NOVINKA: Standardy a poznatky o vyhledávání v e-commerce. Klikněte sem pro aktualizované údaje pro rok 2024.

Systém doporučování založený na strojovém učení

Zvyšte své prodeje se systémem doporučování produktů založeném na umělé inteligenci

Zlepšete zapojení uživatelů a zvyšte své příjmy pomocí inteligentního systému doporučování produktů, který navrhuje relevantní položky na základě preferencí uživatele.

Luigi's Box Recommender

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
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
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
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.

Výhody doporučovacích systémů pro e‑commerce firmy

Nejste si jisti, zda by e‑commerce podniky měly implementovat doporučovací systémy? Zde je několik důvodů, které vám při rozhodování pomohou:

Lepší uživatelská zkušenost

Lepší uživatelská zkušenost

Díky efektivním systémům doporučování produktů získají uživatelé personalizovaná a přesná doporučení šitá na míru jejich potřebám. Díky tomu budou mít s vaším obchodem dobrou zkušenost a pravděpodobně se do něj vrátí. To zvyšuje nejen prodeje a spokojenost zákazníků, ale může to mít také pozitivní dopad na umístění vašeho internetového obchodu ve vyhledávačích.

Lepší prodeje a konverzní poměr

Lepší prodeje a konverzní poměr

Systémy doporučování produktů pomáhají online prodejcům zvýšit prodej a konverzní poměr. Umožňují obchodníkům prodávat doplňkové produkty nebo dražší varianty, a zvyšovat tak tržby. Díky cross-sellingu produktů může e-shop zvýšit prodeje o 20 % a zisky o 30 %.

Nižší míra opuštění nákupního košíku

Nižší míra opuštění nákupního košíku

Podle Baymard Institute je průměrná míra opuštění košíku ve všech odvětvích 69,99 %. Jedním z rozhodujících faktorů pro opuštění košíku je nesprávné doporučení produktu, nebo dokonce žádné doporučení. Tento problém vám pomůže vyřešit navrhování personalizovaných produktů nebo informování zákazníků o tom, jaké doplňky by mohli k produktu potřebovat.

Vyšší průměrná hodnota objednávek

Vyšší průměrná hodnota objednávek

Systém doporučování produktů pomáhá zvyšovat průměrnou hodnotu objednávek v e-shopech tím, že uživatelům poskytuje personalizovaný zážitek z nakupování. Podle statistik je průměrná hodnota objednávky v obchodě, který nezobrazuje žádná produktová doporučení, 44,41 USD. Pokud však doporučení produktů zobrazíte a potenciální zákazníci zareagují na jediné doporučení, vzroste toto číslo o 369 %.

Lepší zapojení zákazníků

Lepší zapojení zákazníků

Vztahy se zákazníky se budují na důvěře. Vaši zákazníci chtějí vědět, že jim vaše firma rozumí, a doporučování těch pravých produktů podle profilů zákazníků pomůže posílit loajalitu ke značce, motivovat k dalším návštěvám webu, zvýšit míru prokliků a podpořit více interakcí se značkou vašeho e-shopu.

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.

Luigi's Box zlepšuje zákaznickou zkušenost

Nejvyšší přínos Luigi's Boxu je vidět ve zlepšení UX našeho webu. Čím rychleji zákazníci najdou, co hledali, a čím relevantnější výsledky dostanou, tím větší je šance, že nakoupí u vás.

Juraj Giacko
Head of E-Commerce, EXIsport

Mimořádné úsilí ke zlepšení obchodních výsledků

Luigi's Box našim zákazníkům zásadním způsobem usnadňuje nákupní proces. Navíc pro nás vyvinul několik funkcí, které nám zjednodušují management produktů v našem e-shopu.

Piotr Maciążka
Implementation Team Manager, Answear

Konverzní poměr se zvýšil o 600 %

Luigi’s Box používáme již od roku 2017. Kromě zvýšení konverzí z vyhledávání o 600 % nám přinesl i zrychlení obsluhy zákazníků v kamenných prodejnách.

Martin Derňar
Chief Omnichannel Officer, Nay

Konverzní poměr z vyhledávání se zvýšil o 33 %

Našeptávač od Luigi's Boxu nám přinesl 33% zvýšení počtu konverzí z našeptávače i ve stavu, kdy jeho použití kleslo o 30%.

David Linhart
Head of E-Commerce, Mountfield

Hodnota nákupního košíku se výrazně zvýšila

Recommender je užitečný a inspirativní nástroj, díky kterému mohou zákazníci objevovat produkty od společnosti Powerlogy. Jak to víme? Průměrná hodnota košíku s jeho používáním dramaticky roste.

Michal Dodok
Head of Marketing, Powerlogy

Luigi's Box nám otevřel oči

Luigi's Box nám otevřel oči a ukázal nám skrytý potenciál vyhledávání. Provozovatelé e-shopů často investují zejména do reklamy, ale nevěnují dostatečnou pozornost nákupnímu procesu. Luigi's Box nám ukázal, co můžeme získat, když se...

Soňa Fialková
CEO, SpokojenýPes

Luigi's Box a jeho nástroje milujeme

Luigi's Box odvádí skvělou práci a v naší společnosti máme jejich nástroje velmi rádi.

Michal Slovák
Product and SEO Manager, Pro-Tech shop

Víc než 100.000 EUR ročně díky Luigi's Boxu

Vzhledem k naší velikosti nám Luigi's Box přináší víc než 100.000 EUR ročně prakticky bez práce. Při ceně, kterou za nástroj platíme, se nám investice vrací několikanásobně.

Jakub Žilinčan
Chief Marketing Officer, Electronic-star

Tým profesionálních specialistů

Luigi's Box nám dává záruku profesionality. Jelikož jsou to specialisté na vyhledávání, dokáží nás posunout k našim cílům mnohem rychleji.

Tomáš Bzirský
Performance Marketing Manager, Košík

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 analytiku

Vyhledávání 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 vyhledávání

Product Listing

Organizujte a automaticky řaďte své produkty podle popularity, osobního vkusu, nákupního záměru a obchodní logiky.

Objevte výpis produktů

Luigi's Box je kompatibilní s jakýmkoliv webem

Existují tři způsoby, jak vložit produktová data do Luigi’s Box.

Synchronizace přes content API

Data budou odesílána na naše servery. Proto posíláte aktualizace produktů pouze tehdy, když se změní. Pokud používáte podporovanou platformu, můžeme nastavit datové konektory.

Na vaší straně nejsou žádné vývojové náklady. Všechna potřebná data můžeme získat sami. Luigi’s Box je kompatibilní s jakoukoliv e‑commerce platformou.

Pro Tip: Pokud používáte podporovanou platformu, můžeme nastavit datové konektory. Na vaší straně nevzniknou žádné vývojové náklady. Dovedeme získat všechna potřebná data.

Konektory platforem

Pokud používáte podporovanou platformu, můžeme nastavit datové konektory, takže na vaší straně nevzniknou žádné vývojové náklady.

Můžeme stáhnout veškerá potřebná data a vy tak můžete přejít na krok čtyři. Pokud nespolupracujete s jednou z těchto platforem, můžete si vybrat, zda synchronizovat pomocí API nebo Feedů.

Pro Tip: Pokud používáte podporovanou platformu, můžeme nastavit datové konektory. Na vaší straně nevzniknou žádné vývojové náklady. Dovedeme získat všechna potřebná data.

Synchronizujte přes feedy

Data budou stažena z vašich serverů. Pokud dojde ke změně produktu, nebudeme o ní informováni, dokud nebude příště zpracován feed. Aktualizace dat se obvykle provádí šestkrát denně.

Pro synchronizaci dat můžete použít API nebo feedy. Potřebujeme aktuální informace o produktech, kategoriích, značkách a (volitelně) článcích.

Pro Tip: Pokud používáte podporovanou platformu, můžeme nastavit datové konektory. Na vaší straně nevzniknou žádné vývojové náklady. Dovedeme získat všechna potřebná data.

Začněte s Luigi’s Boxem ještě dnes

Vytvořte si účet a začněte odhalovat potenciál svého e‑shopu.

Časté otázky

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.