概要

推奨を使用する前に、特定の要件を満たす必要があります。それには、ユーザーやアイテムに関するコンテキスト情報を提供することが含まれます。この情報により、レコメンデーションモデルはユーザーの行動を解釈して学習し、パーソナライズのためにアイテム属性を使用して関連する結果を生成することができます。

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商品カタログ

商品カタログは、あなたのビジネスのすべての提供物の包括的なリストです。カタログ内の各アイテムには、それに関連する詳細情報が必要です。

マーケティング担当者は、製品カタログをMoEngageに接続し、キャンペーンで製品情報を使用できます。商品カタログが最新であり、ビジネスの提供内容を正確に表していることを確認してください。これにより、レコメンデーションシステムはカタログ内のアイテムに基づいて個別化された提案を提供できます。

ユーザーアクションイベントは、パーソナライズされた推奨事項に必須です。ユーザーアイテムのインタラクションを標準イベントに分類することで、MoEngageはユーザーの行動を正確に解釈できます。

例えば、ユーザーがショッピングカートにアイテムを追加したとき、MoEngageはイベントを識別し、関連する一意のアイテムIDを保存する必要があります。

これらの前提条件を満たすことで、パーソナライズされたコンテンツと向上したユーザーエンゲージメントのための推奨事項を活用することができます。