¿Cuál es el mejor algoritmo de clasificación para una selección de productos poco profunda y muy amplia con alta estacionalidad (como la moda)?

Creo que depende del usuario para el que está clasificando los datos. ¿Es la gestión / marketing o el cliente?

Si es el cliente, realmente desea ordenar según su perfil, no una regla general. Lleve a alguien de compras en el sitio web de Uniqlo. Mi comportamiento de navegación se materializaría rápidamente en mi perfil de comprador:

* Masculino

* XL tops, pantalones 35 × 33.

* Comprador de clima cálido (LA, que sabría de mi IP o de mi barco a)

* Anterior (por el hecho de que no hago clic en ciertas tendencias de estilo o de que hago clic en otras)

Mi novia tendría el perfil opuesto: mujer, pequeña, más joven.

Su algoritmo de clasificación debe tener todo esto en cuenta. Si busco “camisa”, deberías poner las camisas de los hombres en la parte superior, y con una preferencia por las que están disponibles en mi talla. Es menos probable que compre cuellos de tortuga sin importar la temporada que sea. Y si mi novia está de compras, la “camisa” debe mostrar el tamaño 00 para las mujeres.

También debería poder saber desde mi perfil si soy un comprador de valor o un comprador premium, y ordenar los resultados de esa manera también.

Todos sus informes de gestión deben tener en cuenta estos factores. Entonces, el informe no es solo CTR o CR, sino que es CTR y CR para segmentos específicos del mercado, lo que es más valioso. Considere el problema de su tamaño extra. Al segmentar la base de usuarios y los informes, sus usuarios simplemente incluirán o excluirán el segmento de tamaño más grande del informe según sea necesario. (Por ejemplo, si están evaluando las ventas de aretes, el tamaño del cuerpo probablemente no sea un factor frente a los vestidos donde se encuentra).

También considere informar sobre campañas para “mover la aguja” en CTR y CR. Si ejecuta una campaña diseñada para hacer que los hombres compren más camisas de vestir, ¿funcionó la campaña? Y si lo hizo, qué productos tenían el mayor atractivo para cada segmento de mercado. En cierto nivel, su capacidad para manipular estos KPI es más importante que el valor real. Dicho informe también le diría si las características de personalización están ayudando a las ventas.

Finalmente, para la gerencia, creo que la rentabilidad / margen sería un factor en la presentación de informes.

HTH

Este problema requiere un sistema de recomendación de fuentes multitud y, en mi opinión, es la mejor solución. De lo contrario, siempre debe usar una heurística sesgada para ordenar los elementos del sitio.

Si no tiene la disponibilidad para el sistema de recomendación, puede utilizar algún tipo de enfoque de diversificación. Es decir, colocas las entidades calificadas en la pared principal donde, mientras intentas mantener cada una de ellas lo más dispersa posible entre sí. De esa manera, usted puede resolver los problemas, por lo que su problema es de mayor tamaño. Por lo tanto, el propósito principal es dar algo altamente calificado en la pared principal para cada grupo de clientes.

Otra forma es utilizar algunos conocimientos especializados y utilizar diferentes páginas de contenido para diferentes usuarios y ver qué funciona y qué no. De esta manera, puede encontrar el mejor contenido heurístico, pero creo que es difícil de manejar, especialmente los productos que están cambiando a lo largo del tiempo.

Estas son las soluciones más aplicables y fáciles que pienso. Si ninguno de ellos funciona, por favor hágamelo saber.

¡¡¡¡jaja yo no se!!!!