Sistem Rekomendasi: Cara Membuatnya Menggunakan Pembelajaran Mesin

Jika Anda terlibat dalam e-niaga, artikel ini cocok untuk Anda! Bayangkan diri Anda menjelajah melalui platform seperti Amazon, Netflix, atau Spotify. Anda sering menemukan rekomendasi produk yang menarik minat Anda, film atau serial yang mungkin Anda sukai, atau musik yang sesuai dengan selera Anda. Yah, rekomendasi ini tidak acak. Mereka adalah bagian dari apa yang dikenal sebagai sistem rekomendasi ilmu data, yang diterapkan oleh banyak perusahaan untuk berbagai manfaat .

Artikel ini akan mempelajari dunia yang menakjubkan ini dan memandu Anda melalui proses langkah demi langkah untuk membuat sistem rekomendasi Anda sendiri.

Apa itu Sistem Rekomendasi?

Sistem rekomendasi adalah algoritme yang dirancang untuk memprediksi produk atau layanan di toko online yang kemungkinan besar akan dibeli oleh pengguna . Prediksi ini kemudian ditampilkan di situs web saat pengguna menjelajah.

Sebelum pengembangan pembelajaran mesin, platform e-niaga mengandalkan menampilkan daftar "paling banyak dibeli" atau "peringkat teratas" untuk menarik konsumen. Namun, bagian ini menampilkan item dan layanan yang sama untuk semua pengguna. Meskipun daftar ini masih digunakan, sistem pemberi rekomendasi telah terbukti lebih efektif dengan memberikan saran yang dipersonalisasi yang disesuaikan untuk setiap pelanggan.

Bagaimana Cara Kerja Sistem Rekomendasi?

Sistem rekomendasi menganalisis data yang dikumpulkan dari aktivitas penjelajahan pengguna, seperti produk yang telah mereka lihat atau beli dan interaksi mereka dengan platform. Sistem ini menggunakan algoritme canggih untuk membuat perbandingan terperinci antara profil pengguna untuk mengidentifikasi pola umum. Akibatnya, mereka dapat merekomendasikan produk atau layanan yang semakin relevan bagi setiap konsumen.

Jenis Rekomendasi

Saat membuat sistem rekomendasi, para ahli biasanya menggunakan dua strategi utama:

• Collaborative Filters Recommenders : Algoritme ini berfokus pada karakteristik pengguna dari informasi yang dikumpulkan tentang mereka. Algoritme mempertimbangkan pembelian sebelumnya, peringkat produk, pengeluaran rata-rata per pembelian, dan preferensi. Kemudian mengidentifikasi pengguna serupa yang telah membuat pilihan yang sebanding dan menentukan produk atau layanan mana yang mereka inginkan. Berdasarkan analisis ini, algoritme memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi.
• Rekomendasi Penyaringan Berbasis Konten : Dalam pendekatan ini, prediksi didasarkan pada karakteristik produk atau layanan, dan riwayat pembelian atau preferensi pengguna tidak dipertimbangkan. Alih-alih, algoritme memeriksa fitur produk, seperti harga, merek, peringkat, ukuran, dan atribut relevan lainnya, untuk menghasilkan rekomendasi.
  
  
  

Mengapa Menerapkan Sistem Rekomendasi di Ecommerce Anda?

• Tingkatkan kemungkinan pembelian tambahan : Dorong pelanggan untuk menemukan dan membeli lebih banyak produk dan layanan, meningkatkan pendapatan penjualan e-niaga.
• Maksimalkan keseluruhan penjualan: Optimalkan visibilitas produk dan tingkatkan penjualan yang menghasilkan tingkat konversi yang lebih tinggi.
• Pertahankan pelanggan lebih lama: Buat mereka tetap terlibat dalam toko online Anda, mengurangi peluang mereka untuk pergi dan meningkatkan nilai seumur hidup pelanggan potensial mereka.
• Tingkatkan kepuasan pelanggan: Merekomendasikan produk yang selaras dengan minat dan preferensi pelanggan akan meningkatkan pengalaman berbelanja mereka.

• Menumbuhkan loyalitas pelanggan: Ketika pelanggan merasa dipahami dan diberikan rekomendasi yang berharga, mereka cenderung tetap setia pada bisnis Anda.

  

Kapan Tidak Menerapkan Sistem Rekomendasi Pembelajaran Mesin

Meskipun sistem rekomendasi menawarkan banyak manfaat, ini mungkin bukan waktu terbaik untuk menerapkannya dalam bisnis Anda jika basis pelanggan Anda kecil atau katalog produk atau layanan Anda terbatas. Faktor-faktor ini dapat membatasi keefektifan algoritme. Berinvestasi dalam ilmu data menjadi lebih menguntungkan saat basis pelanggan Anda tumbuh dan penawaran Anda berkembang .

Cara Membuat Sistem Rekomendasi Dengan Machine Learning

Python banyak disukai untuk membuat ilmu data dan alat pembelajaran mesin serta aplikasi web karena kodenya yang kuat dan sintaks yang dioptimalkan. Direkomendasikan untuk pemrogram yang memasuki bidang ini karena keandalannya dan dukungan pengembangan perangkat lunak yang ekstensif.

Namun, bahasa alternatif seperti Java, Golang, Node.js, PHP, atau Ruby juga dapat dipertimbangkan.

Java adalah alternatif terbaik untuk Python dan pesaing utamanya.

Jika Anda ingin menerapkan sistem rekomendasi web atau menyempurnakan yang sudah Anda miliki, tim ilmu data kami dapat membantu Anda. Hubungi kami jika Anda ingin kami menganalisis situasi Anda.

Tips untuk Meningkatkan Sistem Rekomendasi Anda

Pertimbangkan Lokasinya

Penempatan rekomendasi dalam masalah e-niaga Anda. Pertimbangkan di mana dan kapan rekomendasi muncul untuk mengoptimalkan fungsionalitas sistem dan pengalaman pengguna.

Lokasi yang ideal dapat bervariasi tergantung pada situs web Anda dan jenis produk atau layanan yang Anda tawarkan. Namun, praktik standar dalam e-niaga termasuk menampilkan rekomendasi di bagian bawah artikel atau di akhir proses pembelian.

Jika Anda memerlukan klarifikasi lebih lanjut, sebaiknya lakukan pengujian A/B untuk membuat keputusan terbaik.

Berjuang untuk Relevansi Strategis

Apa rekomendasi yang bagus? Sebenarnya, tidak semua rekomendasi untuk pelanggan baik untuk perusahaan Anda.

Meskipun menawarkan rekomendasi praktis sangat penting, beberapa mungkin terlalu jelas untuk menjadi berharga bagi pelanggan. Oleh karena itu, pertimbangkan untuk memperkenalkan rekomendasi berisiko yang memaparkan pelanggan pada produk dan layanan yang tidak dikenal .

Dari perspektif bisnis, sangat penting untuk mendasarkan rekomendasi pada profitabilitas produk. Triknya adalah menyeimbangkan antara apa yang menguntungkan bisnis Anda dan apa yang berharga bagi pelanggan adalah kuncinya .

Jika Anda ingin menerapkan sistem rekomendasi web Anda atau meningkatkan yang sudah Anda miliki, tim ilmu data kami dapat membantu Anda. Kami harap kami telah membantu Anda belajar menerapkan sistem rekomendasi web atau menyempurnakan yang sudah Anda miliki dengan tips dan trik!