Czym jest algorytm rekomendacji i jak zwiększa sprzedaż online?

Algorytm to sekwencja instrukcji i zdefiniowanych operacji służących do wykonywania zadań oraz rozwiązywania obliczeń i równań przeznaczonych do polecania elementów użytkownikom przeglądającym Internet. Algorytmy rekomendacji są podstawą oprogramowania, które sugeruje elementy użytkownikom w Internecie.

Kiedy odwiedzasz sklep stacjonarny, często można znaleźć sprzedawcę, który zasugeruje produkt, który spełnia Twoje potrzeby. Jednak w sklepach wirtualnych proces przebiega inaczej. Oznacza to, że praca przypisania jest wykonywana przez algorytmy rekomendacji .

Jak to się dzieje w praktyce? Poprzez systemy rekomendacji, e-commerce organizuje i prezentuje produkty konsumentowi, który ma dostęp do Twojego sklepu .

Ten rodzaj zasobu pomaga poprawić doświadczenia zakupowe i ułatwić wyszukiwanie idealnego towaru, co skutkuje większą sprzedażą.

Związek ten można udowodnić, jeśli poszukamy badań dotyczących trendów w zachowaniach klientów. Na przykład ankieta firmy Zendesk wskazuje, że 75% konsumentów jest skłonnych wydać więcej z firmami oferującymi doskonałe wrażenia.

Badania Salesforce pokazują, że 74% konsumentów prawdopodobnie zmieni markę , jeśli proces zakupu będzie dla nich zbyt trudny .

Dlatego algorytm rekomendacji działa właśnie jako ułatwienie kroków akwizycji. Czytaj dalej i dowiedz się więcej na ten temat!

• Czym jest algorytm rekomendacji?
• Jak działają algorytmy rekomendacji?
• Przykład systemu rekomendacji Netflix
• Korzyści z algorytmów rekomendacji dla sklepów internetowych
• Jak stworzyć system rekomendacji e-commerce?

Czym jest algorytm rekomendacji?

Algorytm to sekwencja instrukcji i zdefiniowanych operacji służących do wykonywania zadań oraz rozwiązywania obliczeń i równań przeznaczonych do polecania elementów użytkownikom przeglądającym Internet.

Kiedy myślimy w kontekście e-commerce, algorytmy rekomendacji są podstawą oprogramowania, które proponuje produkty konsumentom korzystającym z wirtualnego sklepu, działając podobnie do wirtualnego sprzedawcy .

System rekomendacji przeprowadza dogłębną analizę i badania w celu zidentyfikowania wzorców i danych porównawczych, w oparciu o prawdopodobieństwo.

Jak działają algorytmy rekomendacji?

Ogólnie istnieją dwa główne szablony rekomendacji : spersonalizowany i niestandardowy .  

Spersonalizowana rekomendacja uwzględnia zachowanie każdego konsumenta , Twoje kliknięcia, odwiedzane towary i inne informacje, aby przedstawić produkty zgodne z tego typu badaniami.

Rekomendacje nie są dostosowane do indywidualnych potrzeb, wykonują bardziej ogólne sugestie , zgodnie z oferowanymi przedmiotami, kategoriami, ofertami, wiadomościami itp. Następnie wyjaśnimy szczegółowo, jak każda z tych opcji działa w praktyce, więc czytaj dalej!

Polecaj systemy z uczeniem maszynowym

System rekomendacji uczenia maszynowego jest używany w spersonalizowanych poleceniach.

W takich przypadkach inteligentne algorytmy ze sztuczną inteligencją (AI) wydają rekomendacje na podstawie tego, czego sprzęt dowiedział się o zachowaniu kupującego w serwisie. Uczenie maszynowe oznacza dokładnie uczenie maszynowe.

To dzięki tej technologii okna rekomendacji uporządkują produkty, biorąc pod uwagę strony odwiedzone przez użytkownika i przeprowadzone przez niego wyszukiwania .

Użyjmy przykładu, aby uprościć wyjaśnienie. Rozważ sklep internetowy z zabawkami, który odwiedza konsument w poszukiwaniu tabliczek do rysowania.

Na podstawie zachowań związanych z wyszukiwaniem i oceny odwiedzanych stron wirtualne prezentacje spersonalizowanych produktów automatycznie przedstawiają sugestie dotyczące powiązanych produktów. Spójrz na poniższy przykład.

Jeśli inny użytkownik szuka pluszowych misiów, będzie miał na niego wpływ zupełnie inne okno rekomendacji niż w powyższym przykładzie. W takim przypadku lista rekomendowanych produktów byłaby zgodna z wymaganiami danego konsumenta.

Dlatego e-commerce z konfigurowalnym algorytmem rekomendacji przedstawia różne produkty dla każdego konsumenta, który uzyskuje dostęp do witryny i wchodzi z nią w interakcję.

Korzystanie z konfigurowalnych algorytmów rekomendacji ogólnie zwiększa znaczenie sugerowanego produktu dla odwiedzającego, w końcu uwzględnia zachowanie użytkownika , aby Cię przedstawić.

Ponadto personalizacja komunikacji przyczynia się do wyróżnienia Twojej marki na tle konkurencji i pokazania, że ​​firma oferuje produkty zgodne z potrzebami kupujących.

Wreszcie, wyświetlając produkty, które są podobne lub komplementarne do tych, których szukają potencjalni klienci, funkcja nadal faworyzuje wyniki działań takich jak cross selling i up selling , które pomagają zwiększyć średnią liczbę biletów .

Przeczytaj też: Dlaczego warto korzystać z systemu rekomendacji sztucznej inteligencji?  

Systemy rekomendacji bez możliwości dostosowania

W przypadkach, gdy algorytm rekomendacji nie uwzględnia zachowania wyszukiwania i nawigacji każdego klienta, produkty wskazane w oknach można podzielić na kategorie takie jak:

• wydania;
• najczęściej widziane;
• najczęściej kupowane produkty;
• określone kategorie produktów itp.

Poniższy obraz przedstawia przykład działania systemów rekomendujących bez dostosowywania.

Pamiętaj, że istnieje zalecenie, ale działa w bardziej uogólniony sposób, biorąc pod uwagę różne kryteria, które muszą być zgodne ze strategią Twojej firmy. Jest to również bardzo przydatna funkcja dla e-commerce.

Przykład systemu rekomendacji Netflix

Netflix ma bardzo znany system rekomendacji uczenia maszynowego.

Dzięki technologii rekomendacji transmisja strumieniowa jest w stanie zrozumieć zachowanie, gusta i zainteresowania każdego użytkownika, zgodnie z rodzajem treści , które konsumuje.

Ponieważ każdy klient ma inne zachowania związane z wyszukiwaniem i rozrywką, każdy „ekran główny” Netflix jest spersonalizowany.

Celem narzędzia jest przyciągnięcie lojalnych konsumentów do swojego rozwiązania, a do tego wykorzystuje funkcje, takie jak algorytmy rekomendacji, które pomagają utrzymać zaangażowanie użytkowników w usługę.

Zauważ, że jest to doskonały przykład tego, do czego zdolny jest system rekomendacji: poprawia doświadczenie , generuje większe zaangażowanie i utrzymuje klienta w relacji z marką .

Oczywiście w przypadku Netflixa nie chodzi o produkty w ramach e-commerce, jednak jest to jeden z przykładów tego, jak system rekomendacji może przyczynić się do relacji między marką a konsumentem .

Przeczytaj też: System rekomendacji Amazona i jego tajemnice .

Korzyści z algorytmów rekomendacji dla sklepów internetowych

Do tej pory odkryłeś, czym są algorytmy rekomendacji i jak działają. Czy jednak inwestycja w tę technologię przyniesie oczekiwany zwrot?

Poznaj listę korzyści płynących z używania algorytmu rekomendacji :

• poprawia doświadczenie zakupowe klienta;
• pomaga konsumentom znaleźć to, czego szukają i dokonać zakupu w krótszym czasie;
• zmniejszyć wskaźnik porzucania na stronie;
• przyczynia się do strategii cross-sellingu i up-sellingu;
• zwiększa współczynnik konwersji ;
• zwiększa średni bilet;
• lojalni nabywcy.

Jak stworzyć system rekomendacji e-commerce?

Na razie tak dobrze, ale jak stworzyć system rekomendacji dla e-commerce? Aby policzyć taki system w swoim sklepie internetowym, nie musisz tworzyć systemu od podstaw. Jednym z najskuteczniejszych sposobów na to jest skorzystanie z zasobów już dostępnych na rynku, takich jak inteligentne witryny sklepowe , oferowanych przez ekspertów w danej dziedzinie.

Ten rodzaj technologii wykorzystuje dane i informacje do tworzenia spersonalizowanych lub nie dla potencjalnych klientów, przyczyniając się do osiągnięcia wszystkich korzyści płynących z mechanizmu.

Doskonałą wiadomością jest to, że obecnie implementacja tej funkcjonalności może być bardzo prosta, przy użyciu narzędzi SmartHint , składających się z okien rekomendacji ; inteligentne wyszukiwanie ; wyskakujące okienka dotyczące przechowywania ; to hotsites .

Witryny SmartHint są autonomiczne, więc nie ma potrzeby dokonywania ręcznych ustawień. Sztuczna inteligencja przeprowadza analizy w czasie rzeczywistym i automatycznie dystrybuuje produkty w strategicznych punktach witryny.

Dowiedz się więcej o tym, jak bezzwłocznie i bardzo łatwo wdrożyć algorytmy rekomendacji w swoim sklepie. Odkryj kompletne rozwiązanie!