レコメンデーション システム: 機械学習を使用してレコメンデーション システムを作成する方法

eコマースに携わっている方には、この記事がおすすめです。 Amazon、Netflix、Spotify などのプラットフォームを閲覧している自分を想像してみてください。 興味のある製品、楽しみそうな映画やシリーズ、好みに合った音楽などの推奨事項が表示されることがよくあります。 そうですね、これらの推奨事項はランダムではありません。 これらは、いわゆるデータ サイエンス レコメンデーション システムの一部であり、多くの企業が多くの利点を得るために導入しています。

この記事では、この魅力的な世界を詳しく掘り下げ、独自のレコメンデーション システムを作成する手順を段階的に説明します。

レコメンダーシステムとは何ですか?

レコメンデーション システムは、オンライン ストアでユーザーが購入する可能性が最も高い製品またはサービスを予測するように設計されたアルゴリズムです。 これらの予測は、ユーザーが閲覧しているときに Web サイトに表示されます。

機械学習が開発される前は、e コマース プラットフォームは、消費者を引き付けるために「最も購入された」リストや「最も評価の高い」リストを表示することに依存していました。 ただし、これらのセクションでは、すべてのユーザーに対して同じアイテムとサービスが表示されました。 これらのリストはまだ使用されていますが、レコメンダー システムは、個々の顧客に合わせてカスタマイズされた提案を提供することで、より効果的であることが証明されています。

レコメンデーション システムはどのように機能しますか?

レコメンデーション システムは、ユーザーが閲覧または購入した製品やプラットフォームとのやり取りなど、ユーザーの閲覧活動から収集されたデータを分析します。 これらのシステムは、高度なアルゴリズムを使用してユーザー プロファイル間の詳細な比較を行い、共通のパターンを特定します。 その結果、各消費者にとってますます関連性の高い製品やサービスを推奨できるようになります。

推薦者の種類

レコメンデーション システムの作成に関して、専門家は通常、次の 2 つの主な戦略を採用します。

• 協調フィルター レコメンダー: これらのアルゴリズムは、ユーザーに関して収集された情報からユーザーの特性に焦点を当てます。 このアルゴリズムでは、以前の購入、製品の評価、購入ごとの平均支出、および好みが考慮されます。 次に、同等の選択をした同様のユーザーを特定し、どの製品やサービスを希望するかを決定します。 この分析に基づいて、アルゴリズムはパーソナライズされた推奨事項を提供します。
• コンテンツベースのフィルタリングレコメンダー: このアプローチでは、予測は製品またはサービスの特性に基づいており、ユーザーの購入履歴や好みは考慮されません。 代わりに、アルゴリズムは、価格、ブランド、評価、サイズ、その他の関連する属性などの製品の機能を調べて、推奨事項を生成します。
  
  
  

e コマースにレコメンデーション システムを実装する理由

• 追加購入の可能性を高める: 顧客がより多くの製品やサービスを見つけて購入するように促し、e コマースの売上収益を増やします。
• 全体的な売上を最大化する:製品の認知度を最適化し、売上を増加させ、コンバージョン率の向上につながります。
• 顧客をより長く維持する:オンライン ストア内での顧客の関与を維持し、離脱の可能性を減らし、潜在的な顧客生涯価値を高めます。
• 顧客満足度の向上:顧客の興味や好みに合った製品を推奨することで、ショッピング体験が向上します。

• 顧客ロイヤルティの育成:顧客は理解されていると感じ、価値のある推奨事項が提供されると、あなたのビジネスに対するロイヤルティを維持する可能性が高くなります。

  

機械学習レコメンデーション システムを実装すべきでない場合

レコメンデーション システムには多くの利点がありますが、顧客ベースが小さい場合、または製品やサービスのカタログが限られている場合は、レコメンデーション システムをビジネスに導入するのに最適な時期ではない可能性があります。 これらの要因により、アルゴリズムの有効性が制限される可能性があります。 データ サイエンスへの投資は、顧客ベースが拡大し、サービスが拡大するにつれて、より収益性が高くなります。

機械学習を使用してレコメンデーション システムを作成する方法

Python は、その堅牢なコードと最適化された構文により、データ サイエンス、機械学習ツール、Web アプリケーションの作成に広く好まれています。 その信頼性と広範なソフトウェア開発サポートにより、この分野に参入するプログラマーにお勧めします。

ただし、Java、Golang、Node.js、PHP、Ruby などの代替言語も考慮できます。

Java は、Python およびその主な競合製品に代わる最良の選択肢です。

Web レコメンデーション システムを実装したい場合、または既存のシステムを改善したい場合は、当社のデータ サイエンス チームがお手伝いします。 あなたの状況を分析したい場合は、お問い合わせください。

レコメンデーション システムを改善するためのヒント

場所を考慮する

e コマース内でのレコメンデーションの配置は重要です。 システムの機能とユーザー エクスペリエンスの両方を最適化するために、推奨事項がいつどこに表示されるかを考慮してください。

理想的な場所は、Web サイトや提供する製品やサービスの種類によって異なります。 ただし、e コマースの標準的な慣行には、記事の下部または購入プロセスの最後に推奨事項を表示することが含まれます。

さらに明確な説明が必要な場合は、最良の決定を下すために A/B テストを実施することをお勧めします。

戦略的関連性の追求

良いお勧めとは何ですか? 実のところ、顧客に対するすべての推奨事項が会社にとって良いものであるとは限りません。

実用的な推奨事項を提供することは非常に重要ですが、中には明白すぎて顧客にとって価値のないものもあります。 したがって、顧客を馴染みのない製品やサービスにさらす危険な推奨事項の導入を検討してください。

ビジネスの観点からは、製品の収益性に基づいて推奨事項を決定することが重要です。 重要なのは、ビジネスに利益をもたらすものと顧客にとって価値のあるもののバランスを取ることです。

Web レコメンデーション システムを実装したい場合、または既存のシステムを改善したい場合は、当社のデータ サイエンス チームがお手伝いします。 Web レコメンデーション システムの実装方法を学習したり、ヒントやコツを使って既存のシステムを改善したりするのに役立つことを願っています。