持續監控是觀察和追蹤系統效能的持續過程，以識別潛在問題並確保最佳運作。它涉及收集和分析各種系統指標的數據，例如 CPU 使用率、記憶體消耗、網路流量和應用程式回應時間。
個人化推薦是根據客戶的個人偏好和興趣量身訂製的行銷訊息。它們基於收集的有關客戶行為的數據，例如他們的購買歷史記錄、瀏覽歷史記錄或人口統計資訊。
個人化推薦的好處
個人化推薦可以帶來多種好處，包括： 提高客戶參與度：客戶更有可能參與與其興趣相關的推薦。 提高客戶滿意度：個人化推薦可以幫助客戶找到他們喜歡的產品或服務。增加銷售量
個人化推薦可以透過向客 電子郵件數據 戶介紹他們可能沒有考慮過的新產品或服務來推動銷售。 增強客戶忠誠度：透過提供個人化體驗，您可以與客戶建立更牢固的關係並提高忠誠度。資料收集與分析
推薦演算法
推薦演算法使用數據來產生個人化推薦。可以使用多種演算法，例如： 協同過濾：此演算法根據相似用戶的偏好推薦項目。 基於內容的過濾：演算法根據使用者過去互動過的項目內容來推薦項目。 混合過濾：該演算法結合了協同過濾和基於內容的過濾，以提供更準確的建議。交付管道
個人化推薦可以透過多種管道提供，例如： 電子郵件：發送個人化電子郵件活動來推薦產品或服務。 網站：在您的網站上顯示個人化推薦。 行動應用程式：透過行動應用程式向用戶發送個人化推薦。透過電子郵件發送資料