Бизнесу важно знать, как работают рекомендательные алгоритмы маркетплейсов, на которых он работает, по следующим причинам:
Во-первых, это способствует повышению эффективности продаж, понимание работы рекомендательных алгоритмов, помогает предпринимателю предлагать пользователям персонализированные товары и услуги, основываясь на их предпочтениях
Во-вторых, это напрямую влияет на лояльность покупателей, когда пользователи получают релевантные рекомендации, им это нравится, и это создает положительное впечатление о маркетплейсе и продукте. Удовлетворенные клиенты чаще возвращаются и оставляют положительные отзывы, что способствует росту бизнеса.
В-третьих, понимание работы алгоритмов напрямую влияет на маркетинговые затраты, ведь в основе лежат данные о поведении клиентов, такие как просмотры, покупки и предпочтения. Знание этих данных позволяет бизнесу анализировать и понимать потребности и предпочтения клиентов, что помогает принимать более обоснованные решения по стратегии продукта и маркетингу.
Таким образом, знание и понимание работы рекомендательных алгоритмов помогает бизнесу оптимизировать свою деятельность, повышать эффективность и удовлетворенность клиентов, а также привлекать новых пользователей.
Как бизнес может использовать информацию о правилах применения рекомендательных технологий , которые опубликовали маркетплейсы? Можно ли на их основе сделать выводы, каких правил нужно придерживаться для органического продвижения на площадках? Какие это выводы?
Использование информации о правилах применения рекомендательных технологий, опубликованных маркетплейсами, может помочь бизнесу определить эффективные стратегии органического продвижения на этих площадках. Некоторые выводы, которые можно сделать на основе этих правил, включают:
1. Оптимизация контента: Рекомендательные алгоритмы обычно учитывают качество контента при формировании рекомендаций для пользователей. Бизнесу следует придерживаться высоких стандартов качества контента, чтобы повысить шансы на показ рекомендаций своих товаров или услуг.
2. Участие в программе лояльности: Многие маркетплейсы предлагают программы лояльности или рейтинговые системы, которые могут повлиять на рекомендации. Бизнесу может быть полезно активно участвовать в таких программах и стремиться к получению высоких оценок от пользователей.
3. Взаимодействие с пользователями: Рекомендательные алгоритмы учитывают информацию о взаимодействии пользователей с контентом. Бизнесу стоит поощрять пользователей оставлять отзывы, комментарии, а также делиться впечатлениями о продуктах или услугах, чтобы улучшить свою видимость на платформе.
Приведу пример: Маркетплейс ОЗОН опубликовал статью в которой раскрыл работу алгоритма рекомендаций через аннотацию товара, поясню:
Когда покупатель вводит запрос в поисковой графе, алгоритм ищет соответствия данному запросу в описании товаров продавцов, таким образом, зная этот факт, предприниматель понимает, что внедрение ключевых запросов в описание товара - напрямую отразиться на поисковой выдаче его карточки
