Apa itu algoritma rekomendasi dan bagaimana cara meningkatkan penjualan online?

Algoritme adalah urutan instruksi dan operasi yang ditentukan untuk melakukan tugas dan menyelesaikan perhitungan dan persamaan yang dimaksudkan untuk merekomendasikan item kepada pengguna yang menjelajahi internet. Algoritme rekomendasi adalah dasar perangkat lunak yang menyarankan item kepada pengguna di internet.

Saat Anda mengunjungi toko fisik, biasanya ada penjual yang tersedia untuk menyarankan produk yang memenuhi kebutuhan Anda. Namun, di toko virtual, prosesnya berbeda. Artinya, pekerjaan penugasan dilakukan oleh algoritma rekomendasi .

Bagaimana ini terjadi dalam praktik? Melalui sistem rekomendasi, e-commerce mengatur dan menyajikan produk kepada konsumen yang mengakses toko Anda .

Jenis sumber daya ini membantu meningkatkan pengalaman berbelanja dan memfasilitasi pencarian barang dagangan yang ideal, yang menghasilkan lebih banyak penjualan.

Hubungan ini dapat dibuktikan jika kita mencari penelitian yang membahas tren perilaku pelanggan. Sebuah survei Zendesk , misalnya, menunjukkan bahwa 75% konsumen bersedia menghabiskan lebih banyak dengan perusahaan yang menawarkan pengalaman luar biasa.

Penelitian tenaga penjualan menunjukkan bahwa 74% konsumen mungkin akan berganti merek jika mereka merasa proses pembeliannya terlalu sulit .

Oleh karena itu, algoritma rekomendasi bekerja tepat sebagai fasilitator langkah akuisisi. Teruslah membaca dan pelajari lebih lanjut tentang topik ini!

• Apa itu algoritma rekomendasi?
• Bagaimana cara kerja algoritma rekomendasi?
• Contoh sistem rekomendasi Netflix
• Manfaat algoritme rekomendasi untuk toko online
• Bagaimana cara membuat sistem rekomendasi e-commerce?

Apa itu algoritma rekomendasi?

Algoritme adalah urutan instruksi dan operasi yang ditentukan untuk melakukan tugas dan menyelesaikan perhitungan dan persamaan yang dimaksudkan untuk merekomendasikan item kepada pengguna yang menjelajahi internet.

Ketika kita berpikir dalam konteks e-commerce, algoritme rekomendasi adalah dasar dari perangkat lunak yang menyarankan produk kepada konsumen yang mengakses toko virtual, bekerja dengan cara yang mirip dengan penjual virtual .

Sistem rekomendasi mereka melakukan analisis dan studi mendalam untuk mengidentifikasi pola dan data referensi silang, berdasarkan probabilitas.

Bagaimana cara kerja algoritma rekomendasi?

Secara umum, ada dua templat rekomendasi utama : yang dipersonalisasi dan yang tidak disesuaikan .  

Rekomendasi yang dipersonalisasi mempertimbangkan perilaku setiap konsumen , klik Anda, barang yang dikunjungi, dan informasi lainnya untuk menyajikan produk yang selaras dengan jenis penelitian ini.

Rekomendasi tidak disesuaikan melakukan saran yang lebih umum , sesuai dengan item yang ditawarkan, kategori, penawaran, berita, dll. Selanjutnya, kami akan menjelaskan secara rinci bagaimana masing-masing opsi ini bekerja dalam praktik, jadi teruslah membaca!

Sistem rekomendasi dengan pembelajaran mesin

Sistem rekomendasi pembelajaran mesin digunakan dalam rujukan yang dipersonalisasi.

Dalam kasus seperti itu, algoritme cerdas dengan kecerdasan buatan (AI) , membuat rekomendasi berdasarkan apa yang dipelajari perangkat keras tentang perilaku pembeli di dalam situs web. Pembelajaran mesin sebenarnya berarti pembelajaran mesin.

Melalui teknologi inilah jendela rekomendasi akan mengatur produk mengingat halaman yang telah dikunjungi pengguna dan pencarian yang dia lakukan .

Mari kita gunakan contoh untuk membuat penjelasannya lebih sederhana. Pertimbangkan toko mainan online, yang menerima kunjungan dari konsumen untuk mencari papan tulis untuk menggambar.

Dari perilaku pencarian dan evaluasi halaman yang sedang dikunjungi, virtual menampilkan produk yang dipersonalisasi secara otomatis menyajikan saran untuk produk terkait. Lihatlah contoh di bawah ini.

Jika pengguna lain mencari boneka beruang, mereka akan terpengaruh oleh jendela rekomendasi yang sama sekali berbeda dari contoh di atas. Dalam hal ini, daftar produk yang direkomendasikan akan menghormati permintaan konsumen yang bersangkutan.

Oleh karena itu, e-commerce dengan algoritma rekomendasi yang dapat disesuaikan menghadirkan produk yang berbeda untuk setiap konsumen yang mengakses dan berinteraksi dengan situs.

Penggunaan algoritme rekomendasi yang dapat disesuaikan umumnya memperluas relevansi produk yang disarankan bagi pengunjung, bagaimanapun juga, ini mempertimbangkan perilaku pengguna untuk memperkenalkan Anda.

Selanjutnya, kustomisasi komunikasi berkontribusi untuk membuat merek Anda menonjol dari persaingan dan menunjukkan bahwa perusahaan menawarkan produk yang sesuai dengan kebutuhan pembeli.

Terakhir, dengan menampilkan produk yang serupa atau melengkapi dengan yang dicari oleh calon pelanggan, fitur tersebut tetap mengunggulkan hasil tindakan seperti cross selling dan up selling , yang membantu meningkatkan rata-rata tiket .

Baca juga: Mengapa Menggunakan Sistem Rekomendasi Kecerdasan Buatan?  

Sistem rekomendasi yang tidak dapat disesuaikan

Dalam kasus di mana algoritme rekomendasi tidak mempertimbangkan perilaku pencarian dan navigasi setiap pelanggan, produk yang ditunjukkan di jendela dapat dipisahkan ke dalam kategori seperti:

• rilis;
• paling terlihat;
• produk yang paling banyak dibeli;
• kategori produk tertentu dll.

Gambar di bawah ini menunjukkan contoh bagaimana sistem pemberi rekomendasi tanpa penyesuaian bekerja.

Perhatikan bahwa ada rekomendasi, tetapi ini bekerja dengan cara yang lebih umum, dengan mempertimbangkan berbagai kriteria yang harus sesuai dengan strategi bisnis Anda. Ini juga merupakan fitur yang sangat berguna untuk e-commerce.

Contoh sistem rekomendasi Netflix

Netflix memiliki sistem rekomendasi pembelajaran mesin yang sangat terkenal.

Melalui teknologi rekomendasi, streaming mampu memahami perilaku, selera, dan minat setiap pengguna, sesuai dengan jenis konten yang dikonsumsinya.

Karena setiap pelanggan memiliki perilaku pencarian dan hiburan yang berbeda, setiap "layar beranda" Netflix dipersonalisasi.

Tujuan alat ini adalah untuk menjaga konsumen setia Anda pada solusinya, dan untuk itu, alat ini menggunakan fitur seperti algoritme rekomendasi yang membantu pengguna tetap terlibat dengan layanan.

Perhatikan bagaimana ini adalah contoh yang sangat baik tentang apa yang mampu dilakukan oleh sistem pemberi rekomendasi: meningkatkan pengalaman , menghasilkan lebih banyak keterlibatan, dan membuat pelanggan tetap berhubungan dengan merek .

Tentu saja, kasus Netflix bukan tentang produk dalam e-commerce, namun merupakan salah satu contoh bagaimana sistem rekomendasi dapat berkontribusi pada hubungan antara merek dan konsumen .

Baca juga: Sistem Rekomendasi Amazon dan Rahasianya .

Manfaat algoritme rekomendasi untuk toko online

Sejauh ini Anda telah menemukan apa itu algoritme rekomendasi dan bagaimana cara kerjanya. Namun, apakah investasi dalam teknologi ini akan membawa pengembalian yang Anda harapkan?

Temukan daftar manfaat menggunakan algoritme rekomendasi :

• meningkatkan pengalaman berbelanja pelanggan;
• membantu konsumen menemukan apa yang mereka cari dan menyelesaikan pembelian dalam waktu yang lebih singkat;
• mengurangi tingkat putus sekolah di situs web;
• berkontribusi pada strategi penjualan silang dan penjualan atas;
• meningkatkan tingkat konversi ;
• meningkatkan tiket rata-rata;
• pembeli setia.

Bagaimana cara membuat sistem rekomendasi e-commerce?

Sejauh ini bagus, tapi bagaimana cara membuat sistem rekomendasi untuk e-commerce? Untuk menghitung sistem seperti ini di toko online Anda, Anda tidak perlu membuat sistem dari awal. Salah satu cara paling efisien untuk melakukannya adalah dengan memanfaatkan sumber daya yang sudah tersedia di pasar, seperti jendela toko pintar , dan ditawarkan oleh pakar materi pelajaran.

Teknologi semacam ini menggunakan data dan informasi untuk membuat pribadi atau tidak kepada pelanggan potensial, berkontribusi sehingga semua manfaat mekanisme dapat dicapai.

Kabar baik adalah bahwa saat ini mengimplementasikan fungsi ini bisa sangat sederhana, menggunakan alat SmartHint , terdiri dari jendela rekomendasi ; pencarian cerdas ; pop-up retensi ; adalah hotsites .

Showcase SmartHint bersifat otonom, jadi tidak perlu membuat pengaturan manual. Kecerdasan buatan melakukan analisis waktu nyata dan secara otomatis mendistribusikan produk pada titik-titik strategis di situs.

Pelajari lebih lanjut tentang cara menerapkan algoritme rekomendasi di toko Anda, tanpa penundaan dan dengan sangat mudah. Temukan solusi lengkapnya!