Co představuje systém doporučování?
Jak už název napovídá, jsou doporučovací systémy nástroje, které poskytují návrhy produktů nebo obsahu, o jejichž koupi nebo využití by mohl mít konkrétní zákazník zájem.
Takový systém obvykle využívá techniky strojového učení a více souborů dat o položkách a zákaznících k vytvoření pokročilé sítě komplexních vazeb mezi těmito produkty a zákazníky.
Co doporučovací systémy doporučují?
Systém doporučování může doporučovat různé věci, jako jsou produkty, filmy, knihy, zprávy, články, práce, inzeráty a další. Netflix například využívá systém doporučování, aby doporučoval jednotlivým zákazníkům filmy a seriály.
YouTube doporučuje uživatelům nejrůznější videa podle jejich profilu a historie sledování. E-commerce weby obdobně doporučují různým uživatelům různé produkty podle jejich preferencí.
Jak systém doporučování funguje
Základní fungování
Doporučovací systémy pracují s velkým množstvím informací tak, že filtrují ty nejdůležitější informace na základě údajů od jednotlivých zákazníků (např. hodnocení produktů) a několika dalších faktorů, které zohledňují preference a zájmy uživatelů. Doporučovací systémy hledají shodu mezi uživatelem a produktem a pro účely doporučení vyvozují podobnosti mezi uživateli a produkty.
Úloha strojového učení
Doporučovací systémy využívají specializované algoritmy hlubokého učení a strojové učení. Díky automatické konfiguraci, koordinaci a správě algoritmů strojového učení pro prediktivní analýzu mohou doporučovací systémy inteligentně vybírat filtry, které se použijí v konkrétní situaci zákazníka. To pomáhá marketérům maximalizovat konverze a průměrnou hodnotu objednávky.
Možná úskalí doporučovacích systémů
V současné době se používá několik přístupů k doporučování. Porovnání jejich účinnosti je však obtížné, protože výsledky hodnocení jsou jen málokdy napodobitelné. Proto je absence jednotného chápání opakovatelnosti v doporučovacích systémech problematická.
Tři typy systémů doporučování
Zde jsou uvedeny některé z nejběžnějších metod, které se používají v systémech doporučování:
1. Systémy doporučování založené na obsahu
Takové doporučovací systémy používají filtry založené na podobnosti atributů položek a využívají informace nebo vlastnosti související se samotnými produkty, ale nezohledňují preference uživatelů.
Doporučující nástroj může například využívat rok vydání, hvězdné obsazení nebo žánr, aby divákům navrhl vhodné filmy.
2. Systémy doporučování založené na kolaborativním filtrování
Poměrně oblíbenou metodou doporučování je kolaborativní filtrování. Tyto doporučovací systémy používají filtry, které zohledňují volby a jednoznačná hodnocení uživatelů. Doporučovací systémy by například navrhovaly divákům filmy na základě předchozích údajů o hodnoceních, která různí diváci udělili různým filmům.
Algoritmus kolaborativního filtrování běžně používaný v doporučovacích systémech je tzv. maticová faktorizace. Algoritmy maticové faktorizace pracují na základě rozkladu matice interakce vektoru uživatel-položka na součin dvou obdélníkových matic s nižší dimenzionalitou.
3. Hybridní doporučovací systémy
Většina moderních mobilních doporučovacích systémů kombinuje oba tyto přístupy a říká se jim hybridní systémy doporučování.
Ve výsledku obvykle předčí metody založené na obsahu a kolaborativním filtrování. Hybridní doporučovací systémy generují pro každou položku značky vycházející ze zpracování přirozeného jazyka (NLP) a k výpočtu podobnosti mezi položkami používají vektorové rovnice.
Kdo systémy doporučování využívá
Toto jsou některé obory, které hojně využívají doporučovací systémy:
Streamovací služby
Multimediální streamovací služby používají doporučení založená na relacích, jejichž cílem je předvídat další položku podle posloupnosti předchozích položek konzumovaných v relaci. Společnost Netflix například používá doporučovací systémy založené na relacích, aby jednotlivým uživatelům navrhovala filmy a seriály.
Jedná se o dokonalý příklad hybridních doporučovacích systémů, protože zohledňuje jak zájmy uživatele (kolaborativní), tak popisy nebo vlastnosti filmu (obsahové). Podle výzkumu společnosti McKinsey je 75 % obsahu konzumovaného na Netflixu založeno na doporučení filmů pomocí strojového učení.
Internetové seznamky
Mnoho seznamek, jako je Tinder, používá k seznamování doporučovací systémy. Klíčovými faktory, které k tomu přispívají, jsou lidé, na které jste swipovali doprava (lidé, kteří se vám líbili), statistiky reaktivací profilu, vaše poloha, profily a další.
Tinder je ve skutečnosti jedním z největších používaných doporučovacích systémů, jehož uživatelská základna se v roce 2020 odhadovala na 50 milionů lidí po celém světě.
Sociální sítě
Dalším příkladem je Facebook, který používá doporučovací systémy k vytváření personalizovaného obsahu pro profil každého uživatele. Pro různé sekce používá různé doporučovací algoritmy.
Například kanál zpráv využívá jeden, zatímco sekce „Lidé, které možná znáte“ používá jiný. Také sekce zpráv, Marketplace, videa na Facebooku apod. jsou různé části Facebooku, které vám na základě vašich preferencí doporučí různé věci.
E-commerce
Mnoho internetových obchodů, jako je Amazon, eBay nebo Walmart, používá doporučovací systémy, které jednotlivým zákazníkům navrhují produkty na základě jejich profilů, toho, co se jim může líbit, a historie jejich nákupů.
Ve skutečnosti pochází 35 % toho, co zákazníci nakupují na Amazonu, z doporučených produktů vycházejících z algoritmů strojového učení.
Domluvte si konzultační hovor a uvidíte, jak Recommender funguje
Zjistěte, jak vám naše doporučovací widgety umožní zvýšit prodeje v e‑shopu pomocí vysoce personalizovaného a přesného doporučování produktů na základě strojového učení.
Proč si vybrat právě nástroj Recommender
Recommender zobrazuje návrhy produktů řízené umělou inteligencí, které jsou přizpůsobené každému návštěvníkovi na základě jeho preferencí a předchozího chování na internetu.
Víc konverzí a opakovaných nákupů
Zvyšte průměrné konverze z košíku minimálně o 13 %. Pokud zákazníka rychle obsloužíte, je pravděpodobnější, že se do vašeho e-shopu vrátí.
Lepší průměrná hodnota objednávky
Zvyšte průměrnou hodnotu objednávky minimálně o 35 %. Recommender nabízí tipy na produkty podle toho, co už má zákazník v nákupním košíku.
Lepší zákaznická zkušenost
Navrhněte, co dalšího by jednotliví uživatelé mohli potřebovat na základě jejich preferencí a podobností s dříve prohlíženými produkty.
Důvěřuje nám víc než 3 000 online firem
Co dalšího Luigi’s Box nabízí
Analytics
Zjistěte, co vaši zákazníci hledají, co mají problém najít a jak můžete zlepšit jejich celkovou zkušenost s vyhledáváním.
Objevte analytikuVyhledávání s našeptávačem
Vložte na své stránky inteligentní vyhledávací pole, které si poradí s běžnými gramatickými chybami, překlepy, slangovými výrazy a různými synonymy, abyste se vyhnuli vyhledávání bez výsledků.
Objevte vyhledáváníProduct Listing
Organizujte a automaticky řaďte své produkty podle popularity, osobního vkusu, nákupního záměru a obchodní logiky.
Objevte výpis produktůLuigi's Box je kompatibilní s jakýmkoliv webem
Existují tři způsoby, jak vložit produktová data do Luigi’s Box.
Začněte s Luigi’s Boxem ještě dnes
Vytvořte si účet a začněte odhalovat potenciál svého e‑shopu.
Časté otázky
Jak fungují systémy doporučování produktů založené na strojovém učení?
Systémy doporučování produktů využívají pokročilé algoritmy strojového učení a metody hlubokého učení k rozdělení zákazníků na základě uživatelských dat a vzorců chování (například historie nákupů a prohlížení, lajky nebo recenze) a cíleně jim navrhují personalizované produkty a obsah.
Mezi běžně používané doporučovací postupy patří filtrování založené na obsahu, kolaborativní filtrování a hybridní filtrování.
Jaké výhody doporučovací systémy přinášejí?
Systém doporučování produktů vám pomůže zlepšit uživatelskou zkušenost a zapojení zákazníků na vašich stránkách tím, že jim nabídne doporučení přizpůsobená jejich potřebám. Pokud budou mít dobrou zkušenost, pravděpodobně se do vašeho obchodu vrátí.
Takový systém také pomáhá zvyšovat prodeje, průměrnou hodnotu objednávek a míru konverze, protože umožňuje prodejcům využít příležitosti pro up-selling nebo cross-selling svých produktů.
Jak se pozná dobrý doporučovací systém?
Některé z hlavních zásad pro doporučující systémy jsou:
- Neměly by doporučovat produkty, které jsou příliš podobné těm, které si uživatelé prohlíželi již dříve.
- Měly by svá doporučení obměňovat a klást větší důraz na personalizaci.
- Také by měly usilovat o časovou rozmanitost, což znamená, že by neměly nabízet stejná doporučení v každé aktuální relaci uživatele.
Odkud získávají doporučovací systémy data?
Doporučovací systémy často získávají data z přímého hodnocení po zakoupení produktu, zhlédnutí filmu nebo poslechu písně, z implicitních dotazů ve vyhledávači a historie nákupů nebo z jiných kategorií proměnných o zákaznících (např. profil uživatele) nebo samotných produktech.
Některé doporučovací systémy vytvářejí matici užitečnosti, která se skládá z hodnocení (nebo preferencí) pro každou dvojici uživatel-produkt.
Kdo je nejlepším poskytovatelem systémů pro doporučování produktů?
Odpověď závisí na několika faktorech, jako jsou vaše potřeby, rozpočet a cíle. Zatímco na trhu můžete najít několik doporučovacích systémů, doporučovací widget od Luigi’s Boxu využívá pokročilé algoritmy umělé inteligence, které posouvají personalizaci na zcela novou úroveň a pomohou vám dosáhnout zvýšení průměrného prodeje o +35 % a zvýšení průměrné konverze z košíku o +13 %.
Náš doporučovací widget můžete umístit kamkoliv na webové stránky. Vždy bude působit jako jeho přirozená součást webu bez ohledu na platformu e-shopu.