推薦系​​統：如何使用機器學習創建一個推薦系統

如果您從事電子商務，那麼這篇文章適合您！ 想像一下您自己瀏覽 Amazon、Netflix 或 Spotify 等平台。 您經常會遇到有關您感興趣的產品、您可能喜歡的電影或連續劇或符合您品味的音樂的推薦。 嗯，這些建議並不是隨機的。 它們是所謂的數據科學推薦系統的一部分，許多公司實施該系統是為了獲得眾多好處。

本文將深入研究這個迷人的世界，並指導您逐步創建自己的推薦系統。

什麼是推薦系統？

推薦系​​統是一種算法，旨在預測在線商店中用戶最有可能購買的產品或服務。 然後，當用戶瀏覽時，這些預測會顯示在網站上。

在機器學習發展之前，電子商務平台依靠展示“購買最多”或“評分最高”的列表來吸引消費者。 然而，這些部分向所有用戶顯示相同的項目和服務。 雖然這些列表仍在使用，但事實證明，推薦系統可以為每個客戶提供個性化的建議，從而更加有效。

推薦系​​統如何工作？

推薦系​​統分析從用戶瀏覽活動收集的數據，例如他們查看或購買的產品以及他們與平台的交互。 這些系統使用先進的算法對用戶配置文件進行詳細比較，以識別常見模式。 因此，他們可以推薦與每個消費者越來越相關的產品或服務。

推薦人的類型

在創建推薦系統時，專家通常採用兩種主要策略：

• 協作過濾推薦器：這些算法根據收集的有關用戶的信息來關注用戶的特徵。 該算法考慮了以前的購買、產品評級、每次購買的平均支出和偏好。 然後，它會識別做出類似選擇的相似用戶，並確定他們想要哪些產品或服務。 基於此分析，該算法提供個性化推薦。
• 基於內容的過濾推薦：在這種方法中，預測是基於產品或服務的特徵，而不考慮用戶的購買歷史或偏好。 相反，該算法會檢查產品的特徵，例如價格、品牌、評級、尺寸和其他相關屬性，以生成推薦。
  
  
  

為什麼在電子商務中實施推薦系統？

• 增加額外購買的可能性：鼓勵客戶發現和購買更多產品和服務，增加電子商務銷售收入。
• 最大化整體銷售額：優化產品可見性並增加銷售額，從而提高轉化率。
• 更長久地留住客戶：讓他們在您的在線商店中保持活躍，減少他們離開的機會並增加他們的潛在客戶終身價值。
• 提高客戶滿意度：推薦符合客戶興趣和偏好的產品可以增強他們的購物體驗。

• 培養客戶忠誠度：當客戶感到被理解並獲得有價值的建議時，他們更有可能保持對您的企業的忠誠度。

  

何時不實施機器學習推薦系統

雖然推薦系統提供了許多好處，但如果您的客戶群較小或者您的產品或服務目錄有限，那麼現在可能不是在您的企業中實施它們的最佳時機。 這些因素會限制算法的有效性。 隨著客戶群的增長和產品的擴展，投資數據科學會變得更有利可圖。

如何利用機器學習創建推薦系統

由於其強大的代碼和優化的語法，Python 在創建數據科學和機器學習工具以及 Web 應用程序方面受到廣泛青睞。 由於其可靠性和廣泛的軟件開發支持，建議程序員進入該領域。

但是，也可以考慮替代語言，例如 Java、Golang、Node.js、PHP 或 Ruby。

Java 是 Python 及其主要競爭對手的最佳替代品。

如果您想實施網絡推薦系統或改進已有的系統，我們的數據科學團隊可以為您提供幫助。 如果您希望我們分析您的情況，請聯繫我們。

改進推薦系統的技巧

考慮位置

電子商務中推薦的放置很重要。 考慮建議出現的時間和地點，以優化系統功能和用戶體驗。

理想的位置可能會有所不同，具體取決於您的網站以及您提供的產品或服務的類型。 然而，電子商務的標準做法包括在文章底部或購買過程結束時顯示推薦。

如果您需要更多說明，我們建議您進行 A/B 測試以做出最佳決定。

努力實現戰略相關性

什麼是好的推薦？ 事實是，並非所有為客戶提供的建議都對您的公司有利。

雖然提供實用的建議至關重要，但有些建議可能過於明顯，對客戶沒有價值。 因此，請考慮引入有風險的建議，讓客戶接觸到不熟悉的產品和服務。

從商業角度來看，基於產品盈利能力的建議至關重要。 關鍵是要在對您的業務有利的因素和對客戶有價值的因素之間取得平衡。

如果您想實施您的網絡推薦系統或改進您已有的系統，我們的數據科學團隊可以為您提供幫助。 我們希望我們已經幫助您學習實施網絡推薦系統或通過提示和技巧改進您已有的系統！