System rekomendacji: jak go utworzyć za pomocą uczenia maszynowego

Jeśli zajmujesz się e-commerce, ten artykuł jest dla Ciebie! Wyobraź sobie, że przeglądasz platformy takie jak Amazon, Netflix lub Spotify. Często napotykasz rekomendacje dotyczące produktów, które Cię interesują, filmów lub seriali, które mogą Ci się spodobać, lub muzyki, która pasuje do Twojego gustu. Cóż, te zalecenia nie są przypadkowe. Są częścią tak zwanych systemów rekomendacji data science, które wiele firm wdraża z licznymi korzyściami .

Ten artykuł zagłębi się w ten fascynujący świat i przeprowadzi Cię krok po kroku przez proces tworzenia własnego systemu rekomendacji.

Czym są systemy rekomendujące?

Systemy rekomendacji to algorytmy zaprojektowane do przewidywania produktów lub usług w sklepie internetowym, które użytkownik najprawdopodobniej kupi . Prognozy te są następnie wyświetlane na stronie internetowej podczas przeglądania przez użytkownika.

Przed rozwojem uczenia maszynowego platformy e-commerce polegały na wyświetlaniu list „najczęściej kupowanych” lub „najwyżej ocenianych”, aby przyciągnąć konsumentów. Jednak te sekcje wyświetlały te same elementy i usługi wszystkim użytkownikom. Chociaż listy te są nadal w użyciu, systemy rekomendacyjne okazały się bardziej skuteczne, dostarczając spersonalizowane sugestie dostosowane do każdego klienta.

Jak działają systemy rekomendacji?

Systemy rekomendacji analizują dane zebrane podczas przeglądania przez użytkowników, takie jak produkty, które oglądali lub kupili oraz ich interakcje z platformą. Systemy te wykorzystują zaawansowane algorytmy do szczegółowego porównywania profili użytkowników w celu identyfikacji wspólnych wzorców. Dzięki temu mogą polecać produkty lub usługi, które stają się coraz bardziej istotne dla każdego konsumenta.

Rodzaje polecających

Jeśli chodzi o tworzenie systemów rekomendacji, eksperci zazwyczaj stosują dwie główne strategie:

• Współpracujące filtry rekomendujące : te algorytmy koncentrują się na cechach użytkownika na podstawie zebranych o nim informacji. Algorytm uwzględnia wcześniejsze zakupy, oceny produktów, średnie wydatki na zakup i preferencje. Następnie identyfikuje podobnych użytkowników, którzy dokonali porównywalnych wyborów i określa, jakie produkty lub usługi chcieliby. Na podstawie tej analizy algorytm dostarcza spersonalizowane rekomendacje.
• Rekomendacje oparte na filtrowaniu zawartości : w tym podejściu prognoza opiera się na charakterystyce produktu lub usługi, a historia zakupów lub preferencje użytkownika nie są brane pod uwagę. Zamiast tego algorytm bada cechy produktu, takie jak cena, marka, ocena, rozmiar i inne istotne atrybuty, aby wygenerować rekomendacje.
  
  
  

Dlaczego warto wdrożyć systemy rekomendacji w swoim e-commerce?

• Zwiększ prawdopodobieństwo dodatkowych zakupów : Zachęć klientów do odkrywania i kupowania większej liczby produktów i usług, zwiększając przychody ze sprzedaży e-commerce.
• Zmaksymalizuj ogólną sprzedaż: Zoptymalizuj widoczność produktów i zwiększ sprzedaż, prowadząc do wyższych współczynników konwersji.
• Zatrzymaj klientów na dłużej: Zachowaj ich zaangażowanie w sklepie internetowym, zmniejszając ich szanse na odejście i zwiększając ich potencjalną długoterminową wartość klienta.
• Zwiększ zadowolenie klientów: polecanie produktów, które są zgodne z zainteresowaniami i preferencjami klientów, poprawia ich wrażenia z zakupów.

• Wzmacniaj lojalność klientów: Kiedy klienci czują się rozumiani i otrzymują cenne rekomendacje, istnieje większe prawdopodobieństwo, że pozostaną lojalni wobec Twojej firmy.

  

Kiedy nie wdrażać systemu rekomendacji uczenia maszynowego

Chociaż systemy rekomendacji oferują wiele korzyści, może to nie być najlepszy czas na ich wdrożenie w Twojej firmie, jeśli baza klientów jest niewielka lub katalog produktów lub usług jest ograniczony. Czynniki te mogą ograniczać skuteczność algorytmu. Inwestowanie w analitykę danych staje się bardziej opłacalne w miarę wzrostu bazy klientów i rozszerzania oferty .

Jak stworzyć system rekomendacji za pomocą uczenia maszynowego

Python jest powszechnie preferowany do tworzenia narzędzi do nauki o danych i uczenia maszynowego oraz aplikacji internetowych ze względu na solidny kod i zoptymalizowaną składnię. Polecany jest programistom wchodzącym w tę dziedzinę ze względu na niezawodność i szerokie wsparcie tworzenia oprogramowania.

Można jednak rozważyć alternatywne języki, takie jak Java, Golang, Node.js, PHP lub Ruby.

Java jest najlepszą alternatywą dla Pythona i jego głównego konkurenta.

Jeśli chcesz wdrożyć internetowy system rekomendacji lub ulepszyć ten, który już posiadasz, nasz zespół data science może Ci pomóc. Skontaktuj się z nami, jeśli chcesz, żebyśmy przeanalizowali Twoją sytuację.

Wskazówki dotyczące ulepszenia systemu rekomendacji

Rozważ lokalizację

Umieszczenie rekomendacji w Twoim e-commerce ma znaczenie. Weź pod uwagę, gdzie i kiedy pojawiają się rekomendacje, aby zoptymalizować zarówno funkcjonalność systemu, jak i doświadczenie użytkownika.

Idealna lokalizacja może się różnić w zależności od Twojej witryny i rodzaju oferowanych produktów lub usług. Jednak standardowe praktyki w e-commerce obejmują wyświetlanie rekomendacji na dole artykułu lub na końcu procesu zakupowego.

Jeśli potrzebujesz więcej wyjaśnień, zalecamy wykonanie testów A/B, aby podjąć najlepszą decyzję.

Dąż do znaczenia strategicznego

Co to jest dobra rekomendacja? Cóż, prawda jest taka, że ​​nie każda rekomendacja dla klienta jest dobra dla Twojej firmy.

Chociaż oferowanie praktycznych rekomendacji jest kluczowe, niektóre mogą być zbyt oczywiste, aby były wartościowe dla klienta. Dlatego rozważ wprowadzenie ryzykownych rekomendacji, które narażają klientów na nieznane produkty i usługi .

Z biznesowego punktu widzenia kluczowe jest oparcie rekomendacji na rentowności produktu. Sztuką jest znalezienie równowagi między tym, co przynosi korzyści Twojej firmie, a tym, co jest wartościowe dla klienta, jest kluczowe .

Jeśli chcesz wdrożyć swój system rekomendacji internetowych lub ulepszyć ten, który już posiadasz, nasz zespół data science może Ci pomóc. Mamy nadzieję, że pomogliśmy Ci nauczyć się wdrażać systemy rekomendacji internetowych lub ulepszać te, które już masz dzięki wskazówkom i sztuczkom!