האם אתה ממליץ על מנועי המלצות?

בעסקים, המחט בבעיית ערימת שחת היא אתגר מתמיד. מנועי המלצות נמצאים כאן כדי לעזור להתמודד עם האתגר הזה. 

במסחר אלקטרוני ובקמעונאות, אתה מציע מאות או אלפי מוצרים. מהו המוצר המתאים ללקוחות שלך?

במכירות ושיווק, יש לך מספר רב של לקוחות פוטנציאליים בצנרת. עם זאת, יש לך רק כל כך הרבה שעות ביום. אז, אתה עומד בפני האתגר של להחליט היכן בדיוק למקד את המאמץ שלך.

ישנה טכנולוגיה מיוחדת המופעלת על ידי AI וביג דאטה, אשר הופכת את האתגרים הללו להרבה יותר קלים לניהול, מנועי המלצות.

מהן מערכות ממליצים?

במונחים הפשוטים ביותר שלו, מנוע המלצות ממיין פריטים רבים ומנבא את הבחירה הרלוונטית ביותר למשתמש. עבור הצרכנים, מנוע המלצות המוצרים של אמזון הוא דוגמה מוכרת. בעולם הבידור, נטפליקס עבדו קשה כדי לפתח את המנוע שלהם. מנוע ההמלצות של נטפליקס סיפק יתרונות בשורה התחתונה:

"מערכת ההמלצות המתוחכמת של [נטפליקס] וחווית המשתמש המותאמת אישית, היא אפשרה להם לחסוך מיליארד דולר בשנה מביטולי שירותים." – החזר ה-ROI של מנועי המלצות לשיווק

מנקודת המבט של משתמש הקצה, לרוב לא ברור כיצד פועלים מנועי המלצות. אנחנו הולכים למשוך את הווילון לאחור ולהסביר איך הם עובדים, החל מהמרכיב העיקרי: נתונים.

מנועי המלצות: באילו נתונים הם משתמשים?

אל האני נתונים אתה צריך מנוע המלצות תלוי במטרה שלך. נניח שהמטרה שלך היא להגדיל את המכירות בחברת מסחר אלקטרוני. במקרה כזה, הנתונים המינימליים הנדרשים יתחלקו לשתי קטגוריות: מסד נתונים של מוצר והתנהגות משתמש קצה. כדי להמחיש איך זה עובד, עיין בדוגמה הפשוטה הזו.

• חברה: USB Accessories, Inc. החברה מתמחה במכירת אביזרי USB ומוצרים כמו כבלים, כונני אצבע ורכזות לצרכנים ולעסקים.
• נתוני מוצר. כדי לשמור על מנוע ההמלצות הראשוני פשוט, החברה מגבילה אותו ל-100 מוצרים.
• מידע משתמש. במקרה של חנות מקוונת, נתוני המשתמש יכללו מידע על ניתוח אתרים, שיווק בדוא"ל ומקורות אחרים. לדוגמה, אתה עשוי לגלות ש-50% מהלקוחות שקונים כונן קשיח חיצוני קונים גם כבלי USB.
• פלט המלצה. במקרה זה, מנוע ההמלצות שלך עשוי לייצר המלצה (או קוד הנחה) לרוכשי כוננים קשיחים כדי לעודד אותם לקנות כבלי USB.

בפועל, מנועי ההמלצות הטובים ביותר משתמשים בהרבה יותר נתונים. ככלל, מנועי המלצות מייצרים תוצאות עסקיות טובות יותר כאשר יש להם נפח גדול של נתונים לשימוש.

כיצד מנועי המלצות משתמשים בנתונים שלך?

מנועי המלצות רבים משתמשים בקומץ טכניקות לעיבוד הנתונים שלך.

סינון מבוסס תוכן

סוג זה של אלגוריתם המלצות משלב העדפות משתמש וניסיונות להמליץ ​​על פריטים דומים. במקרה זה, המנוע מתמקד במוצר ומדגיש פריטים קשורים. סוג זה של מנוע המלצות הוא פשוט יחסית לבנייה. זוהי נקודת התחלה טובה לחברות עם נתונים מוגבלים.

סינון שיתופי

האם ביקשת המלצה ממישהו אחר לפני ביצוע הרכישה? או נחשבים ביקורות מקוונות בתהליך הקנייה שלך? אם כן, חווית סינון שיתופי. מנועי המלצות מתקדמים יותר מנתחים ביקורות משתמשים, דירוגים ותוכן אחר שנוצר על ידי משתמשים כדי לייצר הצעות רלוונטיות. סוג זה של אסטרטגיית מנוע המלצות היא רבת עוצמה מכיוון שהיא ממנפת הוכחה חברתית.

ממליצים היברידיים

מנועי המלצה היברידיים משלבים שתי שיטות המלצה או יותר כדי להפיק תוצאות טובות יותר. אם נחזור לדוגמה של מסחר אלקטרוני המתואר לעיל, נניח שרכשת ביקורות ודירוגי משתמשים (למשל, 1 עד 5 כוכבים) במהלך השנה האחרונה. כעת, תוכל להשתמש גם בסינון מבוסס תוכן וגם בסינון שיתופי כדי להציג המלצות. שילוב של מנועי המלצות או אלגוריתמים מרובים בהצלחה דורש בדרך כלל ניסוי. מסיבה זו, היא נחשבת בצורה הטובה ביותר לאסטרטגיה מתקדמת יחסית.

מנוע המלצות מצליח רק אם אתה מזין אותו בנתונים איכותיים. זה גם לא יכול לפעול ביעילות אם יש לך שגיאות או מידע לא מעודכן במסד הנתונים של החברה שלך. זו הסיבה שאתה צריך להשקיע משאבים באיכות הנתונים באופן רציף.

חקר מקרה: 

גיוס אוטומטי: ניקוד מועמד

על פי מחקר של Jobvite יש יותר מ-50 מועמדים בממוצע לכל פרסום עבודה. עבור מחלקות משאבי אנוש ומנהלים, נפח המועמדים הזה יוצר כמות עצומה של עבודה. כדי לפשט את התהליך, בלו אורנג' הטמיע מנוע המלצות לקרן גידור הון 500. זֶה פרויקט אוטומציה של משאבי אנוש עזר לחברה לדרג מועמדים בצורה סטנדרטית. באמצעות נתוני מועמדים וקורות חיים של עשר שנים, לחברה יש כעת מודל ניקוד מתוחכם למציאת מועמדים בכושר טוב.

קרן גידור בניו יורק הייתה צריכה לנתח קורות חיים שלא היו עקביים ודרשו OCR כדי לשפר את תהליך הגיוס שלהם. אפילו ניתוח ה-OCR הטוב ביותר משאיר אותך עם נתונים מבולגנים וחסרי מבנה. לאחר מכן, כאשר מועמד עובר את תהליך הגשת הבקשה, בני אדם מעורבים. הוסף למערך הנתונים סקירות טקסט של הפונה והטיות לשוניות ואישיות כאחד. בנוסף, כל מקור נתונים מושמט ומספק הזדמנות אנליטית מוגבלת.

גישה: לאחר הערכת מספר תהליכי גיוס של חברות, מצאנו שלוש הזדמנויות עקביות לשפר באופן שיטתי את תוצאות הגיוס באמצעות למידת מכונה NLP. האזורים הבעייתיים הם: מבנה נכון של נתוני קורות החיים של המועמדים, הערכת התאמה לעבודה והפחתת הטיית העסקה אנושית. עם מערך נתונים נקי ומובנה, הצלחנו לבצע הן ניתוח סנטימנטים על הטקסט והן זיהוי סובייקטיביות כדי להפחית הטיית מועמדים בהערכה אנושית.

תוצאות: באמצעות מסווגים לזיהוי מילות מפתח, זיהוי תווים אופטי ומנועי NLP מבוססי ענן, הצלחנו לשפשף טקסט מחרוזת ולהפוך אותו לנתונים יחסיים. עם נתונים מובנים, סיפקנו לוח מחוונים מהיר, אינטראקטיבי וניתן לחיפוש ב-AWS QuickSight.

מסחר אלקטרוני: Zageno Medical Supplies

דוגמה נוספת למנועי המלצות המיושמים בעולם האמיתי מגיעה מ- Zageno. Zageno היא חברת מסחר אלקטרוני שעושה עבור מדעני מעבדה את מה שאמזון עושה עבור כולנו. האזהרה היא שהצרכים של מדעני מעבדה מדויקים ולכן גם האספקה ​​שנרכשה למחקר שלהם חייבת להיות. הציטוטים שלהלן הם מהראיון שלנו עם Zageno ומדגישים כיצד הם משתמשים במנועי המלצות כדי לספק את האספקה ​​המדויקת ביותר למדעני מעבדה. 

שאלות ותשובות: Blue Orange Digital מראיין את Zageno

שאלה:
כיצד החברה שלך השתמשה במנוע המלצות ואיזה סוג של תוצאות ראית?

תשובה:

ישנן שתי דוגמאות למנועי ההמלצות ש-ZAGENO מעסיקה עבור לקוחותיה המדעיים. כדי להסביר את אלה הרגשנו שמוטב להצביע עליהם.

• הציון המדעי של ZAGENO:
  • הציון המדעי של ZAGENO הוא מערכת דירוג מוצרים מקיפה, שפותחה במיוחד להערכת מוצרי מחקר. הוא משלב מספר היבטים של נתוני מוצר, ממקורות רבים, כדי לצייד מדענים בדירוג מוצר מתוחכם וחסר פניות לקבלת החלטות רכישה מדויקות.
  • אנו מיישמים אלגוריתמים מתוחכמים של לימוד מכונה כדי להתאים, לקבץ ולסווג במדויק מיליוני מוצרים. הציון המדעי אחראי לסיווגים אלו, שכן הציון של כל מוצר מחושב ביחס לאלה שבאותה קטגוריה. התוצאה היא מערכת דירוג שמדענים יכולים לסמוך עליה - כזו הספציפית הן ליישום המוצר והן לסוג המוצר.
  • דירוגי מוצרים סטנדרטיים שימושיים להערכת מוצרים במהירות, אך לרוב הם מוטים ובלתי אמינים, בשל הסתמכותם על ביקורות לא ידועות או מדד בודד (למשל פרסומים). הם גם מספקים מעט פרטים על הקשר או יישום ניסיוני. הציון המדעי משתמש במתודולוגיה מדעית כדי להעריך באופן אובייקטיבי ומקיף תוצרי מחקר. הוא משלב את כל המידע הדרוש והרלוונטי על המוצר לדירוג יחיד של 0-10 כדי לתמוך בלקוחות שלנו בהחלטה איזה מוצר לקנות ולהשתמש עבור היישום שלהם - חוסך שעות של מחקר מוצר.
  • כדי להבטיח שאף גורם אחד לא ישלוט, אנו מוסיפים נקודות חיתוך ונותנים משקל רב יותר לתרומות האחרונות. המספר העצום של גורמים שאנו לוקחים בחשבון מבטל למעשה כל הזדמנות למניפולציה. כתוצאה מכך, הציון שלנו הוא מדד אובייקטיבי לאיכות וכמות מידע המוצר הזמין, התומך בהחלטות הרכישה של לקוחותינו.
• מוצרים חלופיים:
  • מוצרים חלופיים מוגדרים על ידי אותם ערכים עבור תכונות מפתח; תכונות מפתח מוגדרות עבור כל קטגוריה כדי לקחת בחשבון מאפייני מוצר ספציפיים.
  • אנו עובדים על הגדלת הנתונים והתכונות הבסיסיות ושיפור האלגוריתם כדי לשפר את ההצעות
  • הצעות חלופות למוצרים נועדו לעזור הן, למדען והן לרכש, לשקול ולהעריך מוצרים פוטנציאליים, ייתכן שהם לא שקלו/ידעו אחרת
  • מוצרים חלופיים מוגדרים אך ורק על ידי מאפייני המוצר ואינם תלויים בספקים, במותג או בנתונים מסחריים אחרים

האם אתה ממליץ על מערכות המלצות? 

"כן, אבל ודא שאתה משתמש בנתונים הנכונים כדי לבסס את ההמלצה שלך הן על האיכות והן על הכמות המשקפות את ציפיות המשתמש האמיתיות. צור שקיפות כי אף אחד, במיוחד מדענים, לא יבטח או יסתמך על קופסה שחורה. שתף עם המשתמשים שלך באיזה מידע נעשה שימוש, כיצד הוא משוקל, והמשיכו ללמוד כדי להשתפר ללא הרף. לבסוף, השלם את המחזור על ידי קבלת משוב המשתמש שאספת והחזר אותו למערכת." – זאגנו

כוחם של מנועי המלצה מעולם לא היה גדול יותר. כפי שהראו ענקיות כמו אמזון ונטפליקס, ממליצים יכולים להיות אחראים ישירות לעלייה בהכנסות ובשיעורי שימור הלקוחות. חברות כמו Zageno מראות שלא צריך להיות חברה ענקית כדי למנף את כוחם של הממליצים. היתרונות של מנועי המלצות משתרעים על פני תעשיות רבות כגון מסחר אלקטרוני ועד משאבי אנוש. 

הדרך המהירה להביא מנועי המלצות לחברה שלך

פיתוח מנוע המלצות דורש מומחיות בנתונים. ייתכן שלצוות ה-IT הפנימי שלך אין את היכולת לבנות זאת. אם אתה רוצה לקבל את יתרונות שימור הלקוחות והיעילות של מנועי המלצות, אתה לא צריך לחכות עד שה-IT יהפוך פחות עמוס. פנה אלינו ותודיע לנו. ה כחול כתום דיגיטלי צוות מדעי הנתונים שמח לגרום לממליצים לעבוד גם לטובתכם!

מקור התמונה הראשי: Canva