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Resultados do ajuste

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O Intelligent Recommendations oferecem capacidades que podem ajudar a fornecer resultados de alto desempenho. Normalmente, a criação de um sistema de recomendações requer competências internas, mas o Intelligent Recommendations oferece caraterísticas que lhe permitem começar rapidamente e, em seguida, modificá-lo para a sua situação.

Filtragem flexível

O Intelligent Recommendations, como solução de recomendações genérica, pode ser personalizado pelos nossos clientes para definirem a lógica de filtragem conforme necessário para a respetiva implementação. Na maioria das soluções de retalho, os produtos podem ser limitados por tamanho, estilo e cor. Estes limites poderão nem sempre alinhar-se com a seleção completa de produtos vendidos pelos revendedores, resultando em oportunidades de filtragem perdidas. Com o Intelligent Recommendations, pode classificar os filtros que funcionam para o seu conteúdo sem as restrições de cor, mercado ou estilo. Além disso, você decide que filtros estão visíveis para os seus consumidores. Esta caraterística melhora a relevância para produtos e cria uma melhor experiência de deteção para os consumidores.

Por exemplo:

  • As lojas de colchões podem optar por filtrar por nível de conforto ou sensação do colchão
  • Os acessórios de PC podem ser filtrados por compatibilidade, conforme decidido pelo revendedor
  • A roupa pode ser filtrada por época, padrão ou vários indicadores de estilo

Mostrar os principais candidatos para listas de recomendações

Por vezes, um produto é tão importante que os responsáveis pela manutenção pretendem realçar esses produtos para a frente dos resultados das recomendações. O Intelligent Recommendations fornece funcionalidade configurável que permite que os responsáveis pela manutenção, pelas mercadorias e editores reservem o primeiros lugares seleções personalizadas ou itens mais populares. Poderá então preencher estas listas utilizando o algoritmo de recomendação à sua escolha.

Consulte também

Utilizar listas de recomendações personalizadas
Fornecer listas de recomendações contextuais
Fornecer listas de recomendações de mais populares