Ahora hay aprendizaje automático involucrado en algunas áreas y hay reglas involucradas que hacen que el sistema sea más complicado. Una modificación más simple consistía en cambiar la definición de “juntos” para que no fuera solo el mismo carrito, sino también los artículos comprados con unas pocas horas de diferencia.
Los artículos A y B a menudo se pueden comprar juntos, pero si el artículo B se sigue devolviendo, entonces hay un ciclo de retroalimentación para descontar esta relación, ya que claramente no es beneficioso para los clientes. Los algoritmos centrales se basan en complacer al cliente por cierto, no tienen en cuenta las ganancias. Solía haber llamadas regulares de varios departamentos para ubicarse esencialmente en los sistemas de recomendación / similitud con el fin de mostrar más elementos que beneficiarían a este gerente.
Existe un modelo de aprendizaje automático que puede detectar si las personas están en modo de navegación o buscando un producto específico. Cuando me fui en noviembre de 2016, no creo que esto se estuviera utilizando para influir en el widget que se compra con frecuencia, pero recomendaría probarlo 😉
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Los elementos que se muestran en el widget comprado con frecuencia se compran juntos, pero a partir de todos estos cálculos aplicados, existe claramente la intención de que sean más útiles que simplemente usar ingenuamente la frecuencia bruta para informar la selección.
Por cierto, la persona que más sabe sobre esto es quizás Erik Karulf.
