Рекомендательные системы

Что такое рекомендательная система?

Рекомендательная система - это искусственный интеллект или алгоритм искусственного интеллекта, обычно связанный с машинным обучением, который использует большие данные для предложения или рекомендации дополнительных продуктов потребителям. Они могут основываться на различных критериях, включая прошлые покупки, историю поиска, демографическую информацию и другие факторы. Рекомендательные системы очень полезны, поскольку помогают пользователям находить продукты и услуги, которые они в противном случае сами бы не нашли.

Рекомендательная система призвана предлагать пользователям релевантный контент или продукты, которые могут им понравиться или которые они могут приобрести. Это помогает находить элементы, которые ищет пользователь, — и они даже не осознают этого, пока не отобразится рекомендация. Для разных клиентов должны применяться разные стратегии, и они определяются имеющимися данными. Поскольку RS должен быть подходом, основанным на данных, он может быть подкреплен алгоритмами машинного обучения.

6 типов рекомендательных систем

1. Система рекомендаций для совместной работы
Это самая востребованная, наиболее широко внедряемая и наиболее зрелая технология, которая доступна на рынке. Совместные рекомендательные системы агрегируют оценки или рекомендации объектов, распознают общие черты между пользователями на основе их оценок и генерируют новые рекомендации на основе межпользовательских сравнений. Самая сильная сторона методов совместной работы заключается в том, что они полностью независимы от любого машиночитаемого представления рекомендуемых объектов и хорошо работают для сложных объектов, где различия во вкусе являются причиной большей части различий в предпочтениях.

2. Система рекомендаций, основанная на контенте
В основном это классифицируется как результат и продолжение исследований в области фильтрации информации. В системе рекомендаций на основе содержимого объекты в основном определяются связанными с ними функциями. Рекомендатель, основанный на контенте, изучает профиль интересов нового пользователя на основе имеющихся функций в объектах, которые оценил пользователь. По сути, это система рекомендаций, ориентированная на ключевые слова, здесь ключевые слова используются для описания товаров. Таким образом, в рекомендательной системе, основанной на контенте, используются алгоритмы, позволяющие рекомендовать пользователям похожие товары, которые понравились пользователю в прошлом или которые он изучает в настоящее время.

3. Система рекомендаций, основанная на демографических данных
Цель этой системы - классифицировать пользователей на основе атрибутов и давать рекомендации на основе демографических классов. Многие отрасли приняли такой подход, поскольку это не так сложно и легко реализовать. В рекомендательной системе, основанной на демографии, алгоритмам сначала требуется надлежащее исследование рынка в указанном регионе, сопровождаемое коротким опросом для сбора данных для категоризации. Демографические методы формируют корреляции “от человека к человеку”, подобные совместным, но используют другие данные. Преимущество демографического подхода заключается в том, что он не требует истории пользовательских оценок, как в системах рекомендаций, основанных на сотрудничестве и контенте.

4. Система рекомендаций на основе утилит
Система рекомендаций, основанная на полезности, делает предложения на основе вычисления полезности каждого объекта для пользователя. Конечно, центральная проблема для систем такого типа заключается в том, как создать утилиту для отдельных пользователей. В системе, основанной на полезности, каждая отрасль будет иметь разную технику для получения специфичной для пользователя полезной функции и применения ее к рассматриваемым объектам. Основное преимущество использования рекомендательной системы на основе утилит заключается в том, что она может учитывать непродуктовые атрибуты, такие как надежность поставщика и доступность продукта, при расчете полезности. Это позволяет проверять инвентаризацию объекта в режиме реального времени и отображать его пользователю.

5. Система рекомендаций, основанная на знаниях
Этот тип рекомендательной системы пытается предлагать объекты, основанные на выводах о потребностях и предпочтениях пользователя. Рекомендации, основанные на знаниях, основаны на функциональных знаниях: у них есть знания о том, как конкретный элемент соответствует конкретной потребности пользователя, и поэтому они могут рассуждать о взаимосвязи между потребностью и возможной рекомендацией.

6. Гибридная рекомендательная система
Объединение любой из двух систем способом, который подходит для конкретной отрасли, известно как гибридная рекомендательная система. Это наиболее востребованная рекомендательная система, о которой заботятся многие компании, поскольку она сочетает в себе сильные стороны более чем двух рекомендательных систем, а также устраняет любые недостатки, которые существуют, когда используется только одна рекомендательная система.

Как работает система рекомендаций?

Рекомендательные системы используют специализированные алгоритмы и решения для машинного обучения. Благодаря автоматизированной настройке, координации и управлению алгоритмами предиктивной аналитики машинного обучения, система рекомендаций может разумно выбирать, какие фильтры применять к конкретной ситуации конкретного пользователя. Это помогает маркетологам максимизировать конверсии и среднюю стоимость заказа.

Рекомендательные системы могут прогнозировать рейтинги пользователей еще до того, как они их предоставили, что делает их эффективным инструментом. В основном рекомендательная система обрабатывает данные в четыре этапа следующим образом:

• Коллекция Собираемые данные могут быть явными (оценки и комментарии к продуктам) или неявными (просмотры страниц, история заказов и т.д.).
• Хранение Тип данных, используемых для создания рекомендаций, может помочь вам решить, какой тип хранилища следует использовать - базу данных NoSQL, хранилище объектов или стандартную базу данных SQL.
• Анализ Рекомендательная система после анализа находит элементы с похожими данными о вовлеченности пользователей.
• Фильтрация Это последний шаг, на котором данные фильтруются для доступа к соответствующей информации, необходимой для предоставления рекомендаций пользователю. Чтобы включить это, вам нужно будет выбрать алгоритм, соответствующий системе рекомендаций.

В чем преимущества рекомендательных систем?

• Улучшенный пользовательский интерфейс: системы рекомендаций помогают пользователям находить новые продукты или контент, которые могут их заинтересовать, на основе их предыдущих предпочтений. Это может сделать пользовательский интерфейс более персонализированным и приятным.
• Увеличение продаж и вовлеченности: показывая пользователям соответствующие рекомендации, система рекомендаций может помочь привлечь больше трафика на веб-сайт или приложение и может побудить пользователей ознакомиться с рекомендуемым контентом или продуктами. Это может привести к увеличению продаж и доходов для бизнеса.
• Повышение лояльности клиентов: предоставляя персонализированные рекомендации, компании могут показать клиентам, что они понимают их интересы и предпочтения. Это помогает повысить лояльность клиентов и стимулировать их возвращаться на сайт или в приложение в будущем.
• Улучшение таргетирования маркетинговых кампаний: Рекомендательные системы могут помочь компаниям собирать данные о предпочтениях и интересах клиентов, которые можно использовать для более эффективного таргетирования маркетинговых кампаний. Это может помочь компаниям достучаться до нужных клиентов с помощью правильных сообщений, что может привести к повышению рентабельности инвестиций в маркетинг.
• Повышенная эффективность и экономия средств: Автоматизируя процесс выработки рекомендаций, предприятия могут сэкономить время и ресурсы, которые в противном случае были бы потрачены на ручное редактирование контента или продуктов. Это может привести к повышению эффективности и экономии средств.

Рекомендательные системы являются одним из краеугольных камней активного обслуживания клиентов. Они значительно упрощают процесс "предоставления пользователю того, что ему нужно". Кроме того, эти системы показывают потребности вашей целевой аудитории. Таким образом, рекомендательные системы являются неотъемлемой частью современного обслуживания клиентов.