Рекомендаційнісистеми
Рекомендаційні системи - це інтелектуальні системи, які використовують технології штучного інтелекту для надання персоналізованих рекомендацій користувачу. Вони аналізують дані, вподобання, історію дій користувачів та використовують алгоритми машинного навчання, щоб запропонувати найбільш підходящі та цікаві об'єкти для кожного користувача.
Ведучі світові сервіси вже багато років використовують рекомендаційні системи для підбору контенту (стрічка в Instagram, Facebook, рекомендації Spotify та Youtube), але для продуктів малого та середнього бізнесу ці технології раніше залишались закритими через занадто великий бюджет на реалізацію.
Сьогодні навіть середній бізнес може дозволити собі використовувати всі переваги рекомендаційних систем у своїй інфраструктурі: від інтернет-магазину до CRM системи.
Scroll
В основі рекомендаційних систем лежать різні підходи, такі як колаборативна фільтрація (заснована на вподобаннях та оцінках інших користувачів, інші оцінки яких близькі до Ваших), контент-орієнтований підхід (заснований на порівнянні об'єктів за їх атрибутами), метод асоціативних правил (заснований на кореляції між об'єктами в великих наборах даних) та гібридні підходи, які комбінують різні методи для досягнення найкращих результатів.
Рекомендаційні системи роблять автоматично і добре те, що раніше робили вручну і погано:
E-commerce:
- Супутні товари: Рекомендації товарів, які зазвичай купуються разом з товаром, який переглядає користувач.
- Персоналізовані рекомендації: Рекомендації товарів на основі вподобань та історії покупок користувача. Це може включати товари, переглянуті користувачем, або товари, які купували інші користувачі з схожими інтересами.
- Товари за категоріями: Рекомендації товарів в певній категорії, які користуються популярністю або високим попитом.
CRM:
- Рекомендації продуктів або послуг: Визначення найбільш підходящих продуктів або послуг для конкретного клієнта на основі його попередньої історії покупок, поведінки на сайті та демографічної інформації.
- Рекомендації каналів комунікації: Вибір найбільш ефективного каналу комунікації для конкретного клієнта, базуючись на його вподобаннях та історії взаємодії з компанією.
- Рекомендації маркетингових акцій: Автоматичне включення клієнта в найбільш підходящі маркетингові кампанії або акції на основі його інтересів, потреб та історії покупок.
Маркетинг:
- Сезонні рекомендації: Рекомендації товарів, які користуються попитом в певний час року або під час свят. Наприклад, подарунки на День закоханих, пляжні аксесуари в літній сезон або святкові прикраси в грудні.
- Рекомендації на основі контенту: Рекомендації товарів, які ґрунтуються на порівнянні їх характеристик з характеристиками товарів, якими цікавився користувач у минулому. Наприклад, якщо користувач раніше шукав фотоапарати певної марки, система може генерувати для нього повідомлення з подібними товарами за характеристиками.
- Рекомендації зі знижками на основі дій користувачів. Аналіз переглянутих товарів, залишених у кошику та трендів попиту та собівартості для автоматичного визначення знижкових товарів та розміру знижки для кожного з них.
- Рекомендації щодо включення в маркетингову кампанію. Підбір рекламної аудиторії для кожної компанії (Facebook, Google та ін.). Включення потрібних користувачів у рекламну кампанію та виключення тих, хто, наприклад, вже здійснив цільову дію.
Кейси, як рекомендаційні системи допомагають в e-commerce, CRM і маркетингу