خرید آنلاین در چند سال گذشته با جهش و مرزها رشد کرده است. تخمین زده می شود صنعت تجارت الکترونیکی خرده فروشی در سال 2022 به 6. 54 تریلیون دلار آمریکا برسد. با وجود سایت های تجارت الکترونیکی که برای توجه خریدار رقابت می کنند ، ابزاری که در جذب مشتری مفید است و اطمینان از کسب و کار مکرر موتور توصیه محصول است.

و اگر به درستی تنظیم و پیکربندی شود ، می تواند درآمد ، CTR ، تبدیل و سایر معیارهای مهم را به میزان قابل توجهی افزایش دهد. علاوه بر این ، توصیه محصول می تواند تأثیرات مثبتی بر تجربه کاربر نیز داشته باشد ، که به معیارهایی تبدیل می شود که اندازه گیری آنها سخت تر است اما با این وجود از اهمیت زیادی برای مشاغل آنلاین مانند رضایت مشتری و حفظ برخوردار است.

همه اینها فقط با موتور توصیه های محصول امکان پذیر است. موتورهای توصیه اساساً ابزارهای فیلتر کردن داده ها هستند که از الگوریتم ها و داده ها استفاده می کنند تا مهمترین موارد را به یک کاربر خاص توصیه کنند. یا به زبان ساده ، آنها چیزی جز یک شکل خودکار "یک مرد پیشخوان فروشگاه" نیستند. شما از او یک محصول می خواهید. او نه تنها این محصول را نشان می دهد ، بلکه موارد مرتبط با آن را نیز می توانید خریداری کنید. آنها در فروش متقابل و فروش به خوبی آموزش دیده اند.

با افزایش تعداد اطلاعات در اینترنت و با افزایش قابل توجه در تعداد کاربران ، برای شرکت ها برای جستجو ، نقشه برداری و ارائه بخش اطلاعات مربوطه مطابق ترجیحات و سلیقه های آنها مهم است.

موتور توصیه چیست؟

یک موتور توصیه محصول در اصل راه حلی است که به بازاریابان این امکان را می دهد تا به مشتریان خود توصیه های مربوط به محصول مربوطه را در زمان واقعی ارائه دهند. به عنوان ابزارهای قدرتمند فیلتر کردن داده ها ، سیستم های توصیه از الگوریتم ها و تکنیک های تجزیه و تحلیل داده ها برای توصیه بیشتر محصول/موارد به یک کاربر خاص استفاده می کنند.

هدف اصلی هر موتور توصیه تحریک تقاضا و درگیر شدن فعالانه کاربران است. در درجه اول مؤلفه ای از یک استراتژی شخصی سازی تجارت الکترونیک ، موتورهای توصیه به صورت پویا محصولات مختلف را بر روی وب سایت ها ، برنامه ها یا ایمیل ها جمع می کنند ، بنابراین تجربه مشتری را تقویت می کنند. این نوع توصیه های متنوع و omnichael بر اساس چندین داده داده مانند ترجیحات مشتری ، تاریخ معاملات گذشته ، ویژگی ها یا زمینه موقعیتی انجام می شود.

از سیستم های پیشنهادی می توان در چندین عمودی مانند تجارت الکترونیکی ، سرگرمی ، برنامه های تلفن همراه ، آموزش و موارد دیگر استفاده کرد (بعداً با جزئیات مورد بحث قرار گرفت). به طور کلی ، یک موتور توصیه می تواند در هر شرایطی که نیاز به ارائه پیشنهادات و مشاوره شخصی به کاربران باشد ، مفید باشد.

موتور توصیه چگونه کار می کند؟

یکی از مؤلفه های مهم کار در موتور توصیه محصول ، عملکرد پیشنهادی است که اطلاعات خاص در مورد کاربر را در نظر می گیرد و رتبه بندی را که کاربر ممکن است به یک محصول اختصاص دهد ، پیش بینی می کند.

داشتن توانایی پیش بینی رتبه بندی کاربر ، حتی قبل از اینکه کاربر یکی را ارائه دهد ، سیستم های پیشنهادی را به یک ابزار قدرتمند تبدیل می کند.

از الگوریتم ها و تکنیک های تخصصی استفاده می کند که می تواند حتی از بزرگترین کاتالوگ های محصول پشتیبانی کند. موتور توصیه شده توسط یک لایه ارکستراسیون ، می تواند هوشمندانه را انتخاب کند که فیلترها و الگوریتم هایی را برای استفاده در هر موقعیت خاص برای یک مشتری خاص انتخاب می کنند. این به بازاریابان این امکان را می دهد تا حداکثر تبدیل ها و همچنین ارزش سفارش متوسط آنها را به حداکثر برسانند.

به طور معمول ، یک موتور توصیه داده ها را از طریق چهار مرحله زیر پردازش می کند-

داده های جمع آوری شده در اینجا می توانند صریح مانند داده های تغذیه شده توسط کاربران (رتبه بندی و نظرات در مورد محصولات) یا ضمنی مانند نمایش صفحه ، تاریخچه سفارش/تاریخچه بازگشت و رویدادهای سبد خرید باشند.

نوع داده هایی که برای ایجاد توصیه ها استفاده می کنید می تواند به شما در تصمیم گیری در مورد نوع ذخیره سازی مورد استفاده شما ، مانند پایگاه داده NOSQL ، یک پایگاه داده استاندارد SQL یا ذخیره شی کمک کند.

سیستم پیشنهادی با فیلتر کردن آن با استفاده از روشهای مختلف تجزیه و تحلیل مانند تجزیه و تحلیل دسته ای ، تجزیه و تحلیل زمان واقعی یا تجزیه و تحلیل سیستم تقریباً واقعی ، مواردی را با داده های نامزدی کاربر مشابه تجزیه و تحلیل و پیدا می کند.

آخرین مرحله ، فیلتر کردن داده ها برای به دست آوردن اطلاعات مربوطه برای ارائه توصیه هایی به کاربر است. و برای فعال کردن این امر ، باید یک الگوریتم را انتخاب کنید که از موتور توصیه شده از لیست الگوریتم های توضیح داده شده در بخش بعدی استفاده کنید.

انواع سیستم های پیشنهادی

بسیاری از مشکلات توسط یادگیری ماشین حل شده است ، اما تهیه توصیه های محصول یک کاربرد گسترده از یادگیری ماشین است. عمدتا سه نوع اساسی موتورهای توصیه وجود دارد -

1. فیلتر مشارکتی

روش فیلتر مشارکتی مبتنی بر جمع آوری و تجزیه و تحلیل اطلاعات بر اساس رفتارها ، فعالیتها یا ترجیحات کاربر و پیش بینی آنچه دوست دارند بر اساس شباهت با سایر کاربران است. پیش بینی با استفاده از تکنیک های مختلف یادگیری ماشین نگهداری پیش بینی انجام می شود.

به عنوان مثال ، اگر کاربر X تنیس ، بدمینتون و گلف را دوست داشته باشد در حالی که کاربر Y دوست دارد تنیس ، بدمینتون و هاکی را دوست داشته باشد ، آنها علایق مشابهی دارند. بنابراین ، احتمال بالایی وجود دارد که X دوست داشته باشد هاکی و Y از گلف لذت ببرند. اینگونه است که فیلتر مشارکتی انجام می شود.

دو نوع تکنیک فیلتر کننده مشترک -

• فیلتر مشارکتی کاربر کاربر
• فیلتر مشارکتی مورد مورد

یکی از مهمترین مزایای رویکرد فیلتر مشارکتی این است که می تواند موارد پیچیده ای را به طور دقیق مانند فیلم ها توصیه کند ، بدون اینکه نیاز به درک خود مورد باشد زیرا به محتوای قابل تجزیه و تحلیل دستگاه بستگی ندارد.

2. فیلتر مبتنی بر محتوا

روشهای فیلتر مبتنی بر محتوا عمدتاً بر اساس توضیحات یک مورد و نمایه ای از گزینه های مورد نظر کاربر انجام می شود. در فیلتر مبتنی بر محتوا ، از کلمات کلیدی برای توصیف موارد استفاده می شود ، در حالی که مشخصات کاربر برای بیان نوع موردی که این کاربر دوست دارد ساخته شده است.

به عنوان مثال ، اگر کاربر دوست دارد فیلم هایی مانند Mission Impossible را تماشا کند ، سیستم پیشنهادی فیلم های ژانر اکشن یا فیلم های تام کروز را توصیه می کند.

فرضیه مهم فیلتر مبتنی بر محتوا این است که اگر یک مورد را دوست دارید ، یک مورد مشابه را نیز دوست خواهید داشت. این رویکرد ریشه های خود را به طور عمده در بازیابی اطلاعات و تحقیقات فیلتر اطلاعات دارد.

3. سیستم های توصیه ترکیبی

موتورهای توصیه ترکیبی در اصل ترکیبی از الگوریتم های متنوع رتبه بندی و مرتب سازی هستند. به عنوان مثال ، یک موتور توصیه ترکیبی می تواند از فیلتر مشترک و فیلتر مبتنی بر محصول به صورت پشت سر هم استفاده کند تا طیف گسترده تری از محصولات را به مشتریان با دقت دقیق توصیه کند.

Netflix نمونه ای عالی از یک سیستم توصیه ترکیبی است زیرا آنها توصیه هایی را ارائه می دهند:

• مقایسه عادات تماشای و جستجو کاربران و یافتن کاربران مشابه در آن پلتفرم ، بنابراین استفاده از فیلتر مشترک
• پیشنهاد چنین نمایش ها/فیلم هایی که ویژگی های مشترک را با مواردی که توسط کاربر بسیار رتبه بندی شده است ، به اشتراک می گذارند. اینگونه است که آنها از فیلتر مبتنی بر محتوا استفاده می کنند.

در مقایسه با روشهای مشارکتی و مبتنی بر محتوا ، روشهای ترکیبی می توانند توصیه های دقیق تری ارائه دهند. آنها همچنین می توانند در سیستم های توصیه ای مانند شروع سرما و مشکلات کمبود داده ها بر موضوعات متداول غلبه کنند.

مزایای موتور توصیه محصول

شما نیازی به تحقیقات بازار ندارید تا دریابید که آیا مشتری مایل به خرید در مغازه ای است که در آن حداکثر کمک می کند تا در پیشاهنگی محصول مناسب کمک کند. آنها همچنین به احتمال زیاد در آینده به چنین مغازه ای باز می گردند. برای به دست آوردن ایده در مورد ارزش تجاری سیستم های پیشنهادی: چند ماه پیش ، نتفلیکس تخمین زده است که موتور توصیه آن سالانه 1 میلیارد دلار ارزش دارد.

2 مزیت اصلی استفاده از یک موتور توصیه محصول - درآمد و رضایت مشتری وجود دارد. در اینجا ما در مورد آن 2 و موارد دیگر بیشتر می دانیم:

• درآمد - با سالها تحقیق ، آزمایش و اعدام که در درجه اول توسط آمازون هدایت می شود ، نه تنها امروزه کمتر از منحنی یادگیری برای مشتریان آنلاین وجود ندارد. بسیاری از الگوریتم های مختلف نیز مورد بررسی ، اجرا و اثبات شده است که نرخ تبدیل زیاد در مقابل توصیه های محصول غیر شخصی را هدایت می کند.
• رضایت مشتری - بسیاری از زمانی که مشتریان تمایل دارند از آخرین مرور خود به توصیه محصول خود نگاه کنند. عمدتا به این دلیل که فکر می کنند فرصت های بهتری برای محصولات خوب پیدا می کنند. هنگامی که آنها سایت را ترک می کنند و بعداً برمی گردند. اگر داده های مرور آنها از جلسه قبلی در دسترس باشد ، کمک می کند. این می تواند بیشتر به فعالیت های تجارت الکترونیکی آنها ، مشابه دستیاران باتجربه در فروشگاه های آجر و ملات کمک و راهنمایی کند. این نوع رضایت مشتری منجر به حفظ مشتری می شود.
• شخصی سازی - ما اغلب از دوستان و خانواده توصیه می کنیم زیرا به نظر آنها اعتماد داریم. آنها می دانند که ما چه چیزی را بهتر از هر کس دیگری دوست داریم. این تنها دلیل خوبی است که آنها در توصیه چیزها خوب هستند و آنچه سیستم های توصیه ای سعی در مدل سازی دارند. شما می توانید از داده های انباشته شده به طور غیرمستقیم برای بهبود خدمات کلی وب سایت خود استفاده کنید و اطمینان حاصل کنید که آنها مطابق ترجیحات کاربر مناسب هستند. در عوض ، کاربر با روحیه بهتری برای خرید محصولات یا خدمات شما قرار می گیرد.
• Discovery - به عنوان مثال ، ویژگی "توصیه های نبوغ" iTunes ، "که اغلب با هم خریداری می شود" از Amazon. com توصیه های شگفت انگیزی را ارائه می دهد که شبیه به آنچه ما دوست داریم. به طور کلی مردم دوست دارند چیزهایی را که دوست دارند پیشنهاد دهند ، و هنگامی که از سایتی استفاده می کنند که می تواند به انتخاب های او بسیار کامل مربوط شود ، پس از آن او مجبور است دوباره از آن سایت بازدید کند.
• ارائه گزارش ها - بخشی جدایی ناپذیر از یک سیستم شخصی سازی است. ارائه دقیق و دقیق مشتری به مشتری ، به او اجازه می دهد تا در مورد سایت خود و جهت یک کمپین تصمیمات محکمی اتخاذ کند. بر اساس این گزارش ها ، مشتریان می توانند پیشنهاداتی را برای محصولات آهسته متحرک به منظور ایجاد درایو در فروش ایجاد کنند.

نتیجه

موتورهای توصیه امروز به عنوان کلید موفقیت هر تجارت آنلاین هستند. اما ، برای یک سیستم توصیه صحیح برای ارائه توصیه های مربوطه در زمان واقعی ، نیاز به توانایی های قدرتمند برای همبستگی نه تنها محصول بلکه داده های مشتری ، موجودی ، تدارکات و داده های اجتماعی دارد.

در کل ، سیستم های پیشنهادی می توانند ابزاری قدرتمند برای هر تجارت الکترونیکی باشند و پیشرفت های سریع آینده در این زمینه باعث افزایش ارزش تجاری آنها می شود.

با وجود طیف گسترده ای از برنامه های تجاری ، از جمله پیش بینی خریدهای فصلی بر اساس توصیه ها ، تعیین خریدهای ضروری و ارائه پیشنهادات بهتر به مشتریان ، مارک ها می توانند از سیستم های پیشنهادی برای دو حوزه اصلی استفاده کنند - وفاداری به برند و حفظ مشتری پیشرفته.

اولین قدم برای داشتن توصیه های عالی محصول برای مشتریان ، واقعاً داشتن شجاعت شیرجه زدن به تبدیل های بهتر است. و به یاد داشته باشید - تنها راه برای تعامل با مشتریان ، برقراری ارتباط با هر یک به عنوان یک فرد است.

یک روش پیشرفته تر و غیر سنتی تر برای تأمین انرژی فرایند توصیه شما وجود دارد. این تکنیک ها یعنی یادگیری عمیق ، یادگیری اجتماعی و فاکتورسازی تنشور مبتنی بر خدمات یادگیری ماشین و شبکه های عصبی است. چنین روشهای محاسباتی شناختی می تواند کیفیت توصیه کنندگان شما را به سطح بعدی برساند.

کارشناسان ما در Maruti TechLabs سیستمهایی را طراحی کرده اند که بدون مداخله انسانی ، کارهای پیچیده ای را یاد می گیرند ، تعامل و انجام می دهند. ما با استفاده از اطلاعات محاسباتی و چارچوب های یادگیری عمیق ، تصمیم گیری سریع و اتوماسیون فرآیند را برای تجارت شما فعال می کنیم. اگر شما هم می خواهید یک فرآیند بسیار بهتر برای رضایت و حفظ مشتری ایجاد کنید ، لطفاً با ما در اینجا تماس بگیرید.