Как система рекомендаций с использованием искусственного интеллекта может увеличить продажи

Узнайте, как системы рекомендаций ИИ анализируют пользовательские данные, чтобы повысить продажи с помощью предложений по продуктам.

Интернет-магазины могут использовать искусственный интеллект для анализа пользовательских данных и выдачи более актуальных рекомендаций. Для многих компаний система рекомендаций с использованием искусственного интеллекта может стать тем стимулом, который необходим отделам продаж и маркетинга, — и все это автоматизировано.

Что такое рекомендательная система искусственного интеллекта?

Рекомендательная система искусственного интеллекта, также известная как механизм рекомендаций, использует алгоритмы машинного обучения, чтобы предлагать релевантные продукты, услуги или контент потенциальным клиентам онлайн. 

Рекомендательные системы искусственного интеллекта собирают и анализируют такие данные, как демография, поведение пользователя в прошлом (отзывы, рейтинги, история поиска, прошлые покупки) и атрибуты продукта, создавая персонализированные рекомендации.

В самых разных отраслях — индустрии развлечений, финансовой сфере, маркетинге и электронной коммерции — используются системы рекомендаций на основе искусственного интеллекта. Например, продавец электронной коммерции может использовать систему рекомендаций на основе искусственного интеллекта для отображения предложений посетителям сайта, основанных на данных.

Как система рекомендаций с использованием искусственного интеллекта может увеличить ваши продажи

Хорошая система рекомендаций на базе искусственного интеллекта может персонализировать работу интернет-магазина, стимулируя повторные покупки и повышая удовлетворенность. Персонализируя процесс совершения покупок, системы рекомендаций с использованием искусственного интеллекта также могут увеличить удержание клиентов и улучшить общее качество обслуживания клиентов.

К основным преимуществам относятся:

• Упрощенный поиск. Система предоставляет широкий выбор товаров, поэтому клиентам не нужно бесконечно прокручивать страницы, чтобы найти нужные товары.
• Более высокая средняя стоимость заказа. Разделы ”Клиенты также покупали“ или ”Часто покупали вместе" на странице оформления заказа могут способствовать увеличению количества покупок и перекрестным продажам, увеличивая среднюю стоимость заказа и увеличивая доход.
• Повышение лояльности клиентов. Более быстрое и персонализированное обслуживание благодаря системе рекомендаций с использованием искусственного интеллекта заставляет покупателей возвращаться.

Типы рекомендательных систем искусственного интеллекта

Вы можете генерировать персонализированные рекомендации для потенциальных клиентов, используя один из трех основных типов систем рекомендаций с использованием искусственного интеллекта:

• Фильтрация на основе контента

Система рекомендаций с использованием искусственного интеллекта, использующая алгоритмы фильтрации на основе контента, дает рекомендации на основе конкретных характеристик (функций, категорий, описаний) товаров, которые уже нравятся пользователю, а не того, что делают другие пользователи. Анализируя метаданные о товаре с помощью фильтрации данных, система рекомендаций ИИ может рекомендовать товары с аналогичными характеристиками тем, с которыми покупатель уже сталкивался ранее.

Это особенно хорошо работает на нишевых рынках с ограниченной клиентской базой. Возможно, на вашем сайте не так много отзывов клиентов или взаимодействий с ними, но если у вас достаточно информации о продукте, вы можете использовать систему фильтрации на основе контента для выработки рекомендаций.

• Совместная фильтрация

Коллаборативная фильтрация предсказывает предпочтения пользователя на основе поведения похожих пользователей. Системы коллаборативной фильтрации могут учитывать историю просмотров, историю покупок или рейтинги. Этот тип механизма рекомендаций предлагает продукты, которые, по его мнению, вам понравятся, на основе данных о покупателях со схожими тенденциями. 

В отличие от фильтрации на основе контента, коллаборативная фильтрация полезна для поиска товаров, не имеющих прямого отношения к товарам, которые просматривал пользователь, но которые приобрели похожие клиенты. 

• Гибридная фильтрация

Гибридные рекомендательные системы сочетают совместную работу и фильтрацию на основе контента, чтобы рекомендовать пользователям релевантный контент, продукты и услуги. Например, гибридные системы могут предсказать тип кухонной посуды, который может заинтересовать покупателя, основываясь на том, что выбрали другие пользователи с аналогичными предпочтениями, а также на конкретных содержательных связях в характеристиках продукта, материалах или размерах. 

Благодаря сбору данных о сходствах между пользователями и факторах, основанных на содержании, таких как описания продуктов, гибридная рекомендательная система объединяет несколько методов фильтрации для получения высокоинформативных и персонализированных рекомендаций.

Популярные системы рекомендаций с использованием искусственного интеллекта обычно используют гибридный подход, применяя как совместную, так и контент-фильтрацию.