O AffinityML será gradualmente implementado para todos os clientes do AdaptML até abril de 2024.
O AffinityML é uma extensão do Experience OS e parte do pacote AdaptML®. Ele identifica a probabilidade dos usuários de interagir e aplica essa probabilidade a públicos, direcionamento, alocação de afinidade e recomendações de produtos.
O AffinityML é a nova geração do motor de personalização baseado em afinidade da Dynamic Yield, movido pela nossa avançada tecnologia de rede neural recorrente (RNN) com memória de longo e curto prazo (LSTM).
O AffinityML treina a si mesmo com base em atividades e padrões históricos de todos os visitantes do seu site ou aplicativo e aprende quais sequências de eventos, no fim, levam aos resultados desejados (a compra de um produto, por exemplo). O AffinityML é atualizado continuamente com todas as ações dos usuários, e aplica o que aprendeu para prever com quais atributos de produtos um determinado usuário provavelmente terá afinidade, em tempo real, com base na atividade individual do usuário e nos padrões de comportamento geral observados.
Como o AffinityML é aplicado
Com base nesse treinamento, se um usuário fizer a compra de um produto que geralmente é comprado uma única vez (como um sofá grande, um forno ou um smartphone), o modelo reduz imediatamente a afinidade do usuário com os atributos do produto que ele acabou de comprar e aumenta a afinidade do usuário com atributos associados a produtos complementares, que geralmente são comprados em seguida (como capas de almofada, assadeiras ou acessórios de celular).
De forma semelhante, se for adquirido um produto de uma categoria que geralmente é comprada repetidamente e em intervalos regulares (como fraudas reutilizáveis ou toalhas de papel), o modelo aumenta a afinidade do usuário com os atributos associados a esse produto no momento da compra, e aumenta novamente no momento apropriado, de acordo com o intervalo de compras.
Esses recursos significam que alguns casos de uso funcionam particularmente com o AffinityML, incluindo:
- Aprender em que itens os outros usuários que fizeram a mesma atividade (por exemplo, adicionar um item ao carrinho) também se interessaram e aplicá-los às recomendações.
- Com base em compras anteriores, recomendar itens que provavelmente interessarão aos usuários nos e-mails de confirmação de pedido ou de informações de entrega.
- Destacar e reordenar as categorias nas quais seus usuários têm mais interesse e nas quais o sistema prevê que eles terão interesse mesmo que não interajam com a categoria.
Habilitação
A transição da nossa afinidade clássica para o AffinityML é transparente e ininterrupta, e não exige nenhuma implementação ou atualização adicionais às campanhas ativas. Os dois motores de personalização baseados em afinidade são responsáveis por calcular os perfis de afinidade dos usuários. Portanto, embora os perfis implícitos mudem e evoluam continuamente, suas campanhas, experiências e estratégias de recomendação que usam perfis de afinidade independem de como o perfil é calculado.
Ao fazer a transição para o AffinityML, é esperado que o novo modelo faça o direcionamento a usuários diferentes dos usuários da nossa afinidade clássica. Isso pode resultar em ligeiras alterações no número de usuários direcionados e incluídos em públicos baseados em afinidade.
Para habilitar o AffinityML, entre em contato com o seu Gerente de Sucesso do Cliente.
Para ver as melhores práticas ao definir os atributos dos produtos que serão incluídos nos cálculos de afinidade, consulte Personalização Baseada em Afinidade.
Limitações
No momento, o AffinityML não é suportado em seções que sincronizam o feed de produtos via API. O suporte a feeds sincronizados via API virá em breve.