促銷和優惠建議

為什麼促銷需要不同的訊號集

促銷目錄的行為與產品目錄有數種不同。

• 優惠有生命週期。提供啟動、在特定時間範圍內執行,然後淘汰。參與歷程記錄的性質很稀有。
• 使用者參與受到限制。大多數使用者使用的優惠比產品少得多。
• 相關性取決於資格。符合一個使用者的優惠不一定適用於另一個使用者。

由於這些差異,您會將優惠特定參與訊號和促銷目錄對應至建議者,而非產品目錄。

促銷建議工具的運作方式

DLPR 會遵循與項目建議者相同的建議-觀察-獎勵-學習回饋意見迴圈,但會從使用者如何與促銷互動以及這些促銷目標的項目中學習。建議者會利用使用者的最近活動、促銷目錄,以及優惠與其套用項目的關係。接著建議者會以反映與使用者相關性和符合您業務目標的方式來排名優惠。

參與訊號

若要充分利用促銷建議工具,請在兩個相關區域之間提供訊號:

• 提供參與:使用者如何與促銷本身互動,例如檢視、點擊、兌換和與您提供生命週期繫結的自訂訊號。
• 目標項目參與:使用者如何與每個優惠套用的項目互動,例如產品檢視、新增至手推車動作和購買。

對應兩個區域的訊號可讓建議者更清楚地瞭解哪些優惠實際上會推動與目標繫結的行為。

您也可以提供其他訊號來協助塑造相關性,例如與相關內容 (文章、行銷活動、登陸頁面) 和設定檔中繼資料 (偏好設定、區段、忠誠度狀態) 的參與。訊號組合愈豐富,建議者可為每個客戶量身打造優惠。

促銷的冷開始

促銷參與通常很少。因此,冷開始通常是規則,而非例外狀況。建議者會使用一或多個內容型策略來呈現相關的優惠,即使參與資料受到限制也是如此。

促銷對促銷的相似度

DLPR 會從促銷中繼資料中學習,包括優惠名稱、描述、類型、種類和字詞,以針對目錄中的每個促銷產生語意內嵌。推斷時,建議工具會識別使用者最近參與的促銷,並傳回類似促銷。

您可以啟動具有最低參與歷程記錄的優惠建議,前提是您的促銷目錄具有描述性中繼資料。

促銷與產品的相似度

建議者也可以根據使用者已參與的產品建議促銷,將產品和促銷中繼資料橋接至與使用者已經關注的項目相關的優惠。

模式輸入

促銷建議者使用下列輸入來排名優惠:

• 促銷目錄中繼資料。提供名稱、描述、提供類型、種類、資格,以及您提供的任何屬性。
• 促銷參與訊號。檢視、點擊、兌換和其他與優惠的互動。
• 目標組態。建議最佳化的業務目標。

促銷目錄指引

結構良好的促銷目錄是冷開始品質的基礎。請遵循下列最佳作法,從第一天開始最大化建議的相關性。

• 提供每個優惠的完整描述性名稱和描述。
• 提供一致的優惠類型和種類。
• 提供相關的資格屬性。