Содержание
- Что такое система рекомендаций?
- Как работает система рекомендаций?
- Проблемы, которые Airbnb хотел решить
- Что сделал Airbnb?
- Эволюция систем рекомендаций
- Заключение
Источник: Artisticco / Dreamstime.com
вынос:
Системы рекомендаций могут оказать огромную помощь как маркетологам, так и потребителям.
Вы когда-нибудь искали что-то в Интернете, и, прежде чем вы это узнаете, вас везде забрасывают рекламой на эту тему? Например, допустим, вы ищете последнюю информацию о следующем фильме «Звездные войны». После просмотра трейлера вы начинаете видеть онлайн-рекламу футболок "Звездные войны", игрушек "Звездные войны", DVD-диски "Звездные войны", листы "Звездные войны" ... и множество других продуктов "Звездных войн". что вы даже не предполагали, что существует! Это все благодаря рекомендационным системам.
Что такое система рекомендаций?
Системы рекомендаций - также известные как механизмы рекомендаций, системы рекомендаций или просто RS - переопределяют способы, которыми компании создают потребительский опыт. Системы рекомендаций помогли клиентам принимать обоснованные и лучшие решения о покупке при совершении онлайн-покупок. Если вы когда-либо совершали какую-либо онлайн-покупку, то вы почти наверняка встретили рекомендации по продуктам, которые похожи на те, которые вы приобрели. Итак, пока вы просматривали продукты, системы рекомендаций наблюдали за вашим поведением в Интернете и искали продукты, которые вы, возможно, еще не обнаружили самостоятельно. Системы рекомендаций играют важную роль в улучшении общего обслуживания клиентов, особенно в нише онлайн-покупок. Конечно, это хорошо и для бизнеса. Компании увеличивают свои инвестиции в улучшение механизмов рекомендации, чтобы помочь клиентам выбрать лучшие продукты.
Как работает система рекомендаций?
Прежде чем мы узнаем, как системы рекомендаций влияют на нашу жизнь, стоит узнать, как они работают и как они развиваются.
Система рекомендаций - это технология фильтрации информации, обычно используемая на веб-сайтах электронной коммерции, чтобы предлагать отфильтрованные продукты покупателю, который их посещает. Как следует из названия, технология используется для предоставления рекомендаций по продуктам, которые имеют сходные характеристики. Цель отличается в зависимости от точки зрения партии. Для бизнеса, который продает продукты на веб-сайте электронной коммерции, он улучшает свои перспективы получения дохода, предлагая клиенту более широкий выбор продуктов. Для клиента он предлагает аналогичные рекомендации по продукту и дает возможность клиенту либо купить продукт лучше, чем уже выбранный, либо купить продукт, который может улучшить восприятие продукта, уже выбранного для покупки. Для предоставления рекомендаций двигатели используют ряд методов, в том числе:
Вы не можете улучшить свои навыки программирования, когда никто не заботится о качестве программного обеспечения.
Проблемы, которые Airbnb хотел решить
Airbnb - это веб-сайт, на котором люди могут найти жилье в аренду, а также перечислить свое жилье для сдачи в аренду. Согласно Википедии, Airbnb имеет более 1 500 000 списков в 34 000 городах и 190 странах. Путешественники всегда ищут дешевые, удобные и безопасные номера по всему миру. Airbnb хотел найти способы предложить своим клиентам лучшие, индивидуальные варианты размещения. Хотелось узнать больше об уникальных требованиях путешественников.
Что сделал Airbnb?
Основная идея заключалась в том, чтобы выяснить индивидуальные потребности путешественников в поездках и дать соответствующие варианты или рекомендации. Поэтому Airbnb решила углубиться в данные о клиентах, записанные в форме отзывов о поездках, отзывов о размещении и других данных, зарегистрированных клиентами. Airbnb создал команду для этого. По словам Майка Кертиса, вице-президента по инжинирингу: «В течение долгого времени Airbnb был отличным местом, куда можно пойти, если вы знаете, куда идете, и знаете, когда вы собираетесь, но мы поняли, что у нас есть все этих данных, которых нет у других людей. У нас есть схемы путешествий. У нас есть отзывы. У нас есть описания списков. Мы много знаем о окрестностях, которые мы можем из этого извлечь ». Таким образом, Airbnb взломал данные и систему рекомендаций, которая дает персональные рекомендации.
Эволюция систем рекомендаций
Несмотря на всю шумиху вокруг рекомендаций, им нужно пройти долгий путь, прежде чем по-настоящему захватить воображение пользователя. Прямо сейчас, двигатели следуют универсальному алгоритму и не совсем предлагают индивидуальный выбор. Будущее заключается в том, чтобы предлагать клиентам индивидуальный выбор продуктов. Для этого алгоритмы должны учитывать такие сложности, как цикл сна, настроение пользователя, время суток и выход энергии. Похоже, что розничная торговля и медиаиндустрия будут использовать эти двигатели в наибольшей степени, а другие последуют их примеру.Банковская и финансовая отрасли, например, стремятся все чаще предсказывать своим клиентам следующие шаги, чтобы предлагать индивидуальные продукты. Для этого будет учитываться множество данных о таких вещах, как отзывы клиентов, шаблоны социальных сетей, данные колл-центра, веб-сайты и даже уровень образования потребителей.
Заключение
Будет интересно посмотреть, как складывается будущее рекомендательных движков. Алгоритмы, которые используются в настоящее время, использовались в течение длительного времени, но предприятия хотят большего от концепции. Бренды стремятся настроить и улучшить свои алгоритмы, постоянно пытаясь сделать их более всеобъемлющими. Тем не менее, потенциально самая большая проблема заключается во внедрении двигателей в отраслях, в которых они традиционно не используются, например, в страховом секторе, который может предложить рекомендации по страховым продуктам.
Системы рекомендаций могут помочь людям в их повседневной жизни различными способами, а также помочь рекламодателям представить продукты и услуги для более широкой аудитории, и только время точно покажет, как эта технология будет продолжать развиваться.