yöntem olarak iş birlikçi filtreleme (benzer kullanıcıların beğendiklerini öner), içerik tabanlı (ürün özelliklerine göre benzerlik), popülerlik ve kural tabanlı (yeni kullanıcı için soğuk başlangıç çözümü), hibrit modeller ve derin öğrenme (oturum içi sıraya bakan modeller). girdiler: görüntüleme, sepet, satın alma, arama, beğeni, sıfır taraf verisi. yerleşimler: ana sayfa, ürün sayfası (upsell ve cross-sell blokları), sepet, e-posta (dinamik içerik), arama sonuçları.
kurulum tarafında e-ticaret altyapılarının yerleşik önerileri, dynamic yield, insider, algolia recommend, google retail api gibi servisler, büyük şirketlerde kendi modelleri. ölçüm önerilerden gelen tıklama ve gelir, mutlaka kontrol grubuyla (a/b testi; popüler ürünleri göstermek de gelir getirir, sorulacak soru modelin ne kadar ek getirdiği). kişiselleştirmenin en kanıtlanmış uygulaması; kötü öneri (satın alınan ürünü tekrar önermek) güveni düşürür.
@ideefixe