Motor de recomandare a produselor
Definiție rapidă
Un motor de recomandare a produselor este un software care sugerează produsele pe care un cumpărător este cel mai probabil să le dorească. Se bazează pe comportamentul lor, atributele produselor, ce au cumpărat alți cumpărători similari sau ce cer într-o conversație.
Pe această pagină
Principalele abordări
Filtrarea colaborativă recomandă ce au cumpărat sau vizionat persoanele cu comportamente similare. Filtrarea colaborativă item-to-item de la Amazon, descrisă de Linden, Smith și York în 2003, a făcut faimos modelul „clienții care au cumpărat asta au mai cumpărat și asta”. Filtrarea bazată pe conținut recomandă produse ale căror atribute seamănă cu cele pe care cumpărătorul le-a apreciat. Reguli și merchandising — cele mai vândute, marje, noutăți — sunt suprapuse în majoritatea magazinelor.
Fiecare abordare are o slăbiciune cunoscută: filtrarea colaborativă necesită multe date de comportament și se confruntă cu dificultăți cu produsele noi și vizitatorii noi, în timp ce filtrarea bazată pe conținut necesită atribute de produs curate și consistente.
Recomandări conversaționale
O abordare mai nouă permite cumpărătorilor să declare ce au nevoie în cuvinte: „un cadou pentru un copil de 10 ani care îi place știința, sub 40 de euro”, „un aspirator pentru un apartament cu animale de companie”. Un asistent AI interpretează cererea, caută în catalog după semnificație și prin filtre structurate — preț, stoc, dimensiune, marcă — și explică de ce fiecare sugestie se potrivește.
Aceasta funcționează bine pentru vizitatorii pentru prima dată fără istoric și pentru achiziții considerate unde cumpărătorii au întrebări. Depinde foarte mult de calitatea datelor despre produse: dacă dimensiunile, materialele sau compatibilitatea lipsesc din catalog, asistentul nu le poate folosi.
Capcane
Recomandarea produselor lipsă de stoc, a produselor care ignoră o constrângere declarată sau a aceluiași best-seller pentru toată lumea erodează rapid încrederea. Prețurile afișate într-o recomandare trebuie să se potrivească cu catalogul live. Și recomandările ar trebui să fie judecate pe baza rezultatului clientului — au găsit ce aveau nevoie? — nu doar pe baza clicurilor.
Recomandări de produse în AI SmartTalk
AI SmartTalk indexează cataloagele de produse de la Shopify, PrestaShop, WooCommerce și Joomla, precum și produsele importate prin API-ul său. Asistentul le caută după semnificație și cu filtre pe intervalul de preț, stoc, marcă, categorie și atribute de variantă, poate exclude termenii pe care cumpărătorul îi exclude și afișează rezultatele ca carduri de produse cu informații despre stoc și discount în chat.
Întrebări frecvente
Care este diferența dintre filtrarea colaborativă și cea bazată pe conținut?
Filtrarea colaborativă folosește comportamentul altor cumpărători (persoanele care au cumpărat X au cumpărat și Y). Filtrarea bazată pe conținut folosește atributele produselor în sine (această jachetă este similară cu cealaltă).
Am nevoie de multe date pentru recomandările de produse?
Recomandările bazate pe comportament au nevoie. Recomandările conversaționale și cele bazate pe atribute au nevoie în principal de un catalog bine descris, ceea ce le face utilizabile de către magazine mai mici.
Poate un chatbot AI să recomande produse?
Da, atunci când este conectat la catalogul live. Ar trebui să filtreze pe baza datelor reale, cum ar fi prețul și stocul, mai degrabă decât să se bazeze pe memoria modelului lingvistic despre produse.