什么是推荐算法，它如何增加在线销售？

算法是一系列指令和定义的操作，用于执行任务和求解计算和方程，旨在向浏览互联网的用户推荐项目。 推荐算法是向互联网上的用户推荐项目的软件的基础。

当您访问实体店时，通常会发现销售人员可以推荐满足您需求的产品。 但是，在虚拟商店中，过程是不同的。 也就是说，分配工作是由推荐算法完成的。

这在实践中是如何发生的？ 通过推荐系统，电子商务组织产品并将其展示给访问您商店的消费者。

这种类型的资源有助于改善购物体验并促进对理想商品的搜索，从而带来更多的销售。

如果我们寻找解决客户行为趋势的研究，则可以证明这种关系。 例如， Zendesk的一项调查指出， 75%的消费者愿意在提供出色体验的公司上花费更多。

Salesforce 研究表明，如果发现购买过程太困难， 74%的消费者可能会更换品牌。

因此，推荐算法准确地作为获取步骤的促进者。 继续阅读并了解有关该主题的更多信息！

• 什么是推荐算法？
• 推荐算法是如何工作的？
• Netflix 推荐系统示例
• 在线商店推荐算法的好处
• 如何打造电商推荐系统？

什么是推荐算法？

算法是一系列指令和定义的操作，用于执行任务和求解计算和方程，旨在向浏览互联网的用户推荐项目。

当我们在电子商务的背景下思考时，推荐算法是软件的基础，它向访问虚拟商店的消费者推荐产品，其工作方式类似于虚拟卖家。

他们的推荐系统根据概率进行深入分析和研究，以识别模式和交叉引用数据。

推荐算法是如何工作的？

一般来说，有两种主要的推荐模板：个性化和非定制化。  

个性化推荐会考虑每个消费者的行为、您的点击次数、访问过的商品和其他信息，以展示与此类研究一致的产品。

推荐不定制执行更一般的建议，根据提供的项目、类别、优惠、新闻等。接下来，我们将详细解释这些选项中的每一个在实践中是如何工作的，请继续阅读！

具有机器学习的推荐系统

机器学习推荐系统用于个性化推荐。

在这种情况下，具有人工智能 (AI)的智能算法会根据硬件对网站内买家行为的了解提出建议。 机器学习就是机器学习。

正是通过这种技术，推荐窗口将根据用户访问过的页面和搜索过的页面来组织产品。

让我们用一个例子来使解释更简单。 考虑一家玩具在线商店，该商店接受消费者的访问，以寻找可绘制的石板。

从搜索行为和对被访问页面的评估来看，虚拟展示个性化产品会自动提出相关产品的建议。 看下面的例子。

如果另一个用户搜索泰迪熊，他们将受到与上述示例完全不同的推荐窗口的影响。 在这种情况下，推荐产品列表将尊重相关消费者的需求。

因此，具有可定制推荐算法的电子商务为访问该网站并与之交互的每个消费者呈现不同的产品。

使用可定制的推荐算法通常会扩大推荐产品与访问者的相关性，毕竟它考虑了用户的行为来介绍你。

此外，沟通的定制有助于使您的品牌在竞争中脱颖而出，并表明公司提供的产品符合买家的需​​求。

最后，通过显示与潜在客户搜索的产品相似或互补的产品，该功能仍然有利于交叉销售和向上销售等行为的结果，这有助于提高平均票数。

另请阅读：为什么要使用人工智能推荐系统？  

不可定制的推荐系统

在推荐算法不考虑每个客户的搜索和导航行为的情况下，窗口中显示的产品可以分为以下类别：

• 发布；
• 最常见的；
• 购买最多的产品；
• 具体产品类别等

下图显示了一个没有定制的推荐系统如何工作的示例。

请注意，有一个建议，但它以更通用的方式工作，考虑到必须符合您的业务战略的不同标准。 这对于电子商务来说也是一个非常有用的功能。

Netflix 推荐系统示例

Netflix 有一个非常著名的机器学习推荐系统。

通过推荐技术，流媒体能够根据每个用户消费的内容类型了解他的行为、品味和兴趣。

由于每个客户都有不同的搜索和娱乐行为，每个 Netflix 的“主屏幕”都是个性化的。

该工具的目的是让您的忠实消费者继续使用它的解决方案，为此，它使用推荐算法等功能来帮助用户保持与服务的互动。

请注意，这是推荐系统能力的一个很好的例子：改善体验、产生更多参与度并使客户与品牌保持联系。

当然，Netflix 的案例不是关于电子商务中的产品，而是推荐系统如何为品牌和消费者之间的关系做出贡献的例子之一。

另请阅读：亚马逊的推荐系统及其秘密。

在线商店推荐算法的好处

到目前为止，您已经了解了推荐算法是什么以及它们是如何工作的。 然而，对这项技术的投资会不会带来你所期望的回报？

发现使用推荐算法的好处列表：

• 改善客户的购物体验；
• 帮助消费者找到他们想要的东西并在更短的时间内完成购买；
• 降低网站的退出率；
• 有助于交叉销售和向上销售策略；
• 提高转化率；
• 增加平均票价；
• 忠实的买家。

如何打造电商推荐系统？

到目前为止，一切都很好，但是如何为电子商务创建推荐系统？ 要在您的在线商店中计算此类系统，您无需从头开始创建系统。 最有效的方法之一是利用市场上已有的资源，例如智能商店橱窗，并由主题专家提供。

这种技术使用数据和信息为潜在客户创建个性化或不个性化的产品，从而实现该机制的所有好处。

一个好消息是，目前实现这个功能可以非常简单，使用SmartHint 工具，由推荐窗口组成； 智能搜索； 保留弹出窗口； 是热点。

SmartHint 展示柜是自主的，因此无需手动设置。 人工智能执行实时分析并在站点的战略点自动分发产品。

详细了解如何在您的商店中毫不拖延地轻松实施推荐算法。 发现完整的解决方案！