Polski
Zwiększ Sprzedaż Dzięki Systemowi Rekomendacji Produktów Opartemu na ML
Popraw zaangażowanie użytkowników i zwiększ swoje przychody dzięki inteligentnemu systemowi rekomendacji produktów, który sugeruje odpowiednie pozycje na podstawie preferencji użytkownika.
Czym jest system rekomendacji?
Jak sama nazwa wskazuje, systemy rekomendacyjne, inaczej rekomendatory, to narzędzia, które dostarczają takich sugestii dotyczących produktów lub treści, które są interesujące dla przeglądającego i mogą nakłonić do większych zakupów.
Taki system zazwyczaj wykorzystuje techniki uczenia maszynowego (ML) i wiele zbiorów danych – np. o przedmiotach i klientach, a następnie tworzy zaawansowaną sieć złożonych połączeń między nimi.
Co polecają systemy rekomendacyjne?
System rekomendacyjny może polecać różne rzeczy, takie jak: produkty, filmy, książki, wiadomości, artykuły, oferty pracy, reklamy i inne.
Weźmy pod lupę Netflix, który używa rekomendacji do polecania filmów i seriali swoim indywidualnym klientom. Albo YouTube, który poleca użytkownikom różne filmy na podstawie profilu klienta i historii oglądania. Podobnie działają serwisy e-commerce – polecają różne towary różnym użytkownikom na podstawie ich preferencji.
Jak działają systemy rekomendacyjne
Podstawowe działanie
Systemy rekomendacyjne radzą sobie z dużą ilością danych poprzez filtrowanie najważniejszych informacji w oparciu o insighty klientów (takie jak recenzje) oraz kilka innych czynników. Systemy te określają dopasowanie między użytkownikiem a przedmiotem i kalkulują podobieństwa między nimi w celu uzyskania lepszych rekomendacji.
Rola uczenia maszynowego
Systemy rekomendacyjne wykorzystują specjalistyczne algorytmy deep learning (DL) i rozwiązania uczenia maszynowego (ML). Napędzane przez zautomatyzowaną konfigurację, koordynację i zarządzanie algorytmami analityki predykcyjnej ML, systemy rekomendacyjne mogą inteligentnie wybierać filtry, które należy zastosować do konkretnej sytuacji. Pomaga to marketerom w maksymalizacji konwersji i średniej wartości zamówienia.
Wyzwania systemu rekomendacyjnego
Jest dostępnych kilka metod rekomendacji. Porównanie ich skuteczności jest jednak trudne, ponieważ wyniki ocen są rzadko powtarzalne. A brak wspólnego rozumienia powtarzalności w systemach rekomendacyjnych stanowi wyzwanie.
Trzy rodzaje systemów rekomendacyjnych
Oto kilka najczęściej stosowanych metod w systemach rekomendacji:
1. Systemy rekomendacji oparte na treści
Takie systemy używają filtrów opartych na podobieństwie atrybutów przedmiotów i biorą pod uwagę informacje lub cechy związane z samymi produktami zamiast polegać na preferencjach użytkowników.
Na przykład, rekomendator może wykorzystać rok premiery, obsadę gwiazdorską lub gatunek filmu, aby zasugerować odpowiednią pozycję widzom.
2. Systemy rekomendacji z filtrowaniem kolaboracyjnym
Dość popularną metodą rekomendowania jest również ta z udziałem filtrowania kolaboracyjnego. Tutaj, systemy wykorzystują filtry, które biorą pod uwagę wybory i recenzje użytkowników. Na przykład, rekomendator sugeruje widzowi filmy na podstawie wcześniej wystawionych ocen.
Algorytmem filtrowania kolaboracyjnego, powszechnie stosowanym w systemach rekomendacyjnych, jest faktoryzacja macierzy. Algorytmy te polegają na rozkładaniu macierzy interakcji pomiędzy użytkownikiem a obiektem, na iloczyn dwóch prostokątnych macierzy o niższej wymiarowości.
3. Hybrydowe systemy rekomendacji
Większość nowoczesnych mobilnych systemów rekomendacyjnych łączy oba powyższe podejścia, stąd nazwa trzeciej metody rekomendacji.
W rezultacie, hybrydowe systemy rekomendacji mają tendencję do przewyższania metod opartych wyłącznie na treści lub filtrowaniu kolaboracyjnym. Generują one tagi oparte na przetwarzaniu języka naturalnego (NLP) dla każdego elementu i używają równań wektorowych do obliczania podobieństwa między elementami.
Kto korzysta z systemów rekomendacyjnych
Oto kilka branż i firm, które szeroko wykorzystują systemy rekomendacyjne:
Media streamingowe
Multimedialne serwisy streamingowe wykorzystują rekomendacje oparte na sesji, których celem jest przewidywanie następnego elementu na podstawie sekwencji poprzednich działań w danej sesji. Popularny serwis Netflix wykorzystuje rekomendacje oparte na sesjach do sugerowania najodpowiedniejszych filmów i seriali.
Jest to doskonały przykład hybrydowych systemów rekomendacyjnych, ponieważ uwzględnia zarówno zainteresowania użytkownika (oparte na współpracy), jak i opisy lub cechy filmu (oparte na treści). Według badań firmy McKinsey, 75% treści konsumowanych na Netflixie opiera się właśnie na rekomendacjach filmowych opartych na ML.
Serwisy randkowe
Wiele serwisów randkowych, takich jak Tinder, używa systemów rekomendacyjnych do lepszego dopasowywania użytkowników. Tutaj kluczowymi czynnikami są dane o osobach, które zostały przesunięte w prawo (osoby, które polubiłeś), statystyki reaktywacji, lokalizacja, profile i inne.
W rzeczywistości Tinder jest jednym z największych używanych systemów rekomendacyjnych, z szacowaną bazą 50 milionów użytkowników na całym świecie w 2020 roku.
Media społecznościowe
Facebook jest kolejnym przykładem, który wykorzystuje silniki rekomendacji produktów, aby polecać spersonalizowane treści każdemu użytkownikowi.
Używa wielu algorytmów rekomendacji dla różnych sekcji. Inny znajduje się w kanale informacyjnym, a inny w sekcji “ludzie, których możesz znać”. Podobnie jest z sekcją wiadomości, marketplace, filmami itp. Każda z nich poleca różne treści w oparciu o preferencje.
E-commerce
Wiele sklepów internetowych, takich jak Amazon, eBay czy Walmart, wykorzystuje systemy rekomendacyjne do sugerowania produktów poszczególnym klientom na podstawie ich profili, zainteresowań i historii zakupów.
W rzeczywistości 35% zakupów dokonywanych przez konsumentów w Amazon pochodzi z rekomendacji opartych na algorytmach ML.
Poprawa doświadczenia użytkownika
Dzięki skutecznym systemom rekomendacyjnym użytkownicy otrzymają spersonalizowane i dokładne rekomendacje. W rezultacie, będą mieli dobre doświadczenia i prawdopodobnie wrócą do Twojego sklepu. Jest to nie tylko korzystne dla firmy i klientów, ale może mieć też pozytywny wpływ na rankingi wyszukiwarki Twojego sklepu.
Poprawa wskaźników sprzedaży i konwersji
Silniki rekomendacji produktów pomagają sprzedawcom zwiększyć sprzedaż i podnieść współczynnik konwersji. Pozwalają na upsell lub cross-sell produktów w celu zwiększenia przychodów. Dzięki cross-sellingowi, sklep e-commerce może zwiększyć swoją sprzedaż o 20%, a zyski nawet o 30%.
Zmniejszona liczba porzuceń koszyka
Według Baymard Institute, średni wskaźnik porzucania koszyka we wszystkich branżach wynosi 69,99%. Jednym z powodów jest niewłaściwe rekomendowanie produktów lub jego brak. Sugerowanie spersonalizowanych towarów i informowanie klientów o dodatkach, których mogą potrzebować, może pomóc w rozwiązaniu tego problemu.
Zwiększona średnia wartość zamówienia
System rekomendacji produktów pomaga zwiększyć średnią wartość zamówienia w sklepach e-commerce, zapewniając spersonalizowane doświadczenie. Według statystyk, średnia wartość zamówienia dla sklepu, który nie pokazuje żadnych rekomendacji wynosi $44,41. Jednak, jeśli zastosujesz rekomendacje, liczba ta może wzrosnąć o 369%.
Lepsze zaangażowanie klientów
Relacje z klientami są budowane na zaufaniu. Twoi klienci chcą czuć, że ich rozumiesz, a odpowiednie rekomendacje na podstawie profili klientów mogą w tym pomóc. Będą kultywować lojalność wobec marki, zainspirują do częstszych wizyt, zwiększą współczynnik klikalności i zachęcą do większej liczby interakcji z marką.
Zarezerwuj rozmowę demo i zobacz Rekomendatora w akcji
Zobacz, jak nasze widżety rekomendacji zwiększają sprzedaż w e-commerce dzięki wysoce spersonalizowanym i dokładnym rekomendacjom produktów opartym na ML.
Luigi's Box poprawia doświadczenia klientów
Najbardziej znaczącym wkładem Luigi's Box do EXIsport jest poprawa doświadczenia klientów. Im szybciej znajdują to, czego szukają i im bardziej trafne jest ich zapytanie, tym większa szansa, że dokonają zakupu.
Podejmowanie dodatkowych wysiłków w celu poprawy wyników biznesowych
Luigi's Box znacznie usprawnia zakupy naszych klientów. Ponadto, opracowali dla nas kilka funkcji, które pomagają zarządzać produktami w naszym sklepie internetowym.
Wskaźnik konwersji wzrósł o 600%.
Z Luigi's Box korzystamy od 2017 roku. Poza zwiększeniem konwersji z wyszukiwania o 600%, przyniósł nam również szybszą obsługę klienta w sklepach stacjonarnych.
Zwiększenie konwersji z wyszukiwania o 33%.
Funkcja Luigi's Box Autouzupełnianie zwiększyła nasze konwersje o 33%, nawet gdy jej użycie spadło o 30%.
Wartość koszyka zakupowego znacząco wzrosła
Rekomendator to przydatne i inspirujące narzędzie, które pozwala klientom przypomnieć sobie lub odkryć inne, smaczne produkty spożywcze od Powerlogy. Skąd to wiemy? Ponieważ nasza średnia wartość koszyka zakupowego drastycznie wzrosła.
Luigi's Box otworzył nam oczy
Kupujący online często zapominają o dbaniu o customer experience i inwestują zbyt wiele środków w reklamę. Luigi's Box pokazał nam, co moglibyśmy zyskać, gdybyśmy rzeczywiście dbali o naszą wyszukiwarkę.
Uwielbiamy Luigi's Box i ich narzędzia.
Luigi's Box prowadzi świetny sklep, a nasza firma uwielbia ich narzędzia.
Ponad 100 000 euro rocznie dzięki Luigi's Box
Biorąc pod uwagę nasz rozmiar, Luigi's Box przynosi nam ponad 100 000 euro rocznie bez większego wysiłku za cenę, która została natychmiast zwrócona i to wielokrotnie.
Zespół profesjonalnych specjalistów
Luigi's Box to gwarancja profesjonalnego podejścia. Jako specjaliści od wyszukiwarek prowadzą nas do celu znacznie szybciej.
Dlaczego warto wybrać Rekomendator
Rekomendator wyświetla oparte na sztucznej inteligencji sugestie produktów. Są one spersonalizowane dla każdego odwiedzającego na podstawie jego preferencji i wcześniejszych zachowań online.
Więcej konwersji i powracających klientów
Zwiększ średnią konwersję koszyka o co najmniej 13%. Jeśli potrzeby klientów są zaspokajane szybko, chętniej wrócą do Twojego sklepu internetowego.
Wyższa średnia wartość zamówienia
Podnieś średnią wartość zamówienia o co najmniej 35%. Rekomendator będzie polecał produkty na podstawie tego, co klient ma już w koszyku.
Lepsza obsługa klienta
Zasugeruj produkty, których mogą potrzebować użytkownicy, na podstawie ich preferencji i podobieństw do wcześniej oglądanych towarów.
Zaufało nam ponad 3 000 firm online.
Co jeszcze oferuje Luigi’s Box
Analityka
Uzyskaj wgląd w to, czego szukają Twoi klienci oraz z czym się zmagają i dowiedz się, jak możesz poprawić ich doświadczenia wyszukiwania.
Odkryj Analitykę
Wyszukiwanie za pomocą Autouzupełniania
Wprowadź inteligentne pole wyszukiwania na swojej stronie, które radzi sobie z powszechnymi błędami gramatycznymi, literówkami, terminami slangowymi i różnymi synonimami oraz uniknij wyszukiwania bez rezultatów.
Discover SearchZestawienie produktów
Uporządkuj swoje produkty i automatycznie uszereguj je na podstawie popularności, gustu, intencji, czy strategii biznesowej.
Odkryj Zestawienie produktów
Luigi's Box jest kompatybilny z każdą stroną internetową
Istnieją trzy sposoby dostarczenia danych produktu do Luigi’s Box.
Zacznij korzystać z Luigi’s Box już dziś
Załóż konto i uwolnij potencjał swojego sklepu internetowego.
Najczęściej zadawane pytania
Jak działają systemy rekomendacji produktów oparte na uczeniu maszynowym?
Systemy rekomendacji produktów wykorzystują zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego i metody deep learning, aby segmentować klientów w oparciu o ich dane i wzorce zachowań (takie jak historia zakupów i przeglądania, polubienia, recenzje) i kierować do nich spersonalizowane sugestie dotyczące produktów i treści.
Niektóre powszechnie stosowane ramy rekomendacji to filtrowanie oparte na treści, kolaboracyjne i hybrydowe.
Jakie są korzyści z zastosowania systemów rekomendacyjnych?
System rekomendacji produktów pomaga poprawić doświadczenia użytkownika i ich zaangażowanie w Twojej witrynie poprzez oferowanie spersonalizowanych i dostosowanych do potrzeb rekomendacji. A jeśli klienci otrzymają pozytywne doświadczenia, prawdopodobnie wrócą do Twojego sklepu.
Taki system pomaga zwiększyć sprzedaż, średnią wartość zamówienia i współczynnik konwersji oraz pozwala sprzedawcom na upselling lub cross-sell produktów.
Co sprawia, że system rekomendacji jest dobry?
System rekomendacji jest dobry, jeśli spełnia określone warunki. Niektóre z nich to:
- Nie powinien polecać produktów zbyt podobnych do tego, co użytkownicy widzieli już wcześniej.
- Powinien zróżnicować swoje rekomendacje i położyć większy nacisk na personalizację.
- Powinien również dążyć do różnorodności czasowej – czyli nie powinien oferować te same rekomendacje w każdej bieżącej sesji.
Skąd systemy rekomendacji czerpią dane?
Systemy rekomendacji często otrzymują dane z recenzji produktów, informacji o obejrzanych filmach lub wysłuchanych piosenkach. Korzystają też z nieujawnionych publicznie zapytań do wyszukiwarki i historii zakupów, z innych zmiennych dotyczących klientów (takich jak jego profil) lub samych produktów.
Niektóre systemy rekomendacyjne budują macierz użyteczności, która składa się z oceny (lub preferencji) każdej relacji użytkownik-przedmiot.
Kto jest najlepszym dostawcą systemu rekomendacji produktów?
Odpowiedź zależy od kilku czynników, takich jak Twoje potrzeby, budżet i cele. Znajdziesz kilka dobrych systemów rekomendacyjnych na rynku, ale najbardziej interesującym jest Rekomendator Luigi’s Box. Wykorzystuje on zaawansowane algorytmy AI, aby przenieść personalizację na wyższy poziom. Może pomóc Ci osiągnąć nawet +35% średni wzrost sprzedaży i +13% średni wzrost konwersji koszyka.
Możesz umieścić nasz widget rekomendacji w dowolnym miejscu na stronie. Zawsze będzie wyglądał jak naturalna część witryny, niezależnie od tego jakiej platformy e-commerce używasz.
