智能推荐使用预测分析，根据客户过去的行为、偏好和兴趣向他们推荐商品和服务。 企业使用它们来提高客户参与度、提供更加个性化的体验并提高客户保留率。 智能推荐可以基于来自客户调查、浏览行为和购买历史的数据，以及其他客户数据来源。 它们通常作为更大的客户关系管理系统的一部分实施，并已被证明可有效提高客户满意度、忠诚度和收入。
产品推荐是任何零售商电子商务战略的一个重要方面。 智能推荐帮助客户以更低的成本找到相关产品。 在正确的时间推荐的产品会影响对另一种产品的购买。 产品推荐有助于促进销售，从而也有助于提高利润。
在传统的搜索系统中，目标是根据产品特征在一个维度或多个维度上返回与查询对象相似的结果。 添加的建议基于用户行为分析对查询进行区分和个性化。
电子商务企业必须让客户保持足够长的兴趣，以便做出购买决定。 他们必须提出合适的建议，以保持客户的兴趣。 事实上，明智的推荐也可以刺激冲动购买。
一项研究表明，产品推荐占在线收入的三分之一，可以将购物车放弃率降低 4.35%。 领先的电子商务网站承认，超过 30% 的收入来自购买推荐产品。
该算法根据相似用户的行为和偏好生成推荐。 它会找到具有相似购买模式的其他用户，并推荐他们已经购买或表现出兴趣的商品。
该算法根据项目的特征生成推荐。 它分析产品的属性，并推荐与用户感兴趣的产品相似的产品。
该算法用于将用户-项目交互矩阵分解为两个低维矩阵，一个用于用户，一个用于项目。 它可用于进行个性化推荐并识别交互背后的潜在特征。
该算法使用深度神经网络来学习用户-项目交互并生成推荐。 它已被证明可以有效处理大规模和复杂的数据，并且可以生成比传统方法更准确的建议。
该算法使用机器学习根据客户搜索查询和浏览历史对产品进行排序和过滤，以提供更相关的搜索结果。
该算法跟踪客户查看了哪些产品，并使用该数据向客户推荐类似产品。
该算法跟踪客户购买了哪些产品，并使用该数据向客户推荐类似或互补的产品。
基于多种算法并结合上下文、人口统计信息和时间信息等其他因素，我们实时提供更准确的建议，并根据其相关性加权。