아이템 추천 분석

아이템 추천 분석 및 Braze에서 이를 보는 방법에 대해 알아보세요.

분석 보기

추천에 대한 분석을 확인하여 사용자에게 추천된 항목과 추천 모델의 정확성을 확인할 수 있습니다.

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2. 목록에서 추천을 선택하세요.

사용 가능한 측정기준

오디언스

이것은 정밀도, 범위 및 추천 유형을 포함하는 추천 오디언스와 관련된 측정기준입니다.

자세한 내용은 다음 표를 참조하세요:

측정기준	설명
정밀도	모델이 사용자가 다음에 구매한 항목을 올바르게 추측한 시간의 비율입니다. 정확도는 특정 카탈로그의 크기와 구성에 크게 의존하며, 모델이 얼마나 자주 정확한지를 이해하는 가이드로 사용해야 합니다. 과거 테스트에서 우리는 모델이 6-20% 범위의 정밀도 수치로 잘 수행하는 것을 보았습니다. 이 측정기준은 모델이 다음에 재훈련될 때 업데이트됩니다.
범위	카탈로그에 있는 사용 가능한 항목 중 적어도 한 명의 사용자에게 추천된 항목의 비율은 얼마입니까? 개인화된 항목 추천을 통해 가장 인기 있는 항목보다 더 높은 항목 커버리지를 기대할 수 있습니다.
추천 유형	개인화된 추천 또는 가장 최근 추천을 받을 사용자 비율과 가장 인기 있는 항목의 대체 비율입니다. 대체는 개인화된 또는 최신 추천을 생성하기에 충분한 데이터가 없는 사용자에게 전송됩니다.

항목

이 표에는 귀하의 카탈로그에서 개인화된 항목, 가장 최근 항목 및 가장 인기 있는 항목에 대한 측정기준이 포함되어 있습니다.

자세한 내용은 다음 표를 참조하세요:

측정기준	설명
개인화된 항목 가장 최근 항목	이 열은 사용자에게 가장 자주 추천되는 순서대로 카탈로그의 각 항목을 나열합니다. 이 열은 모델에 의해 각 항목에 할당된 사용자 수를 보여줍니다. 추천 유형에 따라 개인화된 또는 가장 최근 항목이 나열됩니다.
가장 인기 있는 항목	이 열은 카탈로그의 각 항목을 인기 순으로 내림차순으로 나열합니다. 인기란 전체 워크스페이스에서 사용자가 가장 자주 상호작용하는 카탈로그의 항목을 의미합니다. 가장 인기 있는 것은 개인화된 또는 가장 최근의 것을 개별 사용자에 대해 계산할 수 없을 때 대체로 사용됩니다.

개요

이것은 추천이 마지막으로 업데이트된 시점을 포함하여 선택한 추천 구성에 대한 개요입니다.