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Launch Date 2014-08-21
它们是其他一些也许你会的买的产品(如其他纪念币、真正的纪念品和有特殊历史意义的物件)。这些产品可以代表你也会将0.5美元肯尼迪纪念币放入的购物篮的可能性。N=表示绝对范围的数位(在同一交易中购买B,C和D的客户总数)。P=已经买了B,C和D的顾客会再购买A的可能性。S=支持(购买B、C、D和A的顾客人数分别在购物顾客总人数中占多少百分比)。为测试这一模型,我们会用同样的营销沟通手段,向两个客户群直接邮寄购物名单。第一群客户将用购物篮分析原理从数据库中选出。第二群客户则是没有运用任何原理随机选择而来。如果第一群客户的转化率明显比第二群高,前者也许是后者的5倍。那就意味着分析数据取得了成功。购物篮分析这样的自动推荐工具在互联网已经很受欢迎。正如我们所说的,亚马逊和Netflix的推荐引擎可能是这类工具中最负盛名的。它们为顾客提供购买产品的建议,比如你喜欢某本书或者某部***,自动推荐工具对比你和那些读类似图书或者看类似***的顾客,就会推测你可能也对相似的书或者***感兴趣。我喜爱Netflix向我推荐***的方式,它们推荐的都是我从未听说的***。这是我准备付费订购Netflix的一个主要原因,这家网站也了解我的想法。它们追踪到我根据它们的推荐租了多少部***,也知道我租过的片子占它们推荐总数的百分比。上海seo海派http://whj.jingan.gov.cn
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