零售软件专家Detego为店内产品建议提供了一个接地方法。基于新的AI的推荐引擎将使零售商提供利用独特的数据来提供个性化的产品建议，以存储位置和销售点信息，而无需识别客户配置文件。
通过相关产品建议的交叉销售始终是电子商务的巨大实力，占亚马逊推荐引擎产生的35％的收入。近年来，智能配件室和移动聊天等RFID的解决方案的创新已将门打开以在物理商店内自动化产品建议。虽然该技术现已提供，但砖和砂浆商店仍有一个障碍，并且有效的交叉销售。这就是最好的推荐系统需要大量个人和聚合的数据来提供有效的建议，并且在电子商务中处于盈余，而物理存储传统上与受限的数据斗争以及稀疏。
本月在塞浦路斯的ACM UMAP 2019年发表演讲，其中，来自销售RFID的软件解决方案的Detego的数据科学家介绍了他们提出的数据操作方法，用于店内推荐系统，其中包含：'乞丐不能选择：在零售店中增强基于嵌入的产品建议的稀疏数据。该方法涉及一种替代算法，利用购物篮和共产物组合结合销售点信息。Detego表示，这允许零售商提供有针对性的建议，其质量增加6.9％，旨在杀人商店，而无需为每个地点维持单独的型号。当与技术交付这些产品建议时，零售商可以看到砖和迫击炮店的销售额大幅增加，而客户将看到更加联系和储存的店内经验。
“购买这件事的顾客…也不再是电子商务平台客户预订的短语。由于采用了基于RFID的技术，例如Detego的智能配件室，个性化建议也可以向砖和砂浆商店的客户提供。此外，Detego的基于AI的推荐引擎针对时尚零售店的具体要求，如快速变化和不同的产品分类，“DETEGO数据科学家MatthiasWölbitsch说。
随着Detego现在成功地将智能配件室应用程序与他们的实时库存管理软件脱颖而出，这一最新改进是零售商向未来发展商店的另一个机会。（个人电脑）
