如何使用ZenCart客户推荐系统

方法一ZenCart第一优惠券 例如，你的销售人员在展销会上发出优惠券，每个销售人员都有一个不同的优惠券代码 客户第一次使用该优惠券时，zencart会自动设置推荐代码 客户不会看到这个


方法一 ZenCart第一优惠券

例如，你的销售人员在展销会上发出优惠券，每个销售人员都有一个不同的优惠券代码

客户第一次使用该优惠券时，zencart会自动设置推荐代码

客户不会看到这个推荐代码，只要客户输入优惠券，该客户就设置为相应销售人员推荐的。

建议使用该方法，客户总是想要优惠但不知道实际上也回答了 ... "你从哪里了解到我们的?" 或 "谁推荐你到我们的商店?"

方法二 客户直接输入ZenCart推荐代码

客户可以直接输入推荐代码。输入后，就只能由管理员修改

这方法适用于，登广告时注明该代码! 或用于跟踪一些不采用优惠券的推销方法。

缺点是 ... 客户要主动输入推荐代码

最后，如何利用这些代码呢?

管理页面->分析系统->客户推荐中，可以查看推荐代码使用情况

如果是销售人员代码，那么可以查看该销售人员的客户的购物情况

或者，可以查看哪种广告方式带来了更多客户(

企业模板网站
时间： 2024-10-10 08:16:00

如何使用ZenCart客户推荐系统的相关文章

zencart只有购买过此产品的客户才能评价产品

当前登录的客户买过此产品时,才显示评价按钮: <?php $rev_query = "select count(*) as count from orders o ,orders_products op" ." where op.products_id = '" . (int)$_GET['products_id'] . "' and o.orders_id=op.orders_id and o.customers_id = '" . (i

推荐系统第5周--- 基于内容的推荐，隐语义模型LFM

基于内容的推荐 制定分类/属性的困难使用专业人员(编辑)对商品进行整理分类,但这样会产生成本和效率瓶颈受限于编辑的专业水平,编辑的意见未必能代表用户的意见分类的粒度难于控制如果商品有多个分类,很难考虑周全多维度,多规角分类编辑很难决定商品在类别里的权重 隐语义模型 LFM的前丕今生 隐语义模型的适用性 关于训练集 常见同类问题求解思路 梯度下降法的几何意义 LFM损失函数极值用梯度下降法求解 LFM中的重要参数 模型中隐特征个数梯度下降法中选取的学习速率损失凼数中的惩罚项系数lambda训练集的

Netflix公布个性化和推荐系统架构

Netflix的推荐和个性化功能向来精准,前不久,他们公布了自己在这方面的系统架构. 3月27日,Netflix的工程师Xavier Amatrain和Justin Basilico在官方博客发布文章,介绍了自己的个性化和推荐系统架构.文章开头,他们指出: 要开发出这样的一个软件架构,能够处理海量现有数据.响应用户交互,还要易于尝试新的推荐方法,这可不一点都不容易. 接下来,文章贴出了他们的系统框架图,其中的主要组件包括多种机器学习算法. 他们这样解释其中的组件和处理过程: 对于数据,最简单的方

数据挖掘项目之---通过对web日志的挖掘来实现内容推荐系统

先说一说问题,不知道大家有没有这样的经验,反正我是经常碰到. 举例1,某些网站每隔几天就发邮件给我,每次发的邮件内容都是一些我根本不感兴趣的东西,我不甚其扰,对其深恶痛绝.         举例2,添加具有某功能的一个msn机器人,每天都有几次突然蹦出一个窗口,推荐一堆我根本不想知道的内容,烦不烦啊, 我只好将你阻止掉. 每一个观众只想看他感兴趣的东西,而不是一下与之无关的事物,那么如何才能知道观众的兴趣所在呢,还是数据挖掘,经过一番思考,终于有点思路,即根据用户以往的浏览历史来预测用户将来的行

达观数据分析推荐系统和搜索引擎关系

推荐系统和搜索引擎的关系达观陈运文 从信息获取的角度来看,搜索和推荐是用户获取信息的两种主要手段.无论在互联网上,还是在线下的场景里,搜索和推荐这两种方式都大量并存,那么推荐系统和搜索引擎这两个系统到底有什么关系?区别和相似的地方有哪些?本文作者有幸同时具有搜索引擎和推荐系统一线的技术产品开发经验,结合自己的实践经验来为大家阐述两者之间的关系.分享自己的体会(达观数据陈运文博士) 图1:搜索引擎和推荐系统是获取信息的两种不同方式 主动或被动:搜索引擎和推荐系统的选择 获取信息是人类认知世界.生存

推荐系统的典型推荐案例

转自:https://taozj.org/2016/04/%E6%8E%A8%E8%8D%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%9A%84%E5%85%B8%E5%9E%8B%E6%8E%A8%E8%8D%90%E6%A1%88%E4%BE%8B/ 一.电商 电商类的推荐,首推强大的亚马逊了,其讲求的是了解每个客户,针对客户个性化推荐.当打开自己的推荐列表的时候,不仅显示出推荐的内容.评分,还提供了与用户交互反馈式的方式:我拥有了.我不感兴趣.评分,甚至显示出给你推荐的理由,由此可见亚

推荐系统绝对不会向你推荐什么

(文/Joseph A. Konstan & John Riedl) 讲完了推荐算法是如何"猜你喜欢"的,现在,你对于每回上网购物时在线零售商是如何打量你,并努力把你的喜好和其他人的相匹配有了一个基本的概念. 推荐系统还有另外两大特点,也对你最终看到的推荐结果有着显著的影响:第一,在弄清楚你和其他购物者的相似度有多高之前,推荐系统必须先弄明白你真正喜欢什么:第二,推荐系统依照一组商业规则运行,以确保推荐结果既让你觉得有用,也使商家有利可图. 推荐算法是如何赢得你的信任,又让商家

推荐系统实践小结 转

之前对于推荐,一直都仅限于理论书籍,浅一点像<集体智慧编程><推荐系统实践>,复杂的像<数据挖掘><机器学习>,当然也没看太深入.当时对推荐系统的看法是,这是一个以算法为核心的系统,一切价值体现都在算法模型上了.不过这段时间有幸参与到真实系统,稍有改观.下最近的一些想法吧,当然作为一个系统开发人员,理论算法方面的理解可能有点偏颇. 1.业务永远是第一位----------我们的本质是销售. 话说做推荐,和做营销的本质区别是什么? 还要说下销售和市场的区别,我

【转载】推荐系统的十大挑战

摘要:个性化推荐很多读者都听说过,但真正它是什么,可能大多数人都说不上来或者并不真正了解,而对于其发展现状和前景,大家也没有一个统一的认识.本文很详尽地介绍了个性化推荐的:理论概念,并深入分析了其面临的10大挑战. 个性化推荐经常被人误解为细分市场和精准营销这两个概念.虽然它们之间有一些联系,但实质上却相差甚远.本文不仅清楚地讲述了个性化推荐技术,更列出了其所面临的十大挑战. 很多人都知道个性化推荐,却有不少认识上的误区.有的人认为个性化推荐就是细分市场和精准营销,但实际上细分市场和精准营销往往