추천 알고리즘이란 무엇이며 온라인 판매를 늘리는 방법은 무엇입니까?

알고리즘은 작업을 수행하고 인터넷을 검색하는 사용자에게 항목을 추천하기 위한 계산 및 방정식을 해결하기 위한 일련의 지침 및 정의된 작업입니다. 추천 알고리즘은 인터넷에서 사용자에게 항목을 제안하는 소프트웨어의 기초입니다.

실제 매장을 방문하면 귀하의 요구 사항에 맞는 제품을 제안할 수 있는 영업 사원을 찾는 것이 일반적입니다. 그러나 가상 상점에서는 프로세스가 다릅니다. 즉, 할당 작업은 추천 알고리즘 에 의해 수행됩니다 .

이것이 실제로 어떻게 발생합니까? 추천 시스템을 통해 전자 상거래 는 귀하의 상점에 액세스하는 소비자에게 제품을 구성하고 제공합니다 .

이러한 유형의 리소스는 쇼핑 경험 을 개선 하고 이상적인 상품을 쉽게 검색하여 더 많은 판매를 유도하는 데 도움이 됩니다.

이 관계는 고객 행동의 경향을 다루는 연구를 찾는다면 입증될 수 있습니다. 예를 들어 Zendesk 에 대한 설문 조사에 따르면 소비자의 75% 가 우수한 경험을 제공하는 회사에 더 많은 비용을 지출할 의향 이 있다고 합니다.

Salesforce 조사에 따르면 소비자의 74% 는 구매 프로세스가 너무 어렵다고 생각하면 브랜드를 변경할 것입니다 .

따라서 추천 알고리즘은 획득 단계의 촉진자로서 정확하게 작동합니다. 계속 읽고 주제에 대해 자세히 알아보세요!

• 추천 알고리즘이란?
• 추천 알고리즘은 어떻게 작동합니까?
• 넷플릭스 추천 시스템 예시
• 온라인 상점을 위한 추천 알고리즘의 이점
• 전자 상거래 추천 시스템을 만드는 방법은 무엇입니까?

추천 알고리즘이란?

알고리즘은 작업을 수행하고 인터넷을 검색하는 사용자에게 항목을 추천하기 위한 계산 및 방정식을 해결하기 위한 일련의 지침 및 정의된 작업입니다.

전자 상거래의 맥락에서 생각할 때 추천 알고리즘은 가상 상점에 액세스하는 소비자에게 제품을 제안하는 소프트웨어의 기초이며 가상 판매자 와 유사한 방식으로 작동합니다 .

추천 시스템 은 확률 을 기반으로 패턴 및 상호 참조 데이터를 식별하기 위해 심층 분석 및 연구를 수행합니다.

추천 알고리즘은 어떻게 작동합니까?

일반적으로 두 가지 주요 추천 템플릿 이 있습니다 . 개인화 및 비맞춤형 .  

개인화된 추천 은 각 소비자의 행동 , 클릭, 방문한 상품 및 기타 정보를 고려하여 이러한 유형의 연구와 일치 하는 제품 을 제공합니다.

권장 사항은 제공되는 항목, 범주, 제안, 뉴스 등에 따라 보다 일반적인 제안 을 수행하는 사용자 지정 되지 않습니다. 다음으로 이러한 각 옵션이 실제로 어떻게 작동하는지 자세히 설명하므로 계속 읽으십시오!

머신 러닝이 포함된 추천 시스템

머신 러닝 추천 시스템은 개인화된 추천에 사용됩니다.

이러한 경우 인공 지능(AI) 이 포함된 스마트 알고리즘 은 하드웨어 가 웹 사이트 내 에서 구매자 의 행동 에 대해 학습 한 내용 을 기반으로 권장합니다 . 기계 학습은 정확히 기계 학습을 의미합니다.

이 기술을 통해 추천 창 은 사용자가 방문한 페이지 와 검색 한 내용을 고려하여 제품을 구성합니다 .

설명을 더 쉽게 하기 위해 예를 들어보겠습니다. 그림을 그릴 슬레이트를 찾기 위해 소비자가 방문 하는 온라인 장난감 상점 을 생각해 보십시오 .

방문 중인 페이지의 검색 행동 및 평가에서 가상 쇼케이스 개인화 제품은 자동으로 관련 제품에 대한 제안을 제시합니다. 아래의 예를 보십시오.

다른 사용자가 테디베어를 검색하면 위의 예와 완전히 다른 추천 창의 영향을 받습니다. 이 경우 추천 제품 목록은 해당 소비자의 요구를 존중합니다.

따라서 맞춤형 추천 알고리즘이 있는 전자 상거래는 사이트에 액세스하고 사이트와 상호 작용하는 각 소비자에 대해 서로 다른 제품을 제공합니다.

사용자 정의 가능한 추천 알고리즘을 사용하면 일반적으로 방문자에게 제안된 제품의 관련성이 확대되고 결국 사용자 의 행동을 고려하여 귀하를 소개합니다.

또한 커뮤니케이션의 커스터마이징 은 귀사의 브랜드를 경쟁에서 돋보이게 하는 데 기여 하고 회사가 구매자의 요구에 맞는 제품을 제공한다는 것을 보여줍니다.

마지막으로, 잠재 고객이 검색한 것과 유사하거나 보완적인 제품을 표시함으로써 이 기능은 여전히 ​​평균 티켓 을 높이는 데 도움이 되는 교차 판매 및 상향 판매와 같은 작업의 결과를 선호합니다 .

더 읽어보기: 인공 지능 추천 시스템을 사용하는 이유는 무엇입니까?  

사용자 정의할 수 없는 추천 시스템

추천 알고리즘 이 각 고객의 검색 및 탐색 행동을 고려 하지 않는 경우 창에 표시된 제품은 다음과 같은 범주로 구분될 수 있습니다.

• 릴리스;
• 가장 많이 본;
• 가장 많이 구매한 제품;
• 특정 제품 카테고리 등

아래 이미지는 사용자 정의가 없는 추천 시스템이 작동하는 방식의 예를 보여줍니다.

권장 사항이 있지만 비즈니스 전략 을 준수해야 하는 다양한 기준을 고려하여 보다 일반적인 방식으로 작동합니다. 이것은 또한 전자 상거래에 매우 유용한 기능입니다.

넷플릭스 추천 시스템 예시

Netflix에는 매우 유명한 기계 학습 추천 시스템이 있습니다.

스트리밍은 추천 기술을 통해 각 사용자 가 소비 하는 콘텐츠 의 유형에 따라 행동, 취향 및 관심사를 이해할 수 있습니다 .

고객마다 검색 및 엔터테인먼트 행동이 다르기 때문에 각 Netflix '홈 화면'은 개인화됩니다.

이 도구의 목적은 충성도 높은 소비자 를 솔루션에 유지하는 것이며, 이를 위해 사용자가 서비스에 계속 참여하도록 도와주는 추천 알고리즘과 같은 기능을 사용합니다.

이것이 추천 시스템이 무엇을 할 수 있는지에 대한 훌륭한 예입니다. 경험을 개선하고 , 더 많은 참여를 생성하고, 고객이 브랜드 와 관계를 유지하도록 합니다 .

물론 넷플릭스의 경우는 전자상거래 내의 상품에 관한 것은 아니지만, 추천 시스템이 브랜드와 소비자의 관계에 어떻게 기여할 수 있는지를 보여주는 사례 중 하나다 .

또한 읽기: Amazon의 추천 시스템과 그 비밀 .

온라인 상점을 위한 추천 알고리즘의 이점

지금까지 추천 알고리즘이 무엇이고 어떻게 작동하는지 알아보았습니다. 그러나 이 기술 에 대한 투자가 기대하는 수익을 가져다 줄까요?

추천 알고리즘 사용 의 이점 목록을 확인하십시오 .

• 고객의 쇼핑 경험을 개선합니다.
• 소비자가 원하는 것을 찾고 더 짧은 시간에 구매를 완료할 수 있도록 도와줍니다.
• 웹사이트에서 이탈률을 줄 입니다.
• 교차 판매 및 상향 판매 전략에 기여합니다.
• 전환율을 높 입니다 .
• 평균 티켓을 증가시킵니다.
• 충성 구매자.

전자 상거래 추천 시스템을 만드는 방법은 무엇입니까?

여기까지는 좋았지만 전자상거래를 위한 추천 시스템은 어떻게 만들었을까? 온라인 상점에서 이와 같은 시스템을 계산하기 위해 처음부터 시스템을 만들 필요가 없습니다. 이를 수행하는 가장 효율적인 방법 중 하나는 스마트 상점 창과 같이 이미 시장에 나와 있고 해당 분야 전문가가 제공하는 리소스를 활용하는 것입니다 .

이러한 종류의 기술 은 데이터와 정보를 사용 하여 잠재 고객에 대한 개인화 여부 를 결정하고 메커니즘의 모든 이점을 얻을 수 있도록 기여합니다.

좋은 소식은 현재 이 기능을 구현하는 것이 추천 창 으로 구성된 SmartHint 도구 를 사용하여 매우 간단할 수 있다는 것입니다 . 스마트 검색 ; 보존 팝업 ; 핫사이트 입니다 .

SmartHint 쇼케이스는 자율적이므로 수동으로 설정할 필요가 없습니다. 인공 지능이 실시간 분석을 수행하고 사이트의 전략적 지점에 제품을 자동으로 배포합니다.

지연 없이 매우 쉽게 매장에서 추천 알고리즘을 구현하는 방법에 대해 자세히 알아보세요. 완전한 솔루션을 발견하십시오!