Что такое алгоритм рекомендаций и как он увеличивает онлайн-продажи?

Алгоритм — это последовательность инструкций и определенных операций для выполнения задач и решения вычислений и уравнений, предназначенных для рекомендации элементов пользователям, просматривающим Интернет. Алгоритмы рекомендаций являются основой программного обеспечения, которое предлагает товары пользователям в Интернете.

Когда вы посещаете физический магазин, обычно можно найти продавца, который может предложить продукт, который соответствует вашим потребностям. Однако в виртуальных магазинах процесс отличается. То есть работу по назначению выполняют рекомендательные алгоритмы .

Как это происходит на практике? С помощью рекомендательных систем электронная коммерция организует и представляет продукты потребителю, который обращается к вашему магазину .

Этот тип ресурса помогает улучшить впечатления от покупок и облегчить поиск идеального товара, что приводит к увеличению продаж.

Эту взаимосвязь можно доказать, если поискать исследования, посвященные тенденциям в поведении клиентов. Опрос Zendesk , например, показывает, что 75% потребителей готовы тратить больше на компании, которые предлагают отличный опыт.

Исследования Salesforce показывают, что 74% потребителей, вероятно , поменяют бренд , если им покажется, что процесс покупки слишком сложен .

Таким образом, рекомендательный алгоритм работает именно как помощник на этапах приобретения. Продолжайте читать и узнавайте больше по теме!

• Что такое рекомендательный алгоритм?
• Как работают алгоритмы рекомендаций?
• Пример системы рекомендаций Netflix
• Преимущества рекомендательных алгоритмов для интернет-магазинов
• Как создать рекомендательную систему электронной коммерции?

Что такое рекомендательный алгоритм?

Алгоритм — это последовательность инструкций и определенных операций для выполнения задач и решения вычислений и уравнений, предназначенных для рекомендации элементов пользователям, просматривающим Интернет.

Когда мы думаем в контексте электронной коммерции, алгоритмы рекомендаций являются основой программного обеспечения, которое предлагает продукты потребителям , имеющим доступ к виртуальному магазину, работая аналогично виртуальному продавцу .

Их рекомендательная система выполняет углубленный анализ и исследования для выявления закономерностей и сопоставления данных на основе вероятности.

Как работают алгоритмы рекомендаций?

В целом существует два основных шаблона рекомендаций : персонализированный и неиндивидуализированный .  

Персонализированная рекомендация учитывает поведение каждого потребителя , ваши клики, просмотренные товары и другую информацию, чтобы представить продукты , соответствующие этому типу исследований.

Рекомендации не являются персонализированными, выполняют более общие предложения в соответствии с предлагаемыми товарами, категориями, предложениями, новостями и т. д. Далее мы подробно объясним, как каждый из этих вариантов работает на практике, так что продолжайте читать!

Рекомендательные системы с машинным обучением

Рекомендательная система машинного обучения используется в персонализированных рефералах.

В таких случаях интеллектуальные алгоритмы с искусственным интеллектом (ИИ) дают рекомендации на основе того, что оборудование узнало о поведении покупателя на веб-сайте. Машинное обучение в точности означает машинное обучение.

Именно с помощью этой технологии окна рекомендаций будут упорядочивать продукты с учетом посещенных пользователем страниц и поисковых запросов, которые он выполнял .

Давайте воспользуемся примером, чтобы упростить объяснение. Рассмотрим интернет-магазин игрушек, который посещает покупатель в поисках доски для рисования.

На основе поведения при поиске и оценки посещаемых страниц виртуальные витрины персонализированных продуктов автоматически предлагают предложения по связанным продуктам. Посмотрите на пример ниже.

Если другой пользователь ищет плюшевых мишек, на него повлияет совершенно другое окно рекомендаций, чем в приведенном выше примере. В этом случае список рекомендуемых продуктов будет соответствовать требованиям конкретного потребителя.

Таким образом, электронная коммерция с настраиваемым алгоритмом рекомендаций представляет различные продукты для каждого потребителя, который получает доступ к сайту и взаимодействует с ним.

Использование настраиваемых рекомендательных алгоритмов в целом расширяет актуальность предлагаемого товара для посетителя, ведь он учитывает поведение пользователя , знакомящего вас с вами.

Кроме того, персонализация коммуникации помогает выделить ваш бренд среди конкурентов и показать, что компания предлагает продукты, соответствующие потребностям покупателей.

Наконец, отображая продукты, которые аналогичны или дополняют те, которые ищут потенциальные клиенты, эта функция по-прежнему отдает предпочтение результатам таких действий, как перекрестные продажи и дополнительные продажи , которые помогают увеличить средний чек .

Читайте также: Зачем использовать рекомендательную систему искусственного интеллекта?  

Ненастраиваемые рекомендательные системы

В тех случаях, когда алгоритм рекомендаций не учитывает поведение поиска и навигации каждого покупателя, продукты, указанные в окнах, можно разделить на такие категории, как:

• релизы;
• наиболее посещаемый;
• самые покупаемые товары;
• отдельные категории товаров и т. д.

На изображении ниже показан пример работы рекомендательных систем без настройки.

Обратите внимание, что рекомендация есть, но работает она более обобщенно, учитывая разные критерии, которые должны соответствовать стратегии вашего бизнеса. Это также очень полезная функция для электронной коммерции.

Пример системы рекомендаций Netflix

У Netflix очень известная система рекомендаций по машинному обучению.

Благодаря рекомендательной технологии потоковое вещание может понять поведение, вкусы и интересы каждого пользователя в зависимости от типа контента , который он потребляет.

Поскольку у каждого клиента свое поведение в поиске и развлечениях, каждый «домашний экран» Netflix персонализирован.

Цель инструмента — удержать ваших лояльных потребителей к своему решению, и для этого он использует такие функции, как алгоритмы рекомендаций, которые помогают поддерживать интерес пользователей к сервису.

Обратите внимание, что это отличный пример того, на что способна рекомендательная система: она улучшает качество обслуживания, повышает вовлеченность и поддерживает связь клиента с брендом .

Конечно, в случае с Netflix речь идет не о продуктах в рамках электронной коммерции, однако это один из примеров того, как система рекомендаций может способствовать отношениям между брендом и потребителем .

Читайте также: Система рекомендаций Amazon и ее секреты .

Преимущества рекомендательных алгоритмов для интернет-магазинов

Итак, вы узнали, что такое алгоритмы рекомендаций и как они работают. Однако принесут ли инвестиции в эту технологию ожидаемую отдачу?

Откройте для себя список преимуществ использования алгоритма рекомендаций :

• улучшает покупательский опыт клиента;
• помогает потребителям найти то, что они ищут, и совершить покупку за меньшее время;
• снизить процент отсева на сайте;
• способствует перекрестным продажам и стратегиям дополнительных продаж;
• повышает конверсию ;
• увеличивает средний чек;
• лояльные покупатели.

Как создать рекомендательную систему электронной коммерции?

Пока все хорошо, но как создать рекомендательную систему для электронной коммерции? Чтобы засчитать такую ​​систему в своем интернет-магазине, не нужно создавать систему с нуля. Один из наиболее эффективных способов сделать это — воспользоваться уже доступными на рынке ресурсами, такими как « умные» витрины , и предлагаемыми экспертами в данной области.

Этот тип технологии использует данные и информацию для создания персонализированных или нет для потенциальных клиентов, способствуя тому, чтобы все преимущества механизма могли быть достигнуты.

Отличная новость заключается в том, что в настоящее время реализовать эту функциональность можно очень просто, используя инструменты SmartHint , состоящие из окон рекомендаций ; умный поиск ; удерживающие всплывающие окна ; есть горячие сайты .

Витрины SmartHint автономны, поэтому нет необходимости делать ручные настройки. Искусственный интеллект выполняет анализ в режиме реального времени и автоматически распределяет товары в стратегических точках на сайте.

Узнайте больше о том, как быстро и легко внедрить алгоритмы рекомендаций в свой магазин. Откройте для себя комплексное решение!