nivel de comodidad o sensación del colchón
  • Los accesorios para PC se pueden filtrar por compatibilidad, según lo decida el minorista
  • La ropa se puede filtrar por temporada, patrón o múltiples indicadores de estilo

Mostrar los principales candidatos para las listas de recomendaciones

A veces, un producto es tan importante que los seleccionadores quieren tener la capacidad de impulsar esos productos al frente de los resultados de las recomendaciones. Intelligent Recommendations proporciona una funcionalidad configurable que permite a los curadores, comerciantes y editores reservar los primeros lugares para las selecciones escogidas o los artículos más populares. A continuación, puede rellenar estas listas utilizando el algoritmo de recomendación de su elección.

Consulte también

Usar listas de recomendaciones personalizadas
Proporcionar listas de recomendaciones contextuales
Proporcionar listas de recomendaciones de tendencias