Loading
Salesforce Personalization
优惠的自定义目标

优惠的自定义目标

自定义目标使用深度学习模型来预测最有可能推动您的业务结果的优惠,即使客户没有直接与优惠本身互动。

优惠推荐如何从间接信号中学习

在您为优惠创建自定义目标时,系统会使用机器学习来预测哪些推荐最有可能推动目标,例如购买或提交表单。

为了进行这些预测,模型会评估参与信号,例如点击、产品浏览、推荐和购物车添加。它会从这些行为中学习,以确定哪些优惠最有效。

您可以通过两种方式配置优惠的自定义目标。

直接归因:
优化直接操作。例如,系统会推荐特定产品,并跟踪客户是否购买相同产品。
间接归因:
优化与优惠相关的下游操作。例如,系统会推荐“九折”优惠,并跟踪应用该优惠的产品购买情况。
  • 创建优惠的自定义目标
    使用间接参与信号,在基于目标的推荐者中创建报价的自定义目标。此目标训练机器学习模型,以提供相关的个性化优惠,推动您的业务目标。为此,该模型将促销优惠链接到下游转换,例如产品购买。
 
正在加载
Salesforce Help | Article