system rekomendacji

na twojej stronie


Popularność systemu
rekomendacji w sieci

Systemy rekomendacji na dobre zadomowiły się w większości popularnych serwisów w sieci. O znaczeniu ich roli w cyfrowym świecie może świadczyć choćby konkurs Netflixa o głównej nagrodzie 1 mln dolarów czy wszechobecność w społecznych i politycznych dyskusjach na temat algorytmów YouTube i Facebooka. Podpowiedzi w sieci doceniamy za trafność wyboru muzyki, a innym razem obarczamy winą za wynik wyborów prezydenckich. Czym jest tajemnicza czarna skrzynka i skąd tak dobrze zna gusta użytkowników?

System rekomendacji to sieć połączeń pomiędzy użytkownikami i produktami, która w oparciu o analizę zachowania użytkownika lub dotychczasowych wyborów użytkowników rekomenduje konkretne produkty. Sugeruje, jakie towary mogą zainteresować potencjalnego klienta i jakie argumenty mogą przekonać go do kupna. Zachęta do kupna przybiera formę spersonalizowaną, za której przygotowanie odpowiada silnik rekomendacji.  

LEPSZY WYBÓR DZIĘKI SILNIKOWI REKOMENDACJI

Celem systemów rekomendacji jest zasugerowanie użytkownikowi produktu lub usługi, aby dokonał trafnej decyzji. 

Na podstawie zbioru danych historycznych analitycy tworzą wewnętrzny model zachowania użytkownika, pod którego dostosowywane są rekomendacje. 

W oparciu o dotychczasowe wybory użytkownika lub na podstawie ocen wystawianych przez innych użytkowników, silnik rekomendacji generuje podpowiedzi zakupowe. Uwzględnia popularność wybieranej opcji oraz poziom podobieństwa z użytkownikami, którzy zdecydowali się na konkretny wybór.

Silnik rekomendacji w sklepie online

System rekomendacji
w sklepie online bierze
pod uwagę 

  • Preferencje użytkownika
  • Zainteresowania
  • Dotychczasową aktywność na stronie – przeglądane zasoby, zapytania, wybierane produkty, itd.
  • Lokalizację
  • Wykształcenie
  • Działania użytkownika – decyzje, opinie, porzucenie zakupów, itd.  

System rekomendacji w b2b ocenia możliwości podjęcia współpracy

  • Branża
  • Forma prowadzonej działalności
  • Liczba pracowników
  • Odnoszone zyski
  • Efektywność działania firmy na rynku
  • Zdobyte nagrody 

Silnik rekomendacji – podpowiedzi czy coś więcej?

System rekomendacji jest znany również pod nazwą silnik rekomendacji. Mechanizm podpowiada użytkownikom, jaki film warto obejrzeć, jaki produkt dodać do koszyka czy jaki artykuł przeczytać w konkretnym temacie.

Rekomendacja dotyczy zachowań, które zostaną podjęte w niezbyt dalekiej przyszłości.

Przewiduje, które opcje mogą być bardziej interesujące dla użytkowników – które filmy będą częściej wybierane, które książki będą najszybciej wyprzedane, które koszule będą lepiej schodziły z magazynu.

Informacje są zbierane w oparciu o ciasteczka występujące na przeglądanej stronie.

Każdy użytkownik uzyskuje wyjątkowy, indywidualny numer ID. Dzięki niemu silnik rekomendacji powiązuje dotychczasowe lub późniejsze wizyty i wybory użytkownika z obecną wizytą.

Administrator strony uzyskuje informacje o działaniach użytkownika na stronie

Działania użytkownika podczas pobytu na stronie dostarczają wiedzy na temat jego zachowania. Firma dowiaduje się, jakie produkty przeglądał, ile przejrzał stron, jak długo trwała ostatnia sesja.

Wizualne statystyki przedstawiają zachowanie klienta i przydzielają go do grupy klientów.

Dane mogą przybrać formę wykresu lub zostać wyeksportowane do pliku Excel. Dzięki temu firma może
na bieżąco obserwować zachowania użytkowników
i pojawiające się tendencje zakupowe.

Wymieniamy następujące podejściA do systemów rekomendacji:

Collaborative-filtering

Analizowanie wyborów konkretnego użytkownika w celu zaoferowania kupna produktu/wyboru jakiejś usługi użytkownikom o podobnych zainteresowaniach, zainteresowaniach czy nawykach zakupowych. Następuje poprzez klasyfikację użytkownika do grupy użytkowników,  z którymi ma przynajmniej jeden punkt wspólny.

  • preferencje użytkownika
  • Szybkość podjęcia decyzji o zakupie
  • Historia nawigacji po stronie podczas sesji 

Content-based filtering

Podpowiadanie, który produkt może zainteresować użytkownika przez wzgląd
na podobieństwo określonych parametrów. W tym podejściu nie bierze się pod uwagę wyborów innych użytkowników, lecz preferencje indywidualnego użytkownika, zwłaszcza historię zakupów i częstotliwość odwiedzania strony.

  • CenA
  • specyficzne Cechy, np. kolor, materiał, wygląd produktu
  • Walory techniczne
  • Kategoria produktu 

Complementary filtering

Analizowanie możliwości zakupienia 
przez użytkownika więcej niż jednego produktu lub zamówienia więcej
niż jednej usługi.  Zaproponowanie produktów/usług, które wybrali
w ostatnim czasie inni użytkownicy. Uwzględnia popularność i częstotliwość wyborów dokonywanych na stronie.

  • Popularność produktu
  • Częstotliwość dobierania wybranych produktów
    podczas zakupów
  • Ostatnio oglądane produkty 

Zalety systemów rekomendacji 

DLA UŻYTKOWNIKÓW

  • Szybkie wyszukanie poszukiwanych informacji
  • Odrzucenie nadmiaru niepotrzebnych informacji
  • Zasugerowanie podobnego produktu do wcześniej zakupionego
  • Intuicyjne poruszanie się po witrynie 
  • Autouzupełnianie danych kontaktowych

DLA firmy wdrażającej

  • Kwalifikacja użytkowników strony/aplikacji na powracających
    i jednorazowych klientów
  • Generowanie wysokiej jakości leadów
  • Brak konieczności ręcznego analizowania wyników
  • Zwiększenie liczby akcji kończących się sukcesem 

Systemy rekomendacji możesz wprowadzić do sklepu online, na platformy aukcyjne, do wyszukiwania filmów czy muzyki, a także do serwisów społecznościowych i księgarni internetowych. Możliwości jest naprawdę wiele. 

Podstawą wdrożenia systemów rekomendacji jest posiadanie dużej ilości produktów lub usług, które są lub będą dostarczane użytkownikom za pośrednictwem sieci. 

SKONTAKTUJ SIĘ Z NAMI

Masz jakieś pytania? Potrzebujesz więcej informacji?
Przejdź do formularza kontaktowego i wyślij nam wiadomość.
 Odpowiemy najszybciej, jak to możliwe.

Adres:
Diamante Plaza Krakow
Jana Dekerta 24
30-703 Kraków

Masz pytanie?