Produktų rekomendacijų sistema
Greitas apibrėžimas
Produktų rekomendacijų sistema yra programinė įranga, kuri siūlo produktus, kurių pirkėjas greičiausiai norės. Ji remiasi jų elgesiu, produktų atributais, ką panašūs pirkėjai pirko arba ko jie prašo pokalbyje.
Šioje puslapio dalyje
Pagrindiniai požiūriai
Bendradarbiavimo filtravimas rekomenduoja, ką žmonės su panašiu elgesiu pirko arba žiūrėjo. Amazon's item-to-item bendradarbiavimo filtravimas, aprašytas Linden, Smith ir York 2003 metais, padarė „klientai, kurie pirko tai, taip pat pirko“ modelį žinomą. Turinio pagrindu filtravimas rekomenduoja produktus, kurių atributai primena tuos, kurie patiko pirkėjui. Taisyklės ir prekyba — geriausiai parduodami, maržos, nauji atvykimai — yra sluoksniuojamos viršuje daugelyje parduotuvių.
Kiekvienas požiūris turi žinomą silpnybę: bendradarbiavimo filtravimas reikalauja daug elgesio duomenų ir sunkiai susidoroja su naujais produktais ir naujais lankytojais, tuo tarpu turinio pagrindu filtravimas reikalauja švarių, nuoseklių produktų atributų.
Pokalbių rekomendacijos
Naujesnis požiūris leidžia pirkėjams žodžiais išsakyti, ko jiems reikia: „dovana 10 metų vaikui, kuris mėgsta mokslą, iki 40 eurų“, „siurblys butui su gyvūnais“. AI asistentas interpretuoja užklausą, ieško kataloge pagal prasmę ir struktūrizuotus filtrus — kainą, atsargą, dydį, prekės ženklą — ir paaiškina, kodėl kiekvienas pasiūlymas tinka.
Tai gerai veikia pirmą kartą lankantis be istorijos ir apgalvotoms pirkimo situacijoms, kur pirkėjai turi klausimų. Tai labai priklauso nuo produktų duomenų kokybės: jei kataloge trūksta dydžių, medžiagų ar suderinamumo, asistentas negali jų naudoti.
Kliūtys
Rekomenduoti produktus, kurių nėra atsargose, produktus, kurie ignoruoja nurodytą apribojimą, arba tą patį geriausiai parduodamą produktą visiems greitai sumažina pasitikėjimą. Rekomendacijose rodomos kainos turi atitikti gyvą katalogą. Ir rekomendacijos turėtų būti vertinamos pagal kliento rezultatą — ar jie rado tai, ko reikėjo? — o ne tik pagal paspaudimus.
Produktų rekomendacijos AI SmartTalk
AI SmartTalk indeksuoja produktų katalogus iš Shopify, PrestaShop, WooCommerce ir Joomla, taip pat produktus, importuotus per savo API. Asistentas ieško jų pagal prasmę ir su filtrais pagal kainų intervalą, atsargą, prekės ženklą, kategoriją ir variantų atributus, gali pašalinti terminus, kuriuos pirkėjas atmeta, ir rodo rezultatus kaip produktų korteles su atsargų ir nuolaidų informacija pokalbyje.
Dažnai užduodami klausimai
Koks skirtumas tarp bendradarbiavimo ir turinio pagrindu veikiančio filtravimo?
Bendradarbiavimo filtravimas naudoja kitų pirkėjų elgesį (žmonės, kurie pirko X, taip pat pirko Y). Turinio pagrindu veikiantis filtravimas naudoja produktų savybes (šis švarkas panašus į tą).
Ar man reikia daug duomenų produktų rekomendacijoms?
Elgesiu pagrįstoms rekomendacijoms reikia. Pokalbių ir atributų pagrindu veikiančioms rekomendacijoms daugiausia reikia gerai aprašyto katalogo, todėl jas gali naudoti mažesnės parduotuvės.
Ar AI pokalbių robotas gali rekomenduoti produktus?
Taip, kai jis yra prijungtas prie gyvo katalogo. Jis turėtų filtruoti remdamasis realiais duomenimis, tokiais kaip kaina ir atsargos, o ne remtis kalbos modelio atmintimi apie produktus.