IBM Interact은 IBM® Digital Recommendations과 통합하여 Interact 기반 제품 권장사항을 제공할 수 있습니다. 두 제품 모두 오퍼에 대한 제품 권장사항을 제공할 수 있지만, 서로 다른 방법을 사용합니다. Digital Recommendations은 방문자의 웹 사용 기록(협업 필터)을 사용하여 방문자와 권장 오퍼 사이의 상관을 빌드합니다. Interact은 고객의 과거 행동 패턴, 속성, 기록을 바탕으로 하고 보기 레벨의 오퍼에는 덜 의존하면서, (고객에 대한 인구통계학적 정보와 기타 정보를 바탕으로) 고객의 행동 프로파일에 어떤 오퍼가 가장 적합할지 학습 방식으로 파악합니다. 오퍼 수락 비율은 자가 학습을 통해 예측 가능한 모델을 빌드하는 데 도움이 됩니다. Interact은 두 제품의 강점만을 바탕으로 개인 프로파일을 사용하여 Digital Recommendations에 카테고리 ID를 전달하고 선택한 오퍼의 일부로서 방문자에게 표시할 인기도("집단 지성")를 바탕으로 권장 제품을 검색하는 오퍼를 정의할 수 있습니다. 이 솔루션은 고객에게 더 나은 권장사항을 제시하여 홀로 작동하는 제품보다 사용자 클릭 수를 늘리고 더 나은 성과를 낼 수 있습니다.