Персонализация стала ключевым фактором, из-за которого мы стали больше времени и денег тратить на шоппинг-приложения. Сегодня платформы электронной коммерции и онлайн-магазины понимают наши предпочтения лучше нас самих.
Они прогнозируют, что мы захотим купить в будущем, когда с наибольшей вероятностью совершим покупку, и как настроить рекомендации, чтобы они лучше соответствовали нашим предпочтениям.
В 2023 году был проведен глобальный опрос, в котором руководителей бизнеса спросили об их отношении к персонализации. Результаты оказались впечатляющими:
- 92% респондентов заявили, что используют ИИ для персонализации маркетинговой воронки и развития бизнеса.
- 82% согласились, что клиенты тратят больше, если их покупательский опыт выглядит персонализированным.
- 69% руководителей бизнеса заявили, что удвоят инвестиции в персонализацию, даже во время экономического кризиса.
С учётом этой тенденции неудивительно, что к концу 2024 года мировой доход от программ для персонализации превысит $9,5 млрд. Персонализированные рекомендации стали необходимым инструментом для предпринимателей, которые работают с разными аудиториями.
Если вы хотите использовать эту возможность и внедрить персонализацию в свои процессы, далее мы подробно объясним, как эффективно интегрировать ее в ваш бизнес.
Что такое рекомендательная система? Определение и основные принципы работы
Рекомендательная система — это сложный алгоритм машинного обучения (ML), который предполагает, что может понравиться пользователям, и предлагает товары на основе различных параметров.
Он анализируют действия пользователей, их списки покупок и взаимодействие с товарами, чтобы предоставить персонализированные предложения.
Проще говоря, рекомендательная система выявляет совпадения в данных, узнает намерения пользователей и предлагает товары, соответствующие этим предпочтениям.
Типы и модели рекомендательных систем в машинном обучении
Рекомендательные системы обычно подразделяются на несколько типов, и самым популярным из них является коллаборативная фильтрация. Этот метод работает по простому принципу: то, что нравится другим пользователям, вероятно, понравится и вам.
Он анализирует поведение людей с похожими интересами, например, если вы с другом любите одинаковые сериалы, система предложит вам те, которые он уже посмотрел, а вы пропустили.
Существует два типа коллаборативной фильтрации: первый — на основе пользователей, при котором товары рекомендуются на основе похожих пользовательских предпочтений, и второй — на основе товаров, при котором предлагаются вещи, аналогичные тем, что уже вам понравились.
Другой тип — контентная фильтрация. Этот метод сосредоточен на характеристиках самих товаров, а не на пользовательских предпочтениях. Он анализирует жанры, ключевые слова или сюжеты, чтобы предложить похожий контент.
Например, если вы любите романтические комедии, система порекомендует вам другие фильмы в этом жанре.
Некоторые системы используют гибридный подход, который объединяет оба метода. Это позволяет давать более точные рекомендации, но требует больших усилий при настройке.
Иногда встречаются и другие методы, такие как контекстные бандиты, которые подстраиваются под поведение пользователей, или стратегии на основе знаний, которые полагаются на общие данные о пользователях и товарах при недостатке данных для коллаборативной фильтрации.
Примеры рекомендательных систем в бизнесе
Некоторые предприниматели считают, что рекомендательные системы работают только в сфере продаж, но это не так. Хотя ритейл действительно извлекает значительные преимущества из персонализации, многие другие отрасли также могут получить выгоду от машинного обучения:
- Электронная коммерция: Для онлайн-продавцов персонализация с использованием ИИ становится необходимым инструментом для сегментации клиентов и оптимизации покупок. Эффективные алгоритмы способны не только увеличить число импульсивных покупок, но и удерживать клиентов, что позволяет сэкономить время на операционных процессах.
- Стриминговые сервисы: Netflix и Spotify уже давно применяют такие системы для настройки контента, который смотрят и слушают их подписчики. Анализируя предпочтения пользователей и предлагая фильмы, шоу или песни, соответствующие их вкусам, эти платформы могут удерживать зрителей и побуждать их возвращаться на платформу снова и снова.
- Социальные сети: На платформах социальных сетей рекомендательные системы помогают пользователям находить друзей, группы и интересный контент. Анализируя, что люди пропускают или на что подписываются, эти системы предлагают актуальные знакомства и контент.
- Новостные и контентные сайты: Новостные сайты и контентные платформы могут применять системы машинного обучения для рекомендаций статей, основываясь на интересах пользователей и их предыдущих подписках, что способствует тому, чтобы они возвращались на сайт снова и снова.
Разработка рекомендательных систем: что нужно знать
Разработка ML моделей для рекомендательных систем не представляет собой большую проблему, если разбить процесс на этапы. Сначала нужно собрать данные о том, что нравится пользователям и как они взаимодействуют с продуктами. Затем данные нужно отфильтровать и подготовить к использованию.
Далее необходимо выбрать подходящий алгоритм, исходя из объема данных и желаемых результатов. После обучения системы нужно оценить её точность и полноту. Когда система готова, её интегрируют с текущими процессами через API или микросервисы.
В дальнейшем важно поддерживать её актуальность — использовать обратную связь и A/B тестирование для улучшения рекомендаций.
Если вы не хотите погружаться в нюансы создания ПО, но вам нужна разработка систем искусственного интеллекта, компания СКЭНД может взять это на себя ваш проект и обеспечить плавную работу системы для вашего предприятия.