Рекомендательныесистемы
Рекомендательные системы - это интеллектуальные системы, использующие технологии искусственного интеллекта для предоставления персонализированных рекомендаций пользователю. Они анализируют данные, предпочтения, историю действий пользователей и применяют алгоритмы машинного обучения, чтобы предложить наиболее подходящие и интересные объекты для каждого пользователя.
Ведущие мировые сервисы уже много лет используют рекомендательные системы для подбора контента (лента в Instagram, Facebook, рекомендации Spotify и Youtube), но для продуктов малого и среднего бизнеса эти технологии ранее оставались закрыты из-за слишком большого бюджета на реализацию.
Сегодня, даже средний бизнес может себе позволить использовать все преимущества рекомендательных систем в своей инфраструктуре: от интернет магазина до CRM системы
Scroll
В основе рекомендательных систем лежат различные подходы, такие как коллаборативная фильтрация (основанная на предпочтениях и оценках других пользователей, другие оценки которых близки к Вашим), контент-ориентированный подход (основанный на сравнении объектов по их атрибутам), метод ассоциативных правил (основанный на корреляции между объектами в больших наборах данных) и гибридные подходы, которые комбинируют различные методы для достижения лучших результатов.
Рекомендательные системы делают автоматически и хорошо то, что ранее делали вручную и плохо:
- E-commerce:
- Сопутствующие товары: Рекомендации товаров, которые обычно покупаются вместе с товаром, просматриваемым пользователем.
- Персональные рекомендации: Рекомендации товаров на основе предпочтений и истории покупок пользователя. Это может включать товары, просмотренные пользователем, или товары, которые покупались другими пользователями с похожими интересами.
- Товары по категории: Рекомендации товаров в определенной категории, которые пользуются популярностью или высоким спросом.
- CRM:
- Рекомендации продуктов или услуг: Определение наиболее подходящих продуктов или услуг для конкретного клиента на основе его предыдущей истории покупок, поведения на сайте и демографической информации.
- Рекомендации каналов коммуникации: Выбор наиболее эффективного канала коммуникации для конкретного клиента, основываясь на его предпочтениях и истории взаимодействия с компанией.
- Рекомендации маркетинговых акций: Автоматическое включение клиента в наиболее подходящие маркетинговые кампаний или акции на основе его интересов, потребностей и истории покупок.
- Маркетинг:
- Сезонные рекомендации: Рекомендации товаров, которые пользуются спросом в определенное время года или во время праздников. Например, подарки на День влюбленных, пляжные аксессуары в летний сезон или праздничные украшения в декабре.
- Рекомендации на основе контента: Рекомендации товаров, основанные на сравнении их характеристик с характеристиками товаров, которыми интересовался пользователь в прошлом. Например, если пользователь ранее искал фотоаппараты определенной марки, система может генерировать для него сообщение с похожими товарами по характеристикам.
- Рекомендации скидок на основе действий пользователей. Анализ просмотренных товаров, брошенных корзин и трендов спроса и себестоимости для автоматического определения скидочных товаров и размера скидки для каждого из них.
- Рекомендации по включению в марк. компании. Подбор рекламной аудитории для каждой компании (Facebook, google и т.д.). Включение нужных пользователей в рекламную компанию и исключение тех, кто, например, уже сделал целевое действие.
Кейсы, как рекомендательных системы помогают в e-commerce, CRM и маркетинге