Análise de dados de recomendação de itens
Saiba mais sobre a análise de dados de recomendação de itens e como visualizá-las na Braze.
Visualizar análise de dados
Você pode visualizar a análise de dados da sua recomendação para ver quais itens foram recomendados aos usuários e a precisão do modelo de recomendação.
- Acesse Analytics > Item Recommendation.
- Selecione sua recomendação na lista.
Métricas disponíveis
Público
Essas métricas descrevem o público da sua recomendação. Dependendo do tipo de recomendação e dos dados de análise disponíveis, a seção Público pode incluir Precisão e Cobertura.
Para recomendações IA Personalizada, o cartão Tipo de recomendação mostra a taxa estimada de personalização, os usuários com o evento configurado e a população total. Para recomendações Mais Recentes, ele mostra a proporção de usuários que recebem recomendações Mais Recentes em comparação com o fallback Mais Populares. As recomendações Mais Populares e Em Alta não mostram o detalhamento do tipo de recomendação por usuário.
Consulte a tabela a seguir para saber mais:
| Métrica | Descrição |
|---|---|
| Precisão | A porcentagem de vezes em que a principal previsão do modelo correspondeu à próxima compra real do usuário. Durante o treinamento, a Braze compara sua única previsão mais provável com o que o usuário realmente comprou em seguida, em um conjunto de interações separado do treinamento. A precisão depende muito do tamanho e da composição específica do seu catálogo, e deve ser usada como um guia para entender com que frequência o modelo está correto. Em testes anteriores, os modelos tiveram bom desempenho com números de precisão variando de 6 a 20%. Essa métrica é atualizada quando o modelo é retreinado. |
| Cobertura | Qual porcentagem dos itens disponíveis no catálogo são recomendados para pelo menos um usuário. Você pode esperar uma cobertura de itens mais alta com recomendações de itens personalizadas em comparação com as mais populares. |
| Taxa de personalização | Para recomendações IA Personalizada, a porcentagem estimada de usuários com recomendações personalizadas armazenadas em seus perfis, calculada em relação ao número total de usuários que realizaram o evento configurado nos últimos 24 meses. Usuários que realizaram o evento, mas não possuem dados suficientes para gerar uma recomendação personalizada, recebem os itens mais populares como fallback ao serem contatados. |
| Tipo de recomendação | Para recomendações Mais Recentes, a porcentagem de usuários que recebem recomendações Mais Recentes em comparação com o fallback Mais Populares. |
Itens
Esta tabela inclui métricas sobre seus itens personalizados, mais recentes e mais populares do seu catálogo.
Consulte a tabela a seguir para saber mais:
| Métrica | Descrição |
|---|---|
| Itens personalizados Itens mais recentes |
Esta coluna lista cada item do modelo de recomendação em ordem decrescente de frequência de recomendação aos usuários. Essas são recomendações personalizadas ou mais recentes geradas pelo modelo. Os itens de fallback mais populares aparecem na coluna Itens mais populares. A contagem mostra quantos usuários foram atribuídos a cada item pelo modelo. Os itens Personalizados ou Mais recentes serão listados dependendo do tipo de recomendação. |
| Itens mais populares | Esta coluna lista cada item no catálogo em ordem decrescente de popularidade. Popularidade aqui se refere aos itens no catálogo com os quais os usuários interagem com mais frequência em todo o espaço de trabalho. O mais popular é usado como fallback quando recomendações personalizadas ou mais recentes não podem ser calculadas para um usuário individual. |
Visão geral
Esta é uma visão geral da configuração de recomendação escolhida, que inclui quando a recomendação foi atualizada pela última vez.
