让我们详细讨论一下推荐系统固有的主要特征：
推薦对象。这些是所提供的商品、服务和材料。一般来说，这是任何能够吸引用户注意力的内容。对于 Wildberries、Yandex.Market 来说，这些是商品；对于 Spotify 来说，这些是音频内容；对于 YouTube 来说，这些是通过算法选择的视频；对于 TASS、Interfax 等资源来说，这些是新闻和文章。我们可以无限期地继续这样做。
推荐的任务
为用户提供相关内容：购买、收集信息、传达某些信息等。
建议的背景。导致消费者收到推 电报电话号码 荐的行为，例如观看电影、阅读新闻、研究产品或服务的描述等。
推荐来源。数据来源的主体。这可以是一个社区、其他用户（例如，TripAdvisor 上某个机构的评级是根据他们的评论形成的）。
- 个性化程度。该算法可以为特定位置、属 注册表格：切勿犯 4 个错误！ 于特定年龄组或性别的所有用户生成相同的推荐，但不考虑客户数据。更复杂的系统已经根据消费者的信息提出建议：他们的浏览和购买历史、他们最喜欢的内容——任何直接或间接地让他们判断他们的偏好和需求的数据。
- 透明度。如果用户了解这些建议是如何编 手机号码列表 写的，他就会更加信任这些建议。这样就避免了遇到仅因为产品价格较高（即对卖家更有利）而显示产品的系统。
完善出欺诈的迹象（人为的评级膨胀、自定义评论等）。有时操纵是无意的。如果一部系列电影有新的一部上映，那么在最初几周，观众都是粉丝，他们的客观性较低，因此评分可能会比几个月后的评分高得多。
- 推荐格式。工作区中放置提案的区域。这可以是产品信息流、弹出窗口、推荐收听的自动编译播放列表等。
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“交叉营销：5 个示例和 8 个错误”
推荐系统策略
建议提供了可用于提高客户满意度的重要信息。它们为用户提供额外的好处，增加用户对公司的忠诚度。
推荐系统中实现的策略可以分为以下几种类型：
- 全局推荐方法。
- 上下文。
- 个性化推荐方法。
这些名称不言自明，让您了解哪些产品最适合列出的每个类别。在确定最合适的策略时，营销人员会使用用户数据和有关产品或服务的信息以及各种指标，并在此基础上制定推荐系统的长期政策。
- 全球战略最容易实现。向客户展示最受欢迎且符合时尚潮流的产品和服务。
- 情境策略基础是有关产品本身的信息（产品背景）——技术特点、用途、在特定受众或其细分市场中的受欢迎程度。它还考虑了用户购买推荐产品的类型和频率。
- 个性化策略最先进的，但也是最困难的。这里不仅使用产品上下文，还使用有关客户本身的数据（用户数据）、他的偏好、活动、购买历史、已保存但未购买的商品等。为了有效地实施这样的策略，营销人员需要有关用户行为的数据（行为数据），他不仅在这个资源上的行为，而且在其他平台上的行为。