С расширением доступа в Интернет каждый бизнес-сектор расширялся с головокружительной скоростью. Вы должны знать о таких платформах, как Amazon, Flipkart, YouTube, Instagram и других. Но задумывались ли вы когда-нибудь об единственной причине их успеха? Ключевой момент скрыт за обеспечением лучшего клиентского опыта за счет персонализации. Но теперь вам должно быть интересно, как они работают над персонализацией. Компании используют системы рекомендаций, чтобы лучше персонализировать своих пользователей/клиентов.

Мы находим контент, похожий на то, что мы смотрели ранее, на главной странице YouTube. Точно так же другие платформы, такие как Netflix, Spotify, Amazon, Instagram и другие, стремятся увеличить время, которое их пользователи проводят на своей платформе. Все это теперь возможно благодаря достижениям в Системе рекомендаций. Итак, давайте посмотрим на концепцию и то, как она работает.

Что такое система рекомендаций?

Это относится к системе, которая может предсказывать будущие предпочтения пользователей на основе их предыдущего поведения или путем сосредоточения внимания на поведении похожих пользователей. Короче говоря, рекомендательные системы похожи на продавцов, которые очень хорошо знают нас (наши симпатии и антипатии) и рекомендуют продукты, которые, скорее всего, нам понравятся.

Как рекомендательные системы меняют мир?

Традиционный метод сосредоточения внимания на том, что клиенты хотят купить дальше, изменился благодаря рекомендательным системам. Они предназначены для лучшей оценки выбора клиентов и постоянного самосовершенствования на основе взаимодействия с пользователем. Как видно на рисунке 1, рекомендательная система представит желающим приобрести альтернативные шейные ободки Bluetooth, а также список дополнительных продуктов с потенциально привлекательными предложениями.

В прошлом потребителям приходилось рассматривать каждый продукт отдельно и просматривать список различных конкретных товаров. Если потребитель искал шейный ободок, ему отображался список шейных ободков, из которых он мог выбрать. Но теперь, когда технология внедрена, клиентам сразу же предлагается второй набор шейных лент, сравнимый с первым, и сравнение всех мыслимых комбинаций, как показано на рисунке 2. Таким образом, клиент может принять более разумное решение и, как В результате растет их доверие и удовлетворенность продавцом и платформой.

Типы рекомендательных систем

Две наиболее часто используемые рекомендательные системы, основанные на их принципах работы:

1. Рекомендации на основе содержания

Акцент рекомендателя на основе контента делается на предыдущем поведении пользователя. Принимая оценки пользователей или отзывы, система постоянно меняется, становясь все более и более индивидуальной. Работа этой системы рекомендаций на основе контента показана на прилагаемом изображении.

Плюсы: Контент-системы могут продвигать продукты с необычными характеристиками и не страдают от холодного старта или проблем, связанных с популярностью.

Минусы: системы, основанные на контенте, не могут сравниться с другими рекомендательными системами с точки зрения производительности, а также имеют проблемы с чрезмерной специализацией.

2. Совместная фильтрация

Совместная фильтрация фокусируется на сходстве поведения пользователей. Предполагается, что люди, демонстрирующие подобное поведение или ранее договорившиеся по каким-то общим вопросам, договорятся и в будущем. Система пытается идентифицировать пользователей и элементы на основе истории их оценок. Эта история будет классифицирована и назначена в зависимости от ее местоположения.

Поскольку совместная фильтрация не зависит от поддающегося анализу машинного содержимого, она может точно рекомендовать сложные элементы.

Плюсы: поскольку выбор функции не требуется, он работает для любого элемента.

Минусы: у метода совместной фильтрации есть проблемы с холодным запуском, проблемы с разреженностью и проблемы с предвзятостью популярности.

Бонус

3. Гибридная система рекомендаций

Как у рекомендательных систем, основанных на контенте, так и на основе совместной фильтрации, есть преимущества и недостатки. В результате было бы предпочтительнее объединить данные на основе контента и совместные данные и использовать их в качестве гибридной системы для рекомендаций. Рекомендации Netflix полностью основаны на системах гибридных рекомендаций. Когда новый пользователь подписывается на их сервис, он должен оценить ранее просмотренный контент. Когда пользователь начинает пользоваться сервисом, совместная фильтрация предлагает клиентам аналогичный контент.

Как рекомендательная система используется бизнесом?

В настоящее время практически каждый бизнес отдает приоритет расширенной персонализации пользователей и увеличению удержания клиентов. Recommender Systems улучшает качество обслуживания клиентов, а также увеличивает продажи для бизнеса. Давайте посмотрим, как компании использовали это:

Ютуб

Мы все, вероятно, использовали YouTube, но замечали ли вы когда-нибудь, что когда вы ищете или просматриваете видео определенного типа, похожий контент начинает появляться в вашей домашней ленте? Если мы еще не обнаружили его, пожалуйста, сделайте это; мы будем удивлены тем, как они пытаются увеличить время удержания пользователей, делая это. YouTube предлагает лучший пользовательский интерфейс, поскольку существенно настраивает рекомендации на основе истории просмотров.

Социальные сети (Instagram, TikTok)

Если мы знакомы с Instagram, TikTok или новой функцией Reel в Instagram, мы должны знать о том, что в области поиска будет отображаться связанный контент, если нам нравится или мы проводим некоторое время над определенным типом видео. Можно предсказать поведение пользователя, отслеживая его взаимодействие, что особенно полезно для маркетинга любых дополнительных сторонних товаров.

Амазонка

Конечно, у нас было какое-то взаимодействие с Amazon! Каждый раз, когда мы что-то покупаем или ищем продукт, мы должны были замечать некоторые части, представляющие заманчивые предложения купить дополнительные товары вместе с искомым продуктом, например, «Люди, которые купили это, также купили…». Все это стало возможным благодаря рекомендательным системам. В результате эти системы были выгодны для бизнеса и его клиентов. У клиентов теперь есть все больше вариантов, а компании зарабатывают больше денег, делая все больше и больше дешевых предложений.

Нетфликс

Netflix объявил о двухдневном бесплатном доступе к контенту. Это надо попробовать, верно? Но задумывались ли мы когда-нибудь над фундаментальным обоснованием этого? Они пытаются выяснить, как недоступные клиенты ищут среди огромного количества контента и какой контент наиболее востребован. Поэтому они будут создавать новые материалы и рекомендации, основанные на нашем поведении после наблюдения за таким поведением. Это, конечно, кажется интригующим, да! Таким образом, Netflix в значительной степени полагается на системы рекомендаций для разработки нового контента и увеличения доходов. Сумма денежного вознаграждения, которую Netflix выплатила команде, которая превзошла рекомендательную систему Netflix на 10%, дает нам представление о том, насколько важна рекомендательная система для Netflix.

Заключение

Рекомендательные системы играют важную роль в современных отраслях. Компании все больше внимания уделяют поведению пользователей с помощью рекомендательных систем, чтобы улучшить персонализацию пользователей и время удержания. RecommenderSystems развиваются ежедневно на основе взаимодействия и поведения пользователей. Они являются основой индустрии электронной коммерции.

В этом блоге обсуждаются только варианты использования рекомендательных систем и то, как они играют важную роль в различных реальных сценариях и обеспечивают более персонализированный опыт. Надеюсь, вам понравилось. Пожалуйста, поделитесь своими мыслями об этом блоге в разделе комментариев.

Рекомендации