Система рекомендаций: как создать ее с помощью машинного обучения

Если вы занимаетесь электронной коммерцией, эта статья для вас! Представьте, что вы просматриваете такие платформы, как Amazon, Netflix или Spotify. Вы часто сталкиваетесь с рекомендациями товаров, которые вас интересуют, фильмов или сериалов, которые могут вам понравиться, или музыки, которая соответствует вашему вкусу. Что ж, эти рекомендации не случайны. Они являются частью так называемых систем рекомендаций по науке о данных, которые многие компании внедряют для получения многочисленных преимуществ .

Эта статья погрузит вас в этот увлекательный мир и проведет вас через пошаговый процесс создания собственной системы рекомендаций.

Что такое рекомендательные системы?

Системы рекомендаций — это алгоритмы, предназначенные для прогнозирования продуктов или услуг в интернет-магазине, которые пользователь, скорее всего, купит . Затем эти прогнозы отображаются на веб-сайте, пока пользователь просматривает его.

До разработки машинного обучения платформы электронной коммерции полагались на демонстрацию списков «самых покупаемых» или «самых популярных» для привлечения потребителей. Однако в этих разделах для всех пользователей отображались одни и те же товары и услуги. Хотя эти списки все еще используются, рекомендательные системы оказались более эффективными, предоставляя персонализированные предложения, адаптированные для каждого отдельного клиента.

Как работают системы рекомендаций?

Системы рекомендаций анализируют данные, собранные в результате действий пользователей в Интернете, таких как продукты, которые они просматривали или покупали, и их взаимодействие с платформой. Эти системы используют передовые алгоритмы для детального сравнения профилей пользователей с целью выявления общих закономерностей. Следовательно, они могут рекомендовать продукты или услуги, которые становятся все более актуальными для каждого потребителя.

Типы рекомендателей

Когда дело доходит до создания рекомендательных систем, эксперты обычно используют две основные стратегии:

• Рекомендации по совместным фильтрам : эти алгоритмы фокусируются на характеристиках пользователя на основе собранной о нем информации. Алгоритм учитывает предыдущие покупки, рейтинги продуктов, средние расходы на покупку и предпочтения. Затем он выявляет похожих пользователей, которые сделали сопоставимый выбор, и определяет, какие продукты или услуги им нужны. На основе этого анализа алгоритм предоставляет персонализированные рекомендации.
• Рекомендации по фильтрации на основе содержимого : в этом подходе прогноз основан на характеристиках продукта или услуги, а история покупок или предпочтения пользователя не учитываются. Вместо этого алгоритм исследует характеристики продукта, такие как цена, бренд, рейтинг, размер и другие соответствующие атрибуты, чтобы генерировать рекомендации.
  
  
  

Зачем внедрять системы рекомендаций в вашу электронную торговлю?

• Увеличьте вероятность дополнительных покупок . Поощряйте клиентов находить и покупать больше продуктов и услуг, увеличивая доход от продаж в электронной торговле.
• Максимизируйте общие продажи: оптимизируйте видимость продукта и увеличьте продажи, что приведет к более высокому коэффициенту конверсии.
• Удерживайте клиентов дольше: удерживайте их внимание в вашем интернет-магазине, уменьшая их шансы уйти и увеличивая пожизненную ценность их потенциальных клиентов.
• Повышайте удовлетворенность клиентов: рекомендации продуктов, которые соответствуют интересам и предпочтениям клиентов, повышают их покупательский опыт.

• Поощряйте лояльность клиентов: когда клиенты чувствуют, что их понимают и получают ценные рекомендации, они с большей вероятностью останутся лояльными к вашему бизнесу.

  

Когда не следует внедрять систему рекомендаций по машинному обучению

Хотя рекомендательные системы предлагают множество преимуществ, возможно, сейчас не лучшее время для их внедрения в ваш бизнес, если ваша клиентская база невелика или ваш каталог товаров или услуг ограничен. Эти факторы могут ограничить эффективность алгоритма. Инвестиции в науку о данных становятся более прибыльными по мере роста вашей клиентской базы и расширения ваших предложений .

Как создать систему рекомендаций с помощью машинного обучения

Python широко используется для создания инструментов обработки данных и машинного обучения, а также веб-приложений благодаря надежному коду и оптимизированному синтаксису. Рекомендуется для программистов, вступающих в эту область, из-за его надежности и обширной поддержки разработки программного обеспечения.

Однако альтернативные языки, такие как Java, Golang, Node.js, PHP или Ruby, также могут быть рассмотрены.

Java — лучшая альтернатива Python и его главный конкурент.

Если вы хотите внедрить систему веб-рекомендаций или улучшить уже имеющуюся, наша команда по анализу данных может вам помочь. Свяжитесь с нами, если хотите, чтобы мы проанализировали вашу ситуацию.

Советы по улучшению вашей системы рекомендаций

Учитывайте местоположение

Размещение рекомендаций в вашей электронной торговле имеет значение. Учитывайте, где и когда появляются рекомендации для оптимизации как функциональности системы, так и взаимодействия с пользователем.

Идеальное место может варьироваться в зависимости от вашего веб-сайта и типа товаров или услуг, которые вы предлагаете. Однако стандартная практика электронной коммерции включает отображение рекомендаций внизу статьи или в конце процесса покупки.

Если вам нужны дополнительные разъяснения, мы рекомендуем провести A/B-тесты, чтобы принять наилучшее решение.

Стремитесь к стратегической релевантности

Что такое хорошая рекомендация? Что ж, правда в том, что не каждая рекомендация для клиента хороша для вашей компании.

Хотя предоставление практических рекомендаций имеет решающее значение, некоторые из них могут быть слишком очевидными, чтобы быть ценными для клиента. Поэтому рассмотрите возможность введения рискованных рекомендаций, которые знакомят клиентов с незнакомыми продуктами и услугами .

С точки зрения бизнеса крайне важно основывать рекомендации на прибыльности продукта. Хитрость заключается в том, чтобы найти баланс между тем, что приносит пользу вашему бизнесу, и тем, что ценно для клиента .

Если вы хотите внедрить свою систему веб-рекомендаций или улучшить уже имеющуюся, наша команда специалистов по обработке и анализу данных может вам помочь. Мы надеемся, что помогли вам научиться внедрять системы веб-рекомендаций или улучшить те, которые у вас уже есть, с помощью советов и рекомендаций!