Система рекомендацій продуктів
Швидке визначення
Система рекомендацій продуктів — це програмне забезпечення, яке пропонує продукти, які покупець, ймовірно, захоче. Вона спирається на їхню поведінку, атрибути продуктів, що купували або переглядали схожі покупці, або на те, що вони запитують у розмові.
На цій сторінці
Основні підходи
Колаборативна фільтрація рекомендує те, що купували або переглядали люди зі схожою поведінкою. Колаборативна фільтрація товарів Amazon, описана Лінденом, Смітом і Йорком у 2003 році, зробила популярним шаблон «клієнти, які купили це, також купили». Фільтрація на основі контенту рекомендує продукти, атрибути яких схожі на ті, які сподобалися покупцеві. Правила та мерчандайзинг — бестселери, маржі, новинки — накладаються на більшість магазинів.
Кожен підхід має відомі слабкості: колаборативна фільтрація потребує великої кількості даних про поведінку і має труднощі з новими продуктами та новими відвідувачами, тоді як фільтрація на основі контенту потребує чистих, послідовних атрибутів продуктів.
Розмовні рекомендації
Новіший підхід дозволяє покупцям висловлювати свої потреби словами: «подарунок для 10-річного, який любить науку, до 40 євро», «пилосос для квартири з домашніми тваринами». Штучний інтелект інтерпретує запит, шукає в каталозі за значенням і за структурованими фільтрами — ціна, наявність, розмір, бренд — і пояснює, чому кожна пропозиція підходить.
Це добре працює для нових відвідувачів без історії та для обдуманих покупок, де покупці мають запитання. Це сильно залежить від якості даних про продукти: якщо розміри, матеріали або сумісність відсутні в каталозі, асистент не може їх використовувати.
Підводні камені
Рекомендація продуктів, які відсутні на складі, продуктів, які ігнорують заявлені обмеження, або одного й того ж бестселера всім швидко підриває довіру. Ціни, показані в рекомендації, повинні відповідати актуальному каталогу. І рекомендації слід оцінювати за результатом для клієнта — чи знайшли вони те, що їм потрібно? — а не лише за кліками.
Рекомендації продуктів у AI SmartTalk
AI SmartTalk індексує каталоги продуктів з Shopify, PrestaShop, WooCommerce та Joomla, а також продукти, імпортовані через його API. Асистент шукає їх за значенням і з фільтрами за ціновим діапазоном, наявністю, брендом, категорією та атрибутами варіантів, може виключати терміни, які покупець відкидає, і відображає результати у вигляді карток продуктів з інформацією про наявність та знижки в чаті.
Поширені запитання
Яка різниця між колаборативною та контентною фільтрацією?
Колаборативна фільтрація використовує поведінку інших покупців (люди, які купили X, також купили Y). Контентна фільтрація використовує власні атрибути продуктів (ця куртка схожа на ту).
Чи потрібно мені багато даних для рекомендацій продуктів?
Рекомендації на основі поведінки потребують цього. Рекомендації на основі розмов та атрибутів в основному потребують добре описаного каталогу, що робить їх придатними для менших магазинів.
Чи може AI чат-бот рекомендувати продукти?
Так, коли він підключений до живого каталогу. Він повинен фільтрувати на основі реальних даних, таких як ціна та наявність, а не покладатися на пам'ять мовної моделі про продукти.