نظام التوصيات: كيفية إنشاء واحد باستخدام التعلم الآلي

إذا كنت منخرطًا في التجارة الإلكترونية ، فهذه المقالة مناسبة لك! تخيل نفسك تتصفح منصات مثل Amazon أو Netflix أو Spotify. غالبًا ما تصادفك توصيات للمنتجات التي تجذب اهتمامك ، أو الأفلام أو المسلسلات التي قد تستمتع بها ، أو الموسيقى التي تناسب ذوقك. حسنًا ، هذه التوصيات ليست عشوائية. إنها جزء مما يُعرف باسم أنظمة التوصية بعلوم البيانات ، والتي تطبقها العديد من الشركات لتحقيق العديد من الفوائد .

ستتعمق هذه المقالة في هذا العالم الرائع وترشدك خلال العملية خطوة بخطوة لإنشاء نظام التوصية الخاص بك.

ما هي أنظمة التوصية؟

أنظمة التوصيات هي خوارزميات مصممة للتنبؤ بالمنتجات أو الخدمات في متجر عبر الإنترنت والتي من المرجح أن يشتريها المستخدم . يتم عرض هذه التوقعات بعد ذلك على موقع الويب أثناء تصفح المستخدم.

قبل تطوير التعلم الآلي ، اعتمدت منصات التجارة الإلكترونية على عرض قوائم "الأكثر شراءًا" أو "الأعلى تقييمًا" لجذب المستهلكين. ومع ذلك ، فقد عرضت هذه الأقسام نفس العناصر والخدمات لجميع المستخدمين. بينما لا تزال هذه القوائم قيد الاستخدام ، أثبتت أنظمة التوصية أنها أكثر فاعلية من خلال تقديم اقتراحات مخصصة مخصصة لكل عميل على حدة.

كيف تعمل أنظمة التوصيات؟

تحلل أنظمة التوصيات البيانات التي تم جمعها من أنشطة تصفح المستخدمين ، مثل المنتجات التي شاهدوها أو اشتروها وتفاعلهم مع النظام الأساسي. تستخدم هذه الأنظمة خوارزميات متقدمة لإجراء مقارنات مفصلة بين ملفات تعريف المستخدمين لتحديد الأنماط الشائعة. وبالتالي ، يمكنهم التوصية بالمنتجات أو الخدمات التي أصبحت ذات صلة بشكل متزايد بكل مستهلك.

أنواع التوصيات

عندما يتعلق الأمر بإنشاء أنظمة التوصية ، يستخدم الخبراء عادةً استراتيجيتين رئيسيتين:

• توصيات المرشحات التعاونية : تركز هذه الخوارزميات على خصائص المستخدم من المعلومات التي تم جمعها عنها. تأخذ الخوارزمية في الاعتبار المشتريات السابقة ، وتقييمات المنتج ، ومتوسط ​​الإنفاق لكل عملية شراء ، والتفضيلات. ثم يحدد المستخدمين المتشابهين الذين اتخذوا خيارات قابلة للمقارنة ويحدد المنتجات أو الخدمات التي يرغبون فيها. بناءً على هذا التحليل ، تقدم الخوارزمية توصيات مخصصة.
• توصيات التصفية المستندة إلى المحتوى : في هذا النهج ، يعتمد التنبؤ على خصائص المنتج أو الخدمة ، ولا يتم النظر في سجل الشراء أو التفضيلات الخاصة بالمستخدم. بدلاً من ذلك ، تفحص الخوارزمية ميزات المنتج ، مثل السعر والعلامة التجارية والتصنيف والحجم والسمات الأخرى ذات الصلة ، لإنشاء توصيات.
  
  
  

لماذا تنفذ أنظمة التوصيات في التجارة الإلكترونية الخاصة بك؟

• زيادة احتمالية عمليات الشراء الإضافية : شجع العملاء على اكتشاف المزيد من المنتجات والخدمات وشرائها ، وزيادة عائدات مبيعات التجارة الإلكترونية.
• زيادة المبيعات الإجمالية إلى الحد الأقصى: تحسين رؤية المنتج وزيادة المبيعات مما يؤدي إلى معدلات تحويل أعلى.
• الاحتفاظ بالعملاء لفترة أطول: حافظ على مشاركتهم في متجرك عبر الإنترنت ، مما يقلل من فرصهم في المغادرة ويزيد من قيمة عمر العملاء المحتملين.
• تعزيز رضا العملاء: إن التوصية بالمنتجات التي تتوافق مع اهتمامات العملاء وتفضيلاتهم تعزز تجربة التسوق لديهم.

• تعزيز ولاء العملاء: عندما يشعر العملاء بالفهم ويتم تزويدهم بتوصيات قيمة ، فمن المرجح أن يظلوا مخلصين لعملك.

  

عندما لا يتم تنفيذ نظام توصية التعلم الآلي

على الرغم من أن أنظمة التوصيات تقدم العديد من الفوائد ، فقد لا يكون هذا هو أفضل وقت لتنفيذها في عملك إذا كانت قاعدة عملائك صغيرة أو كان كتالوج منتجك أو خدمتك محدودًا. يمكن أن تحد هذه العوامل من فعالية الخوارزمية. يصبح الاستثمار في علم البيانات أكثر ربحية مع نمو قاعدة عملائك وتوسع عروضك .

كيفية إنشاء نظام توصيات باستخدام التعلم الآلي

يتم تفضيل Python على نطاق واسع لإنشاء أدوات علوم البيانات والتعلم الآلي وتطبيقات الويب بسبب كودها القوي وبناء الجملة المحسن. يوصى به للمبرمجين الذين يدخلون هذا المجال نظرًا لموثوقيته ودعم تطوير البرامج الشامل.

ومع ذلك ، يمكن أيضًا اعتبار اللغات البديلة مثل Java أو Golang أو Node.js أو PHP أو Ruby.

Java هي أفضل بديل لـ Python ومنافسها الرئيسي.

إذا كنت ترغب في تنفيذ نظام توصية على الويب أو تحسين النظام الذي لديك بالفعل ، يمكن لفريق علوم البيانات لدينا مساعدتك. اتصل بنا إذا كنت تريد منا تحليل وضعك.

نصائح لتحسين نظام التوصيات الخاص بك

ضع في اعتبارك الموقع

وضع التوصيات في التجارة الإلكترونية الخاصة بك. ضع في اعتبارك أين ومتى تظهر التوصيات لتحسين كل من وظائف النظام وتجربة المستخدم.

قد يختلف الموقع المثالي حسب موقع الويب الخاص بك ونوع المنتجات أو الخدمات التي تقدمها. ومع ذلك ، تتضمن الممارسات القياسية في التجارة الإلكترونية عرض التوصيات في أسفل المقالة أو في نهاية عملية الشراء.

إذا كنت بحاجة إلى مزيد من التوضيح ، فإننا نوصي بإجراء اختبارات A / B لاتخاذ القرار الأفضل.

نسعى جاهدين لتحقيق الصلة الاستراتيجية

ما هي التوصية الجيدة؟ حسنًا ، الحقيقة هي أنه ليس كل توصية للعميل جيدة لشركتك.

في حين أن تقديم توصيات عملية أمر بالغ الأهمية ، فقد يكون بعضها واضحًا جدًا بحيث لا يكون ذا قيمة للعميل. لذلك ، ضع في اعتبارك تقديم توصيات محفوفة بالمخاطر تعرض العملاء لمنتجات وخدمات غير مألوفة .

من منظور الأعمال التجارية ، من الأهمية بمكان بناء التوصيات على ربحية المنتج. الحيلة هي تحقيق التوازن بين ما يفيد عملك وما هو ذو قيمة للعميل هو المفتاح .

إذا كنت ترغب في تنفيذ نظام توصية الويب الخاص بك أو تحسين النظام الذي لديك بالفعل ، يمكن لفريق علوم البيانات لدينا مساعدتك. نأمل أن نكون قد ساعدناك في تعلم كيفية تنفيذ أنظمة توصية الويب أو تحسين الأنظمة التي لديك بالفعل من خلال النصائح والحيل!