什麼是推薦算法，它如何增加在線銷售？

算法是一系列指令和定義的操作，用於執行任務和求解計算和方程，旨在向瀏覽互聯網的用戶推薦項目。 推薦算法是向互聯網上的用戶推薦項目的軟件的基礎。

當您訪問實體店時，通常會發現銷售人員可以推薦滿足您需求的產品。 但是，在虛擬商店中，過程是不同的。 也就是說，分配工作是由推薦算法完成的。

這在實踐中是如何發生的？ 通過推薦系統，電子商務組織產品並將其展示給訪問您商店的消費者。

這種類型的資源有助於改善購物體驗並促進對理想商品的搜索，從而帶來更多的銷售。

如果我們尋找解決客戶行為趨勢的研究，則可以證明這種關係。 例如， Zendesk的一項調查指出， 75%的消費者願意在提供出色體驗的公司上花費更多。

Salesforce 研究表明，如果發現購買過程太困難， 74%的消費者可能會更換品牌。

因此，推薦算法準確地作為獲取步驟的促進者。 繼續閱讀並了解有關該主題的更多信息！

• 什麼是推薦算法？
• 推薦算法是如何工作的？
• Netflix 推薦系統示例
• 在線商店推薦算法的好處
• 如何打造電商推薦系統？

什麼是推薦算法？

算法是一系列指令和定義的操作，用於執行任務和求解計算和方程，旨在向瀏覽互聯網的用戶推薦項目。

當我們在電子商務的背景下思考時，推薦算法是軟件的基礎，它向訪問虛擬商店的消費者推薦產品，其工作方式類似於虛擬賣家。

他們的推薦系統根據概率進行深入分析和研究，以識別模式和交叉引用數據。

推薦算法是如何工作的？

一般來說，有兩種主要的推薦模板：個性化和非定制化。  

個性化推薦會考慮每個消費者的行為、您的點擊次數、訪問過的商品和其他信息，以展示與此類研究一致的產品。

推薦不定制執行更一般的建議，根據提供的項目、類別、優惠、新聞等。接下來，我們將詳細解釋這些選項中的每一個在實踐中是如何工作的，請繼續閱讀！

具有機器學習的推薦系統

機器學習推薦系統用於個性化推薦。

在這種情況下，具有人工智能 (AI)的智能算法會根據硬件對網站內買家行為的了解提出建議。 機器學習就是機器學習。

正是通過這種技術，推薦窗口將根據用戶訪問過的頁面和搜索過的頁面來組織產品。

讓我們用一個例子來使解釋更簡單。 考慮一家玩具在線商店，該商店接受消費者的訪問，以尋找可繪製的石板。

從搜索行為和對被訪問頁面的評估來看，虛擬展示個性化產品會自動提出相關產品的建議。 看下面的例子。

如果另一個用戶搜索泰迪熊，他們將受到與上述示例完全不同的推薦窗口的影響。 在這種情況下，推薦產品列表將尊重相關消費者的需求。

因此，具有可定制推薦算法的電子商務為訪問該網站並與之交互的每個消費者呈現不同的產品。

使用可定制的推薦算法通常會擴大推薦產品與訪問者的相關性，畢竟它考慮了用戶的行為來介紹你。

此外，溝通的定制有助於使您的品牌在競爭中脫穎而出，並表明公司提供的產品符合買家的需求。

最後，通過顯示與潛在客戶搜索的產品相似或互補的產品，該功能仍然有利於交叉銷售和向上銷售等行為的結果，這有助於提高平均票數。

另請閱讀：為什麼要使用人工智能推薦系統？  

不可定制的推薦系統

在推薦算法不考慮每個客戶的搜索和導航行為的情況下，窗口中顯示的產品可以分為以下類別：

• 發布；
• 最常見的；
• 購買最多的產品；
• 具體產品類別等

下圖顯示了一個沒有定制的推薦系統如何工作的示例。

請注意，有一個建議，但它以更通用的方式工作，考慮到必須符合您的業務戰略的不同標準。 這對於電子商務來說也是一個非常有用的功能。

Netflix 推薦系統示例

Netflix 有一個非常著名的機器學習推薦系統。

通過推薦技術，流媒體能夠根據每個用戶消費的內容類型了解他的行為、品味和興趣。

由於每個客戶都有不同的搜索和娛樂行為，每個 Netflix 的“主屏幕”都是個性化的。

該工具的目的是讓您的忠實消費者繼續使用它的解決方案，為此，它使用推薦算法等功能來幫助用戶保持與服務的互動。

請注意，這是推薦系統能力的一個很好的例子：改善體驗、產生更多參與度並使客戶與品牌保持聯繫。

當然，Netflix 的案例不是關於電子商務中的產品，而是推薦系統如何為品牌和消費者之間的關係做出貢獻的例子之一。

另請閱讀：亞馬遜的推薦系統及其秘密。

在線商店推薦算法的好處

到目前為止，您已經了解了推薦算法是什麼以及它們是如何工作的。 然而，對這項技術的投資會不會帶來你所期望的回報？

發現使用推薦算法的好處列表：

• 改善客戶的購物體驗；
• 幫助消費者找到他們想要的東西並在更短的時間內完成購買；
• 降低網站的退出率；
• 有助於交叉銷售和向上銷售策略；
• 提高轉化率；
• 增加平均票價；
• 忠實的買家。

如何打造電商推薦系統？

到目前為止，一切都很好，但是如何為電子商務創建推薦系統？ 要在您的在線商店中計算此類系統，您無需從頭開始創建系統。 最有效的方法之一是利用市場上已有的資源，例如智能商店櫥窗，並由主題專家提供。

這種技術使用數據和信息為潛在客戶創建個性化或不個性化的產品，從而實現該機制的所有好處。

一個好消息是，目前實現這個功能可以非常簡單，使用SmartHint 工具，由推薦窗口組成； 智能搜索； 保留彈出窗口； 是熱點。

SmartHint 展示櫃是自主的，因此無需手動設置。 人工智能執行實時分析並在站點的戰略點自動分發產品。

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