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個人化推薦就是根據個人在電商網站上的瀏覽行為、記錄和偏好，為使用者量身打造需要的內容，提高參與度和滿意度。舉例來說，電商網站可以根據使用者過去的瀏覽習慣和人口統計資料，協助發掘可能感興趣的其他商品。
事先分析客人購物行為，依據eDM內容推薦有興趣的名單，提昇命中率。
追蹤與分析客人購物行為，洞悉客人偏好，提昇您的行銷方向感。
在追蹤清單提醒信中，嵌入延伸商品推薦清單，提昇再行銷效果。
導入個人化推薦可以讓使用者更快找到需要的商品，進而提升轉換率。VenRaaS提供融合多元分析方法與線上使用情境偵測之兩階段複合式推薦AI引擎，支援千萬規模使用者數、百萬規模商品數之大型電子商務平台，在短短的2秒內即時提供個人化的商品推薦。
透過VenRaaS Cupid Logic，讓資料科學家能在不更動推薦API程式碼的情況下，5分鐘更換版位推薦邏輯。
功能強大的後台管理介面，隨時監控推薦成效及營收數據。
推薦系統內建測試頻道分流機制，可依指定分流比例配置推薦請求流量，讓您不再離線測不準。
工研院自2013年發展電商推薦技術，歷經多家大型電商試煉，現推出訂閱服務，讓中小型電商花少少成本，就能引進大型電商都在使用的高品質推薦技術。
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「VenRaaS個人化推薦系統」是由工業技術研究院所開發的一款專為電商量身打造的個人化推薦引擎，透過洞察使用者的背景、瀏覽及購買行為等線索，經過AI演算法的分析，自動化推薦適合的商品給消費者，進而協助電商提升轉換率與可能的營收成長。
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