Slovenčina
Zvýšte svoje predaje so systémom na odporúčanie produktov s využitím umelej inteligencie
Zlepšite zapojenie používateľov a zvýšte svoje príjmy pomocou inteligentného systému na odporúčanie produktov, ktorý navrhuje relevantné položky na základe preferencií používateľov.
Čo je systém na odporúčania?
Ako už názov napovedá, systémy na odporúčanie sú nástroje, ktoré poskytujú návrhy produktov alebo obsahu, o ktorých kúpu alebo použitie by mohol mať konkrétny zákazník záujem.
Takýto systém zvyčajne používa techniky strojového učenia a viac súborov údajov o položkách a zákazníkoch, na základe ktorých vytvára pokročilé siete komplexných väzieb medzi produktmi a zákazníkmi.
Čo systém na odporúčania odporúča??
Systém na odporúčania môže odporúčať rôzne veci, ako sú produkty, filmy, knihy, správy, články, práce, inzeráty a ďalšie. Netflix napríklad využíva systém na odporúčania, aby jednotlivým divákom odporúčal filmy a seriály.
YouTube odporúča používateľom najrôznejšie videá podľa ich profil a histórie sledovania. E-shopy podobne rôznym používateľom odporúčajú rôzne produkty podľa ich preferencií.
Ako fungujú systémy na odporúčanie
Základné fungovanie
Systémy na odporúčanie pracujú s veľkým množstvom informácií tak, že filtrujú tie najdôležitejšie informácie na základe údajov od jednotlivých zákazníkov (napr. hodnotenie produktov) a niektorých ďalších faktorov, ktoré zohľadňujú preferencie a záujmy používateľov. Systémy na odporúčanie hľadajú zhodu medzi používateľom a položkou alebo podobnosť medzi používateľmi a položkami na odporúčanie.
Úloha strojového učenia
Systémy na odporúčanie produktov využívajú špecializované algoritmy hlbokého učenia a strojového učenia. Vďaka automatizovanej konfigurácii, koordinácii a správe algoritmov na prediktívnu analýzu môžu systémy na odporúčanie inteligentne vybrať, ktoré filtre sa použijú v konkrétnej situácii konkrétneho zákazníka. To pomáha marketingovým špecialistom maximalizovať konverzie a priemernú hodnotu objednávky.
Možné úskalia odporúčaní
V súčasnosti sa používa niekoľko prístupov k odporúčaniam. Porovnanie ich účinnosti je však zložité, pretože výsledky hodnotenia sú len málokedy opakovateľné.
Tri typy systémov na odporúčanie
Tu sú uvedené niektoré z najbežnejších metód, ktoré sa používajú v systémoch na odporúčanie:
1. Systémy na odporúčania založené na obsahu
Takéto systémy na odporúčanie používajú filtre založené na podobnosti vlastností položiek a využívajú informácie súvisiace so samotnými produktmi, nezohľadňujú preferencie používateľov.
Takýto nástroj napríklad pri odporúčaní filmov divákom vychádza z informácií, ako sú rok vydania, hviezdne obsadenie alebo žáner.
2. Systémy založené na kolaboratívnom filtrovaní
Pomerne obľúbenou metódou odporúčaní je kolaboratívne filtrovanie. Tieto systémy na odporúčania používajú filtre, ktoré zohľadňujú voľby a jednoznačné hodnotenia používateľov. Systémy na odporúčanie by napríklad navrhovali filmy divákom na základe prechádzajúcich údajov o hodnoteniach, ktoré rôzni diváci udelili rôznymi filmom.
Algoritmus kolaboratívneho filtrovania, ktorý sa bežne používa v systémoch na odporúčanie, je tzv. maticová faktorizácia. Algoritmy maticovej faktorizácie pracujú na základe rozkladu matice interakcie vektoru používateľ-položka na súčin dvoch obdĺžnikových matíc s nižou dimenzionalitou.
3. Hybridné systémy
Väčšina moderných systémov na odporúčanie kombinuje oba tieto prístupy a nazývajú sa hybridné systémy.
Vo výsledku majú lepší výkon než spomenuté dva typy systémov. Hybridné systémy na odporúčanie generujú štítky na základe spracovania prirodzeného jazyka (NLP) pre každú položku a používajú vektorové rovnice na výpočet podobnosti medzi položkami.
Kto používa systémy na odporúčanie
Tu sú niektoré odvetvia, kde sa odporúčania produktov často využívajú:
Streamovacie služby
Multimediálne streamovacie služby používajú odporúčania založené na reláciách, ktorých cieľom je predvídať ďalšiu položku na základe postupnosti predchádzajúcich položiek zobrazených v relácii. Napríklad Netflix používa systémy na odporúčanie založené na reláciách na navrhovanie filmov a online seriálov jednotlivým používateľom.
Ide o dokonalý príklad hybridných systémov na odporúčanie, pretože zohľadňuje záujmy používateľa (kolaboratívne) a popisy alebo vlastnosti filmu (založené na obsahu). Podľa výskumu spoločnosti McKinsey sa 75 % obsahu na Netflixe prehliada na základe odporúčaní pomocou strojového učenia.
Zoznamovacie webové stránky
Mnohé internetové zoznamky, ako je Tinder, používajú systémy na odporúčanie. Kľúčové je, ktorých ľudí označíte, že sa vám páčia, štatistiky reaktivácie profilu, vaša poloha a ďalšie.
Tinder je v skutočnosti jedným z najväčších systémov na odporúčania, ktorého používateľská základňa sa v roku 2020 odhaduje na 50 miliónov ľudí po celom svete.
Sociálne siete
Ďalším príkladom je Facebook, ktorý systémy na odporúčanie používa na zobrazovanie prispôsobeného obsahu pre každý profil používateľa. Pre rôzne sekcie používa rôzne algoritmy na odporúčanie.
Napríklad kanál správ využíva jeden, zatiaľčo sekcia Ľudia, ktorých možno poznáte, používa iný. Rovnako to platí pre Trhovisko, videá na Facebooku apod. Rôzne časti Facebooku vám na základe vašich preferencií odporučia rôzne veci.
E-shopy
Mnohé e-shopy, ako sú Amazon, eBay alebo Walmart, používajú systémy na odporúčanie produktov, ktoré jednotlivým zákazníkom navrhujú produkty na základe ich profilov, toho, čo sa im môže páčiť, a histórie ich nákupov.
35 % predajov na Amazone v skutočnosti pochádza z odporúčaní na základe strojového učenia.
Lepšie používateľské prostredie
Vďaka efektívnym systémom na odporúčanie produktov získajú používatelia prispôsobené a presné odporúčania podľa svojich potrieb. Vďaka tomu budú mať dobrý dojem a pravdepodobne sa do vášho obchodu vrátia. To je výhodné nielen pre predaj a spokojnosť zákazníkov, ale môže to mať pozitívny vplyv aj na hodnotenie vášho e-shopu vo vyhľadávačoch.
Lepší predaj a konverzie
Nástroje na odporúčanie produktov pomáhajú online predajcom zvýšiť predaj a zvýšiť mieru konverzie. Umožňujú maloobchodníkom doplnkový alebo krížový predaj svojich produktov s cieľom zvýšiť výnosy. Pomocou krížového predaja produktov môže e-shop zvýšiť tržby o 20 % a zisky o 30 %.
Nižšia miera opustenia nákupného košíka
Podľa Baymard Institute je priemerná miera opustenia košíka vo všetkých odvetviach 69,99 %. Jedným z faktorov, ktoré vedú k opusteniu košíka, sú nesprávne alebo žiadne odporúčania produktov. Pri riešení tohto problému vám môže pomôcť navrhovanie prispôsobených produktov alebo informovanie zákazníkov o tom, aké doplnky môžu k produktu potrebovať.
Vyššia priemerná hodnota objednávok
Systém na odporúčanie produktov pomáha zvýšiť priemernú hodnotu objednávky v e-shopoch tým, že používateľom poskytuje prispôsobené nákupné prostredie. Podľa štatistík je priemerná hodnota objednávky v obchode, ktorý nezobrazuje žiadne odporúčania produktov, 44,41 USD. Keď však zobrazíte odporúčania na produkty a keď potenciálni zákazníci zareagujú len na jedno odporúčanie, toto číslo vyrastie na369 %.
Lepšie zapojenie zákazníkov
Vzťahy so zákazníkmi sa budujú na dôvere. Vaši zákazníci chcú mať pocit, že im vaša firma rozumie, a odporúčanie správnych produktov na základe profilov zákazníkov pomôže posilniť vernosť značke a motivovať k častejším návštevám webu, zvýšiť mieru preklikov a podporiť viac interakcií so značkou vášho e-shopu.
Dohodnite si telefonickú konzultáciu a uvidíte, ako systém na odporúčanie funguje
Zistite, ako naše widgety na odporúčania môžu zvýšiť predaj predaje vo vašom e‑shope pomocou prispôsobeného a presného odporúčania produktov na základe strojového učenia.
Luigi’s Box zlepšil skúsenosti zákazníkov
Najvyšší prínos Luigi’s Boxu vidieť v zlepšení UX nášho webu. Keď predávate vybavenie k toľkým športom, relevatné výsledky vyhľadávania sú mimoriadne dôležité. Čím rýchlejšie zákazníci nájdu, čo hľadali a čím relevantnejšie výsledky dostanú,...
Vynakladajú extra úsilie na zlepšenie výsledkov podnikania
Luigi’s Box našim zákazníkom zásadným spôsobom uľahčuje nákupný proces. Navyše pre nás vyvíjali viacero funkcií, ktoré nám zjednodušujú manažment produktov v našom e-shope.
Conversion rate increased by 600%
Luigi’s Box používame už od roku 2017. Okrem zvýšenia konverzií z vyhľadávania o 600 % nám priniesol aj zrýchlenie obsluhy zákazníkov v kamenných predajniach.
Increased search conversions by 33%
Našepkávač Luigi's Boxu nám priniesol 33 % zvýšenie počtu konverzií z našepkávača aj v stave, kedy jeho použitie kleslo o 30 %.
Shopping cart value increased dramatically
Recommender je užitočný a inšpiratívny zdroj pre zákazníkov, ktorý im pomáha nezabudnúť dokúpiť alebo objaviť ďalšie chutné a funkčné potraviny od Powerlogy. Ako to vieme? Priemerná hodnota košíka od nasadenia rastie.
Luigi’s Box was a real eye-opener for us
Luigi’s Box nám otvoril oči a ukázal nám skrytý potenciál vyhľadávania. E-shopári často investujú najmä do reklamy, ale nevenujú dostatočnú pozornosť nakupnému procesu. Luigi’s Box nám ukázal, čo môžeme získať, ak sa vyhľadávaniu...
We love Luigi’s Box & their tools
Luigi's Box robí skvelú prácu a v našej organizácii máme ich nástroj veľmi radi.
Viac než 100 000 EUR ročne vďaka Luigi's Boxu
Vďaka implementácii našepkávača sa náš obrat zo dňa na deň zvýšil o 2 %. Pri našej veľkosti to znamená plus 100 000 eur ročne prakticky bez práce. Pri cene, ktorú za nástroj platíme,...
Team of professional specialists
Luigi’s Box nám dáva záruku profesionality. Keďže sú to špecialisti na vyhľadávanie, dokážu nás posunúť k našim cieľom oveľa rýchlejšie.
Prečo si vybrať nástroj Recommender
Nástroj Recommender zobrazuje návrhy produktov pomocou umelej inteligencie. Odporúčania sú prispôsobené každému používateľovi na základe jeho preferencií a predchádzajúceho správania.
Viac konverzií a opakovaných návštev
Zvýšte priemerné konverzie z košíka aspoň o 13 %. Ak zákazníka rýchlo obslúžite, je vyššia pravdepodobnosť, že sa do vášho e-shopu vráti.
Lepšia priemerná hodnota objednávky
Zvýšte priemernú hodnotu objednávky aspoň o 35 %. Nástroj na odporúčanie ponúka tipy na produkty podľa toho, čo už má zákazník v nákupnom košíku.
Lepší dojem zákazníkov
Navrhnite zákazníkov, čo ďalšie by mohli potrebovať na základe ich preferencií a podobnosti s predtým prehliadanými produktmi.
Dôveruje nám viac ako 3 000 e-shopov
Čo viac Luigi’s Box ponúka
Analytics
Získajte prehľad o tom, čo vaši zákazníci hľadajú, čo sa im nedarí nájsť a ako môžete zlepšiť ich celkový dojem z vyhľadávania.
Spoznajte nástroj Analytics
Vyhľadávanie s našepkávačom
Vložte na svoje stránky inteligentné vyhľadávacie pole, ktoré si poradí s bežnými gramatickými chybami, preklepmi, slangom a rôznymi synonymami, aby ste sa vyhli vyhľadávaniam bez výsledkov.
Discover SearchProduct Listing
Usporiadajte svoje produkty a automaticky ich zoraďte na základe obľúbenosti, osobného vkusu, zámeru návštevy zákazníka a obchodnej logiky.
Spoznajte nástroj Product Listing
Luigi's Box je kompatibilný so všetkými webmi
Údaje o produktoch môžete do Luigi’s Boxu preniesť troma spôsobmi.
Začnite s Luigi’s Box ešte dnes
Vytvorte si účet a využite potenciál svojho e‑shopu naplno.
Často kladené otázky
Ako fungujú systémy na odporúčanie produktov založené na strojovom učení?
Systémy na odporúčanie produktov využívaj algoritmy strojového učenia a metódy hlbokého učenia na rozdelenie zákazníkov na základe používateľských údajov a vzorcov správania (napríklad história nákupov a prehliadanie, lajky alebo recenzie) a cielene im navrhujú prispôsobené produkty a obsah.
Medzi často používane postupy odporúčania patrí filtrovanie založené na obsahu, kolaboratívne filtrovanie a hybridné filtrovanie.
Aké výhody prinášajú systémy na odporúčanie?
Systém na odporúčanie produktov vám pomôže zlepšiť používateľské prostredie a zapojenie vašich zákazníkov na stránkach tým, že im ponúkne odporúčania prispôsobené ich potrebám. Ak zákazníkom bude vyhovovať prostredie, pravdepodobne sa do vášho obchodu vrátia.
Taký systém takisto pomáha zvyšovať predaje, priemernú hodnotu objednávok a mieru konverzií, pretože predajcom umožňuje využiť príležitosť na doplnkový a krížový predaj.
Podľa čoho spoznáte dobrý systém na odporúčania?
Niektoré z hlavných zásad pri výbere systému na odporúčanie sú:
- Nemal by odporúčať produkty, ktoré sú príliš podobné tým, ktoré si používatelia už zobrazili.
- Mal by odporúčania obmieňať a klásť vyšší dôraz na prispôsobenie.
- Mal by sa usilovať o časovú rozmanitosť, teda neponúkať rovnaké odporúčania v každej aktuálnej relácii používateľa.
Odkiaľ systémy na odporúčanie získavajú údaje?
Systémy na odporúčanie často získavajú dáta z priameho hodnotenia po zakúpení produktu, zhliadnutí filmu alebo vypočutí piestne. Z implicitných dopytov vo vyhľadávaní a histórie nákupov alebo z iných kategórií premenných o zákazníkoch (napr. profil používateľa) alebo samotných produktoch.
Niektoré systémy na odporúčanie vytvárajú maticu užitočnosti, ktorá sa skladá z hodnotení (alebo preferencií) pre každú dvojicu používateľ-produkt.
Kto je najlepším poskytovateľom systému na odporúčanie produktov?
Odpoveď závisí od niekoľkých faktorov, ako sú vaše potreby, rozpočet a ciele. Aj keď na trhu môžete nájsť viacero systémov na odporúčanie, widget s odporúčaniami Luigi’s Box využíva pokročilé algoritmy umelej inteligencie, ktoré posúvajú prispôsobenie na celkom novú úroveň a pomôžu vám dosiahnuť nárast priemerného predaja o 35 % a nárast priemernej konverzie z košíka o 13 %.
Náš widget na odporúčania môžete umiestniť kdekoľvek na webe. Vždy bude pôsobiť ako jeho prirodzená súčasť bez ohľadu na to, na ktorej platforme máte e-shop.
