レコメンデーション アルゴリズムとは何ですか?また、オンライン セールスをどのように増加させますか?

アルゴリズムとは、インターネットを閲覧しているユーザーにアイテムを推奨する目的で、タスクを実行し、計算と方程式を解くための一連の指示と定義された操作です。 レコメンデーション アルゴリズムは、インターネット上のユーザーにアイテムを提案するソフトウェアの基礎です。

実店舗を訪れると、お客様のニーズに合った製品を提案できる営業担当者がいることがよくあります。 ただし、仮想店舗では、プロセスが異なります。 つまり、割り当て作業は推奨アルゴリズムによって行われます。

これは実際にはどのように起こりますか？ レコメンダー システムを通じて、e コマースは製品を整理し、ストアにアクセスする消費者に提示します。

このタイプのリソースは、ショッピング体験を改善し、理想的な商品の検索を容易にするのに役立ち、結果として売上が増加します。

この関係は、顧客行動の傾向に対処する調査を探すことで証明できます。 たとえば、 Zendeskの調査では、消費者の75%が、優れたエクスペリエンスを提供する企業により多くのお金を費やすことをいとわないと指摘しています。

Salesforce の調査によると、購入プロセスが難しすぎると感じた場合、消費者の74%はおそらくブランドを変更するでしょう。

したがって、推奨アルゴリズムは、取得ステップのファシリテーターとして正確に機能します。 読み続けて、トピックについてもっと学びましょう！

• レコメンデーションアルゴリズムとは？
• レコメンデーション アルゴリズムはどのように機能しますか?
• Netflixレコメンドシステムの例
• オンライン ストアのレコメンデーション アルゴリズムの利点
• e コマース レコメンデーション システムの作成方法

レコメンデーションアルゴリズムとは？

アルゴリズムとは、インターネットを閲覧しているユーザーにアイテムを推奨する目的で、タスクを実行し、計算と方程式を解くための一連の指示と定義された操作です。

e コマースのコンテキストで考えると、レコメンデーション アルゴリズムは、仮想ストアにアクセスする消費者に製品を提案するソフトウェアの基盤であり、仮想販売者と同様の方法で機能します。

彼らの推奨システムは、詳細な分析と調査を実行して、確率に基づいてパターンと相互参照データを識別します。

レコメンデーション アルゴリズムはどのように機能しますか?

一般に、パーソナライズされたものとカスタマイズされていないものの2つの主要な推奨テンプレートがあります。  

パーソナライズされたレコメンデーションでは、各消費者の行動、クリック、訪問した商品、およびその他の情報を考慮して、このタイプの調査に沿った製品を提示します。

推奨事項は、提供されるアイテム、カテゴリ、オファー、ニュースなどに応じて、より一般的な提案を実行するカスタマイズされたものではありません。次に、これらの各オプションが実際にどのように機能するかを詳しく説明しますので、読み続けてください!

機械学習によるレコメンダー システム

機械学習レコメンダー システムは、パーソナライズされた紹介で使用されます。

このような場合、人工知能 (AI)を使用したスマート アルゴリズムが、ウェブサイト内の購入者の行動についてハードウェアが学習した内容に基づいて推奨事項を作成します。 機械学習とは、まさに機械学習を意味します。

ユーザーが訪れたページと行った検索を考慮して、レコメンデーション ウィンドウが製品を整理するのは、この技術によるものです。

説明を簡単にするために、例を使用しましょう。 おもちゃのオンライン ストアを考えてみましょう。このストアには、絵を描く石版を探している消費者が訪れます。

検索行動と訪問されているページの評価から、仮想ショーケースのパーソナライズされた製品は、関連製品の提案を自動的に提示します。 以下の例を見てください。

別のユーザーがテディベアを検索すると、上記の例とはまったく異なる推奨ウィンドウの影響を受けます。 この場合、推奨される製品のリストは、問題の消費者の要求を尊重します。

したがって、カスタマイズ可能な推奨アルゴリズムを備えた電子商取引では、サイトにアクセスして対話する消費者ごとに異なる製品が提示されます。

カスタマイズ可能なレコメンデーション アルゴリズムを使用すると、一般に、提案された製品の関連性が訪問者に拡大されます。最終的には、ユーザーの行動を考慮して紹介します。

さらに、コミュニケーションのカスタマイズは、ブランドを競合他社より際立たせ、その会社がバイヤーのニーズに沿った製品を提供していることを示すのに役立ちます。

最後に、潜在的な顧客が検索した製品と類似または補完する製品を表示することにより、この機能はクロスセリングやアップセリングなどのアクションの結果を優先し、平均チケットの増加に役立ちます.

また読む:人工知能レコメンデーション システムを使用する理由 

カスタマイズ不可能な推奨システム

レコメンデーション アルゴリズムが各顧客の検索およびナビゲーションの動作を考慮しない場合、ウィンドウに表示される製品は次のようなカテゴリに分類できます。

• リリース;
• 最も見られる;
• 最も購入された製品;
• 特定の製品カテゴリなど

以下の画像は、カスタマイズなしのレコメンダー システムがどのように機能するかの例を示しています。

推奨事項はありますが、ビジネスの戦略に準拠する必要があるさまざまな基準を考慮して、より一般化された方法で機能することに注意してください。 これは、電子商取引にも非常に便利な機能です。

Netflixレコメンドシステムの例

Netflix には、非常に有名な機械学習レコメンデーション システムがあります。

レコメンデーション技術により、ストリーミングは各ユーザーが消費するコンテンツの種類に応じて、各ユーザーの行動、好み、興味を理解することができます。

顧客ごとに検索やエンターテイメントの行動が異なるため、Netflix の「ホーム画面」はそれぞれパーソナライズされています。

このツールの目的は、忠実な消費者をそのソリューションに引き留めることであり、そのために、ユーザーがサービスに関与し続けるのに役立つ推奨アルゴリズムなどの機能を使用します.

これが、レコメンダー システムの機能を示す優れた例であることに注意してください。エクスペリエンスが向上し、より多くのエンゲージメントが生成され、顧客がブランドに関連するようになります。

もちろん、Netflix のケースは e コマース内の製品に関するものではありませんが、レコメンデーション システムがブランドと消費者の関係にどのように貢献できるかを示す例の 1 つです。

また読む: Amazon のレコメンデーション システムとその秘密.

オンライン ストアのレコメンデーション アルゴリズムの利点

ここまでで、レコメンデーション アルゴリズムとは何か、およびその仕組みを発見しました。 しかし、この技術への投資は、あなたが期待する利益をもたらすでしょうか?

レコメンデーション アルゴリズムを使用する利点のリストをご覧ください。

• 顧客のショッピング体験を向上させます。
• 消費者が探しているものを見つけて、より短い時間で購入を完了するのに役立ちます。
• ウェブサイトでのドロップアウト率を減らします。
• クロスセルおよびアップセル戦略に貢献します。
• コンバージョン率が向上します。
• 平均チケットを増やします。
• 忠実なバイヤー。

e コマース レコメンデーション システムの作成方法

ここまでは順調ですが、e コマース向けのレコメンデーション システムを作成するにはどうすればよいでしょうか。 このようなシステムをオンライン ストアでカウントするために、最初からシステムを作成する必要はありません。 これを行う最も効率的な方法の 1 つは、スマート ショップ ウィンドウなど、市場ですでに入手可能なリソースや、対象分野の専門家が提供するリソースを利用することです。

この種のテクノロジーは、データと情報を使用してパーソナライズされた、または潜在的な顧客を作成し、メカニズムのすべての利点を達成できるように貢献します。

優れたニュースは、現在、この機能の実装は、推奨ウィンドウで構成されるSmartHint ツールを使用して非常に簡単にできることです。 スマート検索; 保持ポップアップ; ホットサイトです。

SmartHint ショーケースは自律的であるため、手動で設定する必要はありません。 人工知能はリアルタイム分析を実行し、サイトの戦略的なポイントで製品を自動的に配布します。

遅滞なく、非常に簡単に、ストアにレコメンデーション アルゴリズムを実装する方法の詳細をご覧ください。 完全なソリューションを発見してください！