ما هي خوارزمية التوصية وكيف تزيد المبيعات عبر الإنترنت؟

الخوارزمية هي سلسلة من التعليمات والعمليات المحددة لأداء المهام وحل العمليات الحسابية والمعادلات المعدة للتوصية بالعناصر للمستخدمين الذين يتصفحون الإنترنت. خوارزميات التوصيات هي أساس البرنامج الذي يقترح عناصر للمستخدمين على الإنترنت.

عندما تزور متجرًا فعليًا ، من الشائع أن تجد مندوب مبيعات متاحًا لاقتراح منتج يلبي احتياجاتك. ومع ذلك ، في المتاجر الافتراضية ، تختلف العملية. أي أن عمل التعيين يتم بواسطة خوارزميات التوصية .

كيف يحدث هذا عمليا؟ من خلال أنظمة التوصية ، تنظم التجارة الإلكترونية المنتجات وتقدمها للمستهلك الذي يصل إلى متجرك .

يساعد هذا النوع من الموارد على تحسين تجربة التسوق وتسهيل البحث عن البضائع المثالية ، مما يؤدي إلى زيادة المبيعات.

يمكن إثبات هذه العلاقة إذا بحثنا عن الأبحاث التي تتناول اتجاهات سلوك العملاء. يشير استطلاع أجرته شركة Zendesk ، على سبيل المثال ، إلى أن 75٪ من المستهلكين يرغبون في إنفاق المزيد مع الشركات التي تقدم تجربة ممتازة.

تظهر أبحاث Salesforce أن 74٪ من المستهلكين من المحتمل أن يغيروا العلامات التجارية إذا وجدوا أن عملية الشراء صعبة للغاية .

لذلك ، تعمل خوارزمية التوصية على وجه التحديد كميسر لخطوات الاستحواذ. استمر في القراءة وتعرف على المزيد حول الموضوع!

• ما هي خوارزمية التوصية؟
• كيف تعمل خوارزميات التوصية؟
• مثال على نظام توصية Netflix
• فوائد خوارزميات التوصية للمتاجر عبر الإنترنت
• كيفية إنشاء نظام توصية للتجارة الإلكترونية؟

ما هي خوارزمية التوصية؟

الخوارزمية هي سلسلة من التعليمات والعمليات المحددة لأداء المهام وحل العمليات الحسابية والمعادلات المعدة للتوصية بالعناصر للمستخدمين الذين يتصفحون الإنترنت.

عندما نفكر في سياق التجارة الإلكترونية ، فإن خوارزميات التوصية هي أساس البرنامج الذي يقترح المنتجات للمستهلكين الذين يصلون إلى المتجر الافتراضي ، ويعملون بطريقة مماثلة للبائع الافتراضي .

يقوم نظام التوصية بإجراء تحليلات ودراسات متعمقة لتحديد الأنماط وبيانات الإسناد الترافقي ، بناءً على الاحتمالية.

كيف تعمل خوارزميات التوصية؟

بشكل عام ، هناك نوعان من نماذج التوصيات الرئيسية : المخصص وغير المخصص .  

تأخذ التوصية المخصصة في الاعتبار سلوك كل مستهلك ، ونقراتك ، والبضائع التي تمت زيارتها والمعلومات الأخرى لتقديم المنتجات التي تتوافق مع هذا النوع من البحث.

لا تقدم التوصيات مزيدًا من الاقتراحات العامة ، وفقًا للعناصر المعروضة ، والفئات ، والعروض ، والأخبار ، وما إلى ذلك. بعد ذلك ، سنشرح بالتفصيل كيف يعمل كل خيار من هذه الخيارات في الممارسة العملية ، لذا استمر في القراءة!

أنظمة التوصية مع التعلم الآلي

يتم استخدام نظام توصية التعلم الآلي في الإحالات الشخصية.

في مثل هذه الحالات ، تقدم الخوارزميات الذكية ذات الذكاء الاصطناعي (AI) توصيات بناءً على ما تعلمته الأجهزة حول سلوك المشتري داخل الموقع. التعلم الآلي يعني بالضبط التعلم الآلي.

من خلال هذه التقنية ، ستنظم نوافذ التوصيات المنتجات مع الأخذ في الاعتبار الصفحات التي زارها المستخدم وعمليات البحث التي قام بها .

دعنا نستخدم مثالاً لجعل الشرح أكثر بساطة. ضع في اعتبارك متجرًا للألعاب عبر الإنترنت ، يتلقى زيارة من المستهلك بحثًا عن قوائم للرسم.

من سلوك البحث وتقييم الصفحات التي تتم زيارتها ، تقدم العروض الافتراضية المنتجات المخصصة تلقائيًا اقتراحات للمنتجات ذات الصلة. انظر للمثال ادناه.

إذا بحث مستخدم آخر عن دمى الدببة ، فسوف يتأثرون بنافذة توصية مختلفة تمامًا عن المثال أعلاه. في هذه الحالة ، تحترم قائمة المنتجات الموصى بها متطلبات المستهلك المعني.

لذلك ، تقدم التجارة الإلكترونية مع خوارزمية توصية قابلة للتخصيص منتجات مختلفة لكل مستهلك يصل إلى الموقع ويتفاعل معه.

يؤدي استخدام خوارزميات التوصية القابلة للتخصيص بشكل عام إلى توسيع أهمية المنتج المقترح للزائر ، بعد كل شيء ، فإنه يأخذ في الاعتبار سلوك المستخدم لتقديمك.

علاوة على ذلك ، يساهم تخصيص الاتصال في جعل علامتك التجارية متميزة عن المنافسة وإظهار أن الشركة تقدم منتجات تتماشى مع احتياجات المشترين.

أخيرًا ، من خلال عرض المنتجات المشابهة أو المكملة لتلك التي يبحث عنها العملاء المحتملون ، لا تزال الميزة تفضل نتائج الإجراءات مثل البيع المتقاطع والبيع الإضافي ، مما يساعد على زيادة متوسط ​​التذكرة .

اقرأ أيضًا: لماذا نستخدم نظام توصية الذكاء الاصطناعي؟  

أنظمة التوصية غير القابلة للتخصيص

في الحالات التي لا تأخذ فيها خوارزمية التوصية في الاعتبار سلوك البحث والتنقل لكل عميل ، يمكن فصل المنتجات المشار إليها في النوافذ إلى فئات مثل:

• إطلاق؛
• الأكثر مشاهدة
• معظم المنتجات المشتراة ؛
• فئات المنتجات المحددة وما إلى ذلك.

توضح الصورة أدناه مثالاً على كيفية عمل أنظمة الاقتراحات دون التخصيص.

لاحظ أن هناك توصية ، لكنها تعمل بطريقة أكثر عمومية ، مع مراعاة المعايير المختلفة التي يجب أن تتوافق مع استراتيجية عملك. هذه أيضًا ميزة مفيدة جدًا للتجارة الإلكترونية.

مثال على نظام توصية Netflix

Netflix لديها نظام مشهور جدًا لتوصية التعلم الآلي.

من خلال تقنية التوصية ، يكون البث قادرًا على فهم سلوك وأذواق واهتمامات كل مستخدم ، وفقًا لنوع المحتوى الذي يستهلكه.

نظرًا لأن لكل عميل سلوك بحث وترفيه مختلف ، يتم تخصيص كل "شاشة رئيسية" لـ Netflix.

الغرض من الأداة هو إبقاء المستهلكين المخلصين لحلها ، ومن أجل ذلك ، تستخدم ميزات مثل خوارزميات التوصية التي تساعد في الحفاظ على تفاعل المستخدمين مع الخدمة.

لاحظ كيف يعد هذا مثالًا ممتازًا لما يمكن أن يقوم به نظام التوصية: فهو يحسن التجربة ويولد المزيد من المشاركة ويحافظ على ارتباط العميل بالعلامة التجارية .

بالطبع ، لا تتعلق حالة Netflix بالمنتجات داخل التجارة الإلكترونية ، ومع ذلك ، فهي أحد الأمثلة على كيفية مساهمة نظام التوصية في العلاقة بين العلامة التجارية والمستهلك .

اقرأ أيضًا: نظام توصيات أمازون وأسراره .

فوائد خوارزميات التوصية للمتاجر عبر الإنترنت

لقد اكتشفت حتى الآن ماهية خوارزميات التوصيات وكيف تعمل. ومع ذلك ، هل الاستثمار في هذه التقنية سيحقق العائد الذي تتوقعه؟

اكتشف قائمة فوائد استخدام خوارزمية التوصية :

• يحسن تجربة التسوق للعميل ؛
• يساعد المستهلكين في العثور على ما يبحثون عنه وإتمام عملية الشراء في وقت أقل ؛
• تقليل معدل التسرب في الموقع ؛
• يساهم في البيع العابر وزيادة استراتيجيات البيع ؛
• يزيد من معدل التحويل .
• يزيد من متوسط ​​التذكرة ؛
• مشترين مخلصين.

كيفية إنشاء نظام توصية للتجارة الإلكترونية؟

حتى الآن ، جيد جدًا ، ولكن كيف يمكن إنشاء نظام توصية للتجارة الإلكترونية؟ لحساب نظام مثل هذا في متجرك عبر الإنترنت ، لا تحتاج إلى إنشاء نظام من البداية. واحدة من أكثر الطرق فعالية للقيام بذلك هي الاستفادة من الموارد المتاحة بالفعل في السوق ، مثل نوافذ المتاجر الذكية ، والتي يقدمها الخبراء المتخصصون.

يستخدم هذا النوع من التكنولوجيا البيانات والمعلومات لإنشاء عملاء محتملين أو غير مخصصين ، مما يساهم في تحقيق جميع مزايا الآلية.

الخبر السار هو أن تنفيذ هذه الوظيفة حاليًا يمكن أن يكون بسيطًا للغاية ، باستخدام أدوات SmartHint ، المكونة من نوافذ التوصية ؛ بحث ذكي النوافذ المنبثقة للاحتفاظ ؛ هي مواقع ساخنة .

تعد واجهات عرض SmartHint ذاتية التحكم ، لذلك ليست هناك حاجة لإجراء إعدادات يدوية. يقوم الذكاء الاصطناعي بإجراء تحليل في الوقت الفعلي وتوزيع المنتجات تلقائيًا في نقاط استراتيجية على الموقع.

تعرف على المزيد حول كيفية تنفيذ خوارزميات التوصيات في متجرك ، دون تأخير وبسهولة بالغة. اكتشف الحل الكامل!