Рекомендательные системы сегодня на пике популярности, их применяют практически все крупные интернет-магазины и сервисы.
Так что же они собой представляют?
Эта статья именно об этом.
Итак, рекомендательная система – это такой порядок действий, сервисов и программ, которые предсказывают то, что может заинтересовать каждого конкретного пользователя. Опираются она на информацию существующие данные о самом человеке.
Примером, этого служат рекомендации постов в Instsgram и видео в Tik-Tok, например.
Виды рекомендательных систем
Существует 4 вида рекомендательных систем:
1. Коллаборативная фильтрация
Рекомендации для пользователей собираются на основе истории его оценок, и другой аудитории, интересы которой схожи с пользовательскими. Например, по такой системе работает Имхонет. Основной плюс этого вида — высокий уровень точности, минус – невозможность показа рекомендаций новым пользователям из-за отсутствия информации, что в итоге приведет к высокому количеству отказов.
2. Основанные на контенте
В этом виде этап знакомства с человеком отсутствует, а рекомендации формируются на основе данных о нем: тип товара, производитель, стоимость и прочее. По такому принципу работают практически все интернет-магазины и сайты для просмотра фильмов, например IVI. Недостатки же данного вида кроются в неточности на начальных этапах и больших временных затратах.
3. Полагающиеся на знания
Как и понятно из названия, основа этого вида – знания: о товарах, о пользователях, о других характеристиках. Пример – интернет-магазин М.Видео. Явное преимущество этого вида — высочайшая точность, недочет – необходимость огромного количества ресурсов и времени.
4. Гибридные
Снова говорящее название… Дело в том, что данный вид комбинирует части из предыдущих, выбирая преимущества одних, и исключая недостатки других. Такие рекомендательные системы уникальны, и в них практически отсутствуют недостатки. Пользуются ими, как правило, довольно крупные сервисы и порталы, например, Netflix.
Рекомендательные системы способны поддерживать работу на двух уровнях:
· Глобальный
Основаны на предпочтения, особенности и оценки, которые не изменяются по прошествии месяца, года. Как вариант – адрес места жительства, пол, возрастная категория.
· Кратковременный
То, что меняется во времени довольно часто: интересы, тренды и другое.
Как правило, два этих уровня по отдельности используются редко, а все чаще объединяются вместе для достижения оптимальных результатов.
В использовании рекомендательных систем важно соблюдать конфиденциальность.
Для того, чтобы создать грамотную рекомендательную систему, стоит обратиться только к квалифицированному и опытному программисту, ведь их создание связано с наличием огромного ресурса знаний в этой сфере. Они все завязаны на математических формулах и грамотных четко выстроенных алгоритмах.
Правильно выстроенные рекомендательные системы позволят не только вывести ваши продажи на новый уровень, и, как следствие, станут залогом успеха на пути к развитию и масштабированию.
А если вам нужна помощь в реализации данных задач и подбор наиболее подходящих методов продвижения и рекламы именно для вашего бизнеса, маркетинговое агентство Relevant Studio готово вам помочь в реализации поставленных целей!
Relevant Studio предлагает полный спектр рекхамных услуг для самого широкого круга направлений бизнеса!
Спасибо за внимание! ❤️
Есть классные идеи и предложения? Жду в комменты!
Если Вам понравилась статья, ставьте лайки и подписывайтесь на канал, впереди очень много интересного! ⭐️