Sistem de recomandare: Cum să creați unul folosind învățarea automată

Dacă ești implicat în comerțul electronic, acest articol este pentru tine! Imaginează-ți că navighezi prin platforme precum Amazon, Netflix sau Spotify. Întâlnești adesea recomandări pentru produse care îți atrag interesul, filme sau seriale de care s-ar putea să-ți placă sau muzică care se potrivește gusturilor tale. Ei bine, aceste recomandări nu sunt întâmplătoare. Ele fac parte din ceea ce este cunoscut sub numele de sisteme de recomandare pentru știința datelor, pe care multe companii le implementează pentru numeroase beneficii .

Acest articol vă va aprofunda în această lume fascinantă și vă va ghida prin procesul pas cu pas de creare a propriului sistem de recomandare.

Ce sunt sistemele de recomandare?

Sistemele de recomandare sunt algoritmi conceputi pentru a prezice produsele sau serviciile dintr-un magazin online pe care un utilizator este cel mai probabil sa le cumpere . Aceste predicții sunt apoi afișate pe site-ul web în timp ce utilizatorul navighează.

Înainte de dezvoltarea învățării automate, platformele de comerț electronic se bazau pe prezentarea listelor „cele mai achiziționate” sau „cele mai bine cotate” pentru a atrage consumatori. Cu toate acestea, aceste secțiuni au afișat aceleași articole și servicii pentru toți utilizatorii. În timp ce aceste liste sunt încă utilizate, sistemele de recomandare s-au dovedit a fi mai eficiente prin oferirea de sugestii personalizate adaptate fiecărui client în parte.

Cum funcționează sistemele de recomandare?

Sistemele de recomandare analizează datele colectate din activitățile de navigare ale utilizatorilor, cum ar fi produsele pe care le-au vizualizat sau achiziționat și interacțiunea lor cu platforma. Aceste sisteme folosesc algoritmi avansați pentru a face comparații detaliate între profilurile de utilizator pentru a identifica modele comune. În consecință, aceștia pot recomanda produse sau service care devin din ce în ce mai relevante pentru fiecare consumator.

Tipuri de recomandari

Când vine vorba de crearea sistemelor de recomandare, experții folosesc de obicei două strategii principale:

• Recomandări de filtre colaborative : Acești algoritmi se concentrează pe caracteristicile utilizatorului din informațiile colectate despre aceștia. Algoritmul ia în considerare achizițiile anterioare, evaluările produselor, cheltuielile medii pe achiziție și preferințele. Apoi identifică utilizatorii similari care au făcut alegeri comparabile și determină ce produse sau servicii ar dori. Pe baza acestei analize, algoritmul oferă recomandări personalizate.
• Recomandări de filtrare bazate pe conținut : în această abordare, predicția se bazează pe caracteristicile produsului sau serviciului, iar istoricul de achiziții sau preferințele utilizatorului nu sunt luate în considerare. În schimb, algoritmul examinează caracteristicile produsului, cum ar fi prețul, marca, evaluarea, dimensiunea și alte atribute relevante, pentru a genera recomandări.
  
  
  

De ce să implementați sisteme de recomandare în comerțul dvs. electronic?

• Creșteți probabilitatea unor achiziții suplimentare : încurajați clienții să descopere și să cumpere mai multe produse și servicii, crescând veniturile din vânzări de comerț electronic.
• Maximizați vânzările generale: optimizați vizibilitatea produsului și creșteți vânzările, ceea ce duce la rate de conversie mai mari.
• Păstrați clienții mai mult timp: mențineți-i implicați în magazinul dvs. online, reducându-le șansele de a părăsi și crescând valoarea lor pe durata de viață a clienților potențiali.
• Creșteți satisfacția clienților: recomandarea de produse care se aliniază cu interesele și preferințele clienților le îmbunătățește experiența de cumpărături.

• Stimulați loialitatea clienților: atunci când clienții se simt înțeleși și li se oferă recomandări valoroase, este mai probabil să rămână loiali afacerii dvs.

  

Când să nu implementați un sistem de recomandare de învățare automată

În timp ce sistemele de recomandare oferă numeroase beneficii, poate să nu fie cel mai bun moment pentru a le implementa în afacerea dvs. dacă baza dvs. de clienți este mică sau catalogul dvs. de produse sau servicii este limitat. Acești factori pot limita eficacitatea algoritmului. Investiția în știința datelor devine mai profitabilă pe măsură ce baza dvs. de clienți crește și ofertele dvs. se extind .

Cum să creați un sistem de recomandare cu învățare automată

Python este favorizat pe scară largă pentru crearea de instrumente de știință a datelor și de învățare automată și aplicații web datorită codului său robust și sintaxei optimizate. Este recomandat programatorilor care intră în acest domeniu datorită fiabilității și suportului extins pentru dezvoltarea de software.

Cu toate acestea, pot fi luate în considerare și limbi alternative precum Java, Golang, Node.js, PHP sau Ruby.

Java este cea mai bună alternativă la Python și principalul său competitor.

Dacă doriți să implementați un sistem de recomandare web sau să îl îmbunătățiți pe cel pe care îl aveți deja, echipa noastră de știință a datelor vă poate ajuta. Contactează-ne dacă îți place să analizăm situația ta.

Sfaturi pentru a vă îmbunătăți sistemul de recomandare

Luați în considerare locația

Plasarea recomandărilor în comerțul dvs. electronic contează. Luați în considerare unde și când apar recomandările pentru a optimiza atât funcționalitatea sistemului, cât și experiența utilizatorului.

Locația ideală poate varia în funcție de site-ul dvs. și de tipul de produse sau servicii pe care le oferiți. Cu toate acestea, practicile standard în comerțul electronic includ afișarea recomandărilor în partea de jos a articolului sau la sfârșitul procesului de cumpărare.

Dacă aveți nevoie de mai multe clarificări, vă recomandăm să faceți teste A/B pentru a lua cea mai bună decizie.

Străduiți-vă pentru relevanță strategică

Ce este o recomandare bună? Ei bine, adevărul este că nu orice recomandare pentru client este bună pentru compania ta.

Deși oferirea de recomandări practice este crucială, unele pot fi prea evidente pentru a fi valoroase pentru client. Prin urmare, luați în considerare introducerea de recomandări riscante care expun clienții la produse și servicii necunoscute .

Din perspectiva afacerii, este crucial să se bazeze recomandările pe profitabilitatea produsului. Trucul este să găsiți un echilibru între ceea ce vă avantajează afacerea și ceea ce este valoros pentru client este cheia .

Dacă doriți să implementați sistemul dvs. de recomandare web sau să îl îmbunătățiți pe cel pe care îl aveți deja, echipa noastră de știință a datelor vă poate ajuta. Sperăm că v-am ajutat să învățați să implementați sisteme de recomandare web sau să le îmbunătățiți pe cele pe care le aveți deja cu sfaturile și trucurile!