Инструмент рекомендаций по продуктам All-Star

Рекомендации по продуктам, которых заслуживает каждый

Крутые дети против не очень крутых детей

Практически в каждом интернет-магазине есть система рекомендаций по продуктам, которая либо очень популярна, либо очень неэффективна, когда дело доходит до релевантности. Это похоже на школьные романтические сплетни; все говорят, что сделали это, но мы все знаем, что на самом деле это сделали только самые крутые. На самом деле это Amazon, eBay, Aliexpress и, возможно, еще несколько таких гигантских размеров. А что тогда с остальными?

В крупных компаниях есть огромные группы по исследованиям и разработкам и большим данным, которые могут добиться поразительных результатов, когда дело доходит до рекомендации правильных и актуальных продуктов для клиентов. Все остальные компании среднего размера склонны предлагать сторонние решения (проекты); в то время как у небольших компаний есть просто базовая версия системы рекомендаций по продуктам, которая даже немного не актуальна при рекомендации нужных продуктов нужным клиентам.

Базовые системы в основном основаны на данных о посещениях веб-сайта, которые не учитывают прошлое поведение пользователей / клиентов и прошлые записи. Кроме того, процесс слишком усложняется для меньшие компании для обработки.

То, как расширяется электронная коммерция, было бы преуменьшением сказать, что это новая большая вещь. Мировая пандемия также сыграла большую роль в том, что люди привыкли к онлайн-покупкам даже больше, чем когда-либо или в любое другое событие раньше. Это открывает мир возможностей.

Один инструмент, чтобы рекомендовать их всех

Инструмент рекомендации продукта, который я собираюсь объяснить, называется Enhencer. Короче говоря, это платформа машинного обучения, специально разработанная для получения рекомендаций по продукту с минимальными усилиями.

С точки зрения доступности Enhencer - единственный в своем роде. Как так?

Вы должны загрузить на платформу данные о продажах, клиентах, продуктах и ​​посетителях. Есть несколько удивительных вещей, которые делает Enhencer. Во-первых, он самостоятельно позаботится о предварительной обработке данных и разработке функций. Во-вторых, он обучает множество моделей машинного обучения на данных, выбирает лучшую и создает информационную панель для пользователей. Вы не поверите, но все, больше ничего делать не нужно, просто загрузите данные и расслабьтесь.

Если пользователи не знают, какие данные нужно загружать, у них есть демонстрационные данные, которые вы можете скачать и использовать для справки при загрузке данных.

Старые уловки, но современный фокусник

Вот как выглядят результаты после загрузки данных на платформу. Enhencer обеспечивает вероятность того, что каждый покупатель купит продукт для каждой категории продуктов.

В отличие от традиционных методов, он по-другому делает одну очень конкретную вещь. Enhencer делит клиентов на несколько сегментов в зависимости от их поведения в прошлом и бюджетных ограничений. Да, вы меня правильно поняли; ограничения бюджета. Причина в том; Недостаточно предсказать, что человек заинтересован в покупке нового телефона. Если вы порекомендуете дорогой телефон покупателю с меньшим бюджетом, то рекомендации, скорее всего, пропадут даром. Следовательно, с помощью такого рода сегментации алгоритм рекомендаций Enhencer решает, какой продукт рекомендуется для данной категории и сегмента.

Список, который вы видите на картинке, предназначен только для одной категории и одного сегмента, другими словами, это лишь верхушка айсберга. Он показывает вероятность покупки продукта этой категории для каждого клиента на основе их поведения в прошлом, а также данных о посещениях их веб-сайтов. Он делает это для каждой категории продукта и каждого клиента.

Вы можете скачать эти списки клиентов и их вероятность покупки в формате Excel. Кроме того, вы можете реализовать систему непосредственно на своей платформе электронной коммерции с помощью API.

Вишенка на торте

Конечно, это не идеальная система, но то, что она делает, она делает абсолютно идеально, а именно доступность. Вот почему это универсальный инструмент .;

  • Он сообщает, какие данные вам понадобятся для получения надежных рекомендаций по продукту
  • Он заботится о предварительной обработке данных и разработке функций
  • Он самостоятельно обучает модели машинного обучения
  • На основе результатов создается очень увлекательная и простая панель инструментов
  • Он не требует программирования, несмотря на то, что является платформой машинного обучения в качестве основы
  • От пользователей требуется только загрузить данные, вот и все.

Вот как легко малые и средние компании могут получить рекомендации по продукту без лишних хлопот и в то же время преуспеть в этом. Мы все знаем, насколько важна и насколько велика разница, которую хорошая система рекомендаций может создать в долгосрочной перспективе. Поэтому попробуйте это бесплатно сегодня.

Также вот руководство о том, как получить рекомендации по продукту с помощью Enhencer:

Официальный сайт: https://enhencer.com/

Кейс с рекомендациями по продукту: https://enhencer.com/product-recommendation