Solution Accelerator

Empfehlungs-Engines für die Personalisierung

Pre-built code, sample data and step-by-step instructions ready to go in a Databricks notebook

Konversionsrate mit personalisierten Empfehlungen steigern

Kunden haben in jeder Phase der Buyer Journey unterschiedliche Bedürfnisse. Wählen Sie das richtige Empfehlungsmodell für Ihr Szenario. Haben Sie ein Kaltstartproblem? Versuchen Sie es mit inhaltsbasierten Empfehlungsprogrammen. Sie möchten einen bestehenden Kunden dazu bewegen, seinem Warenkorb etwas hinzuzufügen? Breite und tiefe Empfehlungen können helfen.

NOTEBOOK 1

Imaged-based recommendations

Build a similarity-based image recommendation system for e-commerce that takes into account the visual similarity of items as an input for making product recommendations.

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NOTEBOOK 2

Market-based recommendations

Build a recommender that leverages product affinities to suggest additional items.

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NOTEBOOK 3

Wide-and-deep recommendations

Build a wide-and-deep recommender with collaborative filters that takes advantage of patterns of repeat purchases to suggest both previously purchased and related products.

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