SF1R推荐引擎

电子商务网站的信息"超载"现象越来越严重,面对商品信息的"海洋",消费者很难快速有效地挑选出他所需要的商品。SF1R推荐引擎在准确识别客户消费偏好的基础上,可以向客户提供商品信息和建议,SF1R利用数据挖掘等技术,分析访问者在电子商务网站的访问行为,产生能帮助访问顾客访问感兴趣的产品信息的推荐结果,引导顾客的购买行为,从而为电子商务网站带来可观的利润。

SF1R推荐引擎能够有效地留住顾客、防止顾客流失，提高销售额，已受到越来越多的关注。SF1R推荐引擎的作用，具体表现在以下方面：

把网站浏览者转变为购买者 登录网站的顾客有时仅仅是浏览，并没有确定的购买意图。如果网站能够投其所好地向顾客推荐商品，那么他们也会加入到购买者的行列。根据日本NTT、三菱综合研究所、法政大学经营学部小川孔辅研究室所共同进行的网络购物意见调查发现，如果有使用经验的消费者发表推荐信息，将会使其它消费者的购买欲望增加。
提高电子商务网站的交叉销售能力

 电子商务推荐系统能够发现顾客所购买商品的内在关联性，从而进行相关推荐、捆绑销售等多种形式的促销方式，增加销售额。

提高顾客对电子商务网站的忠诚度
 　　电子商务推荐系统把顾客从信息海洋中解救了出来，增加了顾客网上购物的舒适感和满意度，从而提高了顾客的忠诚度。

优化电子商务网站
　　 根据Web日志数据分析用户的行为模式，推荐超连接列表，或者动态地生成可能的网页超链接。尽可能迎合每个用户的浏览兴趣并且不断调整网站链接结构适应用户浏览兴趣的变化， 使每个用户在浏览网站时都有该网站的唯一用户的感觉。 

如今市场上个性化商品推荐引擎参差不齐，与之相比，载信软件的推荐引擎有以下优势：