Il deep learning è un sistema di autoapprendimento per sistemi di strategie di raccomandazione personalizzati. Puoi adattare l'esperienza digitale individualmente a tutti gli utenti, estrapolandone le intenzioni di acquisto dai dati e prevedendo quali prodotti potrebbero essere interessanti per loro.
La strategia funziona come un algoritmo esplorativo e di scoperta, che propone raccomandazioni che probabilmente andranno sotto il titolo di "Consigliato per te". È ottimale per le esperienze "top-funnel", come campagne e-mail e consigli sulla homepage dei siti. Entrambi questi strumenti rappresentano, infatti, dei punti iniziali nel percorso di scoperta dei prodotti per la maggior parte degli acquirenti online.
Questo algoritmo è disponibile per i seguenti tipi di pagina: homepage, categoria e base per le sezioni di e-commerce. Per maggiori informazioni, contatta il tuo responsabile del successo dei clienti.
Come funziona l'algoritmo di deep learning?
Per determinare con quale elemento è più probabile che un utente interagisca in seguito, Dynamic Yield sfrutta un algoritmo di deep learning. Ogni volta che un utente interagisce con un prodotto, l'algoritmo registra tutti gli articoli con cui ha interagito di recente. Meno tempo passa da quando un utente interagisce con due prodotti diversi, più forte è la relativa associazione. Sulla base di tutte le interazioni dell'utente, il sistema creerà un modello per determinare la probabilità con cui interagirà con il prodotto A dopo aver interagito con l'articolo B.
Man mano che ogni utente naviga nel sito e interagisce con prodotti diversi, il modello calcolerà quale articolo ha una maggior associazione alla gamma di prodotti nella cronologia recente del visitatore. Tale articolo corrisponderà al prodotto più simile con cui l'utente ha interagito. I risultati saranno più efficaci per gli utenti che hanno cronologie recenti più fornite, ma l'algoritmo funziona anche per chi ha una sola interazione con un singolo articolo, anche durante le sessioni in corso.
L'algoritmo viene aggiornato settimanalmente, ridefinendo tutte le associazioni di prodotti in base al tuo traffico. Inoltre, tiene conto del comportamento attuale degli utenti in tempo reale.
Questo algoritmo viene continuamente migliorato, per questo la sua logica è soggetta a modifiche.
Prerequisiti
- Dynamic Yield raccoglierà dati dal tuo sito per almeno 30 giorni. La fase di raccolta inizierà non appena aggiungerai lo script Dynamic Yield al tuo sito. Non ci sono limiti alla dimensione dei feed da analizzare.
- Questa funzionalità fa parte del pacchetto AdaptML®, il nostro sistema di intelligenza artificiale per l'autoapprendimento. Contatta il tuo responsabile del successo dei clienti per saperne di più su AdaptML.
Domande frequenti
In che modo questo algoritmo si confronta con il filtraggio collaborativo e l'affinità degli utenti?
Questi sono tutti algoritmi di raccomandazione personalizzati che funzionano con diverse tecnologie per fornire articoli "Consigliati per te". Al momento, l'algoritmo di deep learning riesce a mostrare i migliori risultati prestazionali quando viene integrato nella homepage. Infatti, riesce a combinare gli aspetti più efficaci degli altri algoritmi: possibilità di lavorare in tempo reale su feed di qualsiasi dimensione (come l'affinità degli utenti) e capacità di apprendere continuamente sulla base di un modello predittivo (vedasi il filtraggio collaborativo). Ti consigliamo di iniziare testando questo nuovo algoritmo a confronto con qualsiasi altro strumento paragonabile attualmente disponibile sul tuo sito.