در روزگار قدیم، کاسبها با زیر و بم سلیقه مشتریانشان آشنا بودند. مثلا لباسفروش محل خوب میدانست آقای کریمی معمولا شلوارهای تیره را انتخاب میکند و خانم حسینی از مانتوهای اپلدار خوشاش نمیآید! بقال سر خیابان در جریان بود آقای علوی برای خانهاش فقط رب چینچین میخرد و فرزند خانم حسینزاده بستنی چوبی را به هر بستنی دیگری ترجیح میدهد. این آشنایی به فروشندگان امکان میداد تا به اقتضای روحیه مشتریان خود، محصولاتی را به آنها پیشنهاد کنند که احتمال خریدنشان بیشتر بود.
حالا که همه چیز آنلاین شده و بین تصمیم گرفتن تا خریدن یک محصول فقط چند کلیک فاصله است؛ اکثر کسبوکارها دقیقا در همین نقطه ضعف دارند: «شناخت مشتریان»! متاسفانه صاحبان بسیاری از فروشگاههای مجازی یا سایر کسبوکارهای آنلاین دقیقا نمیدانند مشتریانشان چه انتظاراتی دارند و چه چیزهایی را بیشتر یا کمتر میپسندند.
سامانه توصیهگر چیست؟
به لطف پیشرفتهای فراوان در یادگیری ماشینی و بهطور خاص یادگیری عمیق، اکنون میتوان میلیونها مشتری را بهصورت کاملا آنلاین و تنها از طریق دادههای آنها شناخت.
حتما تا به حال تبلیغی را در یک صفحه وب دیدهاید که به شکل عجیبی با علایق شما همخوانی دارد، اینطور نیست؟ احتمالا بدون اینکه متوجه شده باشید با یک سامانه توصیهگر (Recommender System) روبهرو بودهاید. پیشنهاداتی که در آمازون، نتفلیکس و حتی در بسیاری از سایتهای داخلی میبینید، همگی توسط سیستمهای توصیهگر ارائه میشوند.
یک سیستم توصیهگر یا مدل دادههای توصیهای، نوعی از مدل یادگیری ماشین است که علایق و خریدهای قبلی شما را فیلتر و چیزهایی را که ممکن است به آنها علاقهمند باشید رتبهبندی میکند. این فرآيند تضمین میکند که فقط محصولات و اطلاعاتی را ببینید که واقعا به آنها علاقه دارید.
سیستم توصیهگر چگونه کار میکند؟
به بیان ساده، هدف سامانههای توصیهگر پیشبینی علایق کاربران و توصیه محصولات و خدماتیست که به احتمال زیاد برای آنها جالب است. سیستمهای توصیهگر یکی از قدرتمندترین سیستمهای یادگیری ماشین هستند که خردهفروشان آنلاین به منظور بالا بردن فروششان آن را پیادهسازی میکنند.
سیستمهای توصیهگر با دو نوع اطلاعات کار میکنند:
- اطلاعات کاراکتری: این اطلاعات مربوط به آیتمها (کلمات کلیدی، دستهبندیها و…) و کاربران (اولویتها، پروفایلها و…) است.
- تعامل کاربر و آیتم: اینها اطلاعاتی مانند رتبهبندی، تعداد خرید، لایک و… را شامل میشوند.
بر این اساس، میتوان ۳ الگوریتم موردنیاز در سیستمهای توصیهگر را اینطور توضیح داد:
- سیستمهای مبتنی بر محتوا، که از اطلاعات کاراکتری استفاده میکنند.
- سیستمهای فیلتر مشارکتی، که بر اساس تعامل کاربر و آیتم است.
- سیستمهای ترکیبی، که هر دو نوع اطلاعات بالا را با هم ترکیب میکند.
در مرحله بعد، کمی عمیقتر به سیستم های فیلترینگ مبتنی بر محتوا و مشارکتی میپردازیم و تفاوت آنها را بررسی میکنیم:
سیستمهای مبتنی بر محتوا
این سیستمها با استفاده از آیتم و ویژگیهای پروفایل کاربر توصیههایی را ارائه میکنند. آنها فرض را بر این میگذارند که اگر کاربری در گذشته به یک آیتم (محصول یا خدمات) علاقهمند بوده، در آینده دوباره به آن یا مواردی مشابه آن علاقهمند خواهد شد. اقلام مشابه معمولا بر اساس ویژگیهایشان گروهبندی میشوند. پروفایل کاربر با استفاده از تعاملات تاریخی یا بر اساس جستجوهای او ساخته میشوند. سیستمهای دیگری نیز وجود دارند که صرفا مبتنی بر محتوا نیستند و از دادههای شخصی و اجتماعی کاربر استفاده میکنند.
این سیستم را احتمالا در اینستاگرام تجربه کردهاید. فقط کافی است چند روز ویدئوهای گربهها را ببینید تا تمام اکسپلورتان پر از گربه شود!
سیستمهای فیلتر مشارکتی
فیلتر مشارکتی در حال حاضر یکی از پرکاربردترین رویکردها در سیستمهای توصیهگر است و معمولا نتایج بهتری نسبت به توصیههای مبتنی بر محتوا دارد. برخی از نمونههای آن در سیستمهای توصیهگر یوتیوب، نتفلیکس و اسپاتیفای یافت میشوند.
سیستمهای فیلتر مشارکتی بر این فرض استوارند که اگر کاربر اول، آیتم A را دوست داشته باشد و کاربر دوم آیتم A به همراه آیتم B را دوست داشته باشد، کاربر اول میتواند به آیتم B نیز علاقهمند باشد. از این رو، هدف آنها پیشبینی تعاملات جدید بر اساس تعاملات تاریخی است.
دفعه بعد که توصیههای مبتنی بر محتوا یا توصیههای محصول را در سایتهای مختلف مشاهده کردید، بدانید و آگاه باشید که یک مدل یادگیری ماشین پیچیده پشت آن نشسته است!
چرا کسبوکارها باید از سامانه توصیهگر استفاده کنند؟
تا اینجا توضیح دادیم که سیستم توصیه گر چیست و چگونه کار میکند. در ادامه خواهیم گفت که چرا کسبوکارها باید از این سامانه استفاده کنند.
به حفظ مشتری کمک میکند
وقتی صحبت از سایتهایی میشود که با فروش اشتراک ماهانه کار میکنند، باید دلیلی وجود داشته باشد که مشتری یک ماه دیگر اشتراک خود را تمدید کند. سیستمهای توصیهگر معمولا برای اطمینان از اینکه کاربر همیشه چیز جدیدی برای تماشا پیدا میکند استفاده میشوند.
وقتی کاربر بهطور مداوم با پیشنهادهایی روبهرو شد که با سیلقه او هماهنگ است، انگیزه بیشتری برای تمدید اشتراک خود خواهد داشت.
امکان تحلیل بازار را میدهد
بسیاری از کسبوکارها با این قابلیت سیستمهای توصیهگر آشنا نیستند. یک توصیهکننده میتواند برای کشف اولویتهای کاربر و دیدن آنچه که اغلب مردم به آن علاقهمند هستند استفاده شود. با استفاده از رتبههایی که کاربران به یک محصول میدهند یا تعداد دفعاتی که آن را مشاهده میکنند، میتوان سلیقه بازار را سنجید و محصولات مشابهی ارائه کرد.
کمی بالاتر گفتیم که اگر به کاربر خود چیزی را پیشنهاد دهید که ممکن است به آن علاقه داشته باشد، احتمال اینکه به طور منظم به سراغ شما بیاید و از خدمات شما استفاده کند بسیار بیشتر است.
فروش را افزایش میدهد
اکثر فروشگاههای آنلاین، مانند آمازون بهطور مداوم به مشتریان خود توصیههایی بر اساس جستجوها یا خریدهای قبلیشان ارائه میدهند.
با شناخت مشتریان خود از طریق رویکردهای مبتنی بر محتوا، میتوانید مطمئن باشید که آنها همیشه به شما مراجعه میکنند. همچنانکه درک خواهید کرد چه چیزهایی بیشتر به فروش میروند و از چه چیزهایی استقبال نمیشود، میتوانید دقیقا همان چیزی را به مخاطبان هدفتان ارائه دهید که به آن نیاز دارند. این اتفاق در کوتاهترین زمان به فروش بیشتر و سود بالاتر ختم میشود.
تجربه کاربری را بهبود میبخشد
اگر تا به حال به وبسایتی رفتهاید و محصولی به شما پیشنهاد شده است که با نیازهای شما مطابقت داشته است، میدانید که این ابزار چقدر میتواند قدرتمند باشد و به شما در انتخاب و خریدتان کمک کند. به عنوان صاحب کسبوکار میتوانید از سیستمهای توصیهگر استفاده کنید تا مطمئن باشید که کاربر شما همیشه بهترین تجربه ممکن را دارد.
حتی در صنایعی که رقابت زیادی در آن وجود ندارد، تجربه کاربری خوب همیشه منجر به فروش بیشتر و سود بالاتر میشود. با استفاده از نرمافزار مناسب، میتوانید توصیههای خوبی به کاربران خود ارائه دهید و اطمینان حاصل کنید که دوباره به شما مراجعه میکنند.
نقش سامانه توصیهگر در صنعت بانکی
تنوع محصولات، انبوه مشتریان و انواع تراکنشها، صنعت بانکداری را با حجم عظیمی از داده مواجه کرده است؛ دادههایی که با تحلیل آنها میتوان درآمد بانکها را افزایش داد و جریان درآمدی جدیدی خلق کرد.
سیستم توصیهگر در صنعت بانکداری نقش بسیار مهمی ایفا میکند. این سامانه به مدیران بانکها کمک میکند تا در معرفی محصولات و خدماتشان به مشتریان فعلی و آینده، بهصورت دادهمحور عمل کنند.
مطالعاتی که توسط شرکت مکنزی منتشر شد، نشان داد بانکهای فعال در اتحادیه اروپا توانستند به کمک سیستم توصیهگر میزان فروش محصولات جدید خود را حدود ۱۰ درصد افزایش دهند. از طرفی، جایگزینی تکنیکهای یادگیری ماشین به جای تحلیلهای آماری، باعث صرفهجویی ۲۰ درصدی در هزینههای سرمایهای و افزایش ۲۰ درصدی جذب منابع نقدی را در این بانکها به همراه داشته است.
اساس سامانه توصیهگر در صنعت بانکی بر این اصل استوار است که رفتار مشتریان و ویژگی محصولات و خدمات بانکی را بررسی کند و بر اساس الگوریتمهای هوشمند، پیشنهادهای شخصیسازی شده به مشتریان ارائه دهد. این کار باعث میشود تا محصولات یا خدماتی که قبلا توسط مشتری استفاده نشده است، مورد توجه و بهرهبرداری قرار بگیرد. این فرآیند به رشد درآمد و سودآوری بانکها منتهی میشود.
چه کسبوکارهای دیگری از سیستم توصیهگر استفاده میکنند؟
بیشترین کسبوکارهایی که در حال حاضر از سیستم توصیهگر استفاده میکنند، مشاغلی هستند که اشتراک ماهانه دارند (مانند نتفلیکس) یا محصول میفروشند (مثل آمازون و دیجیکالا).
بهطور کلی تمام کسبوکارهای حوزه تجارت الکترونیک، سرگرمی و محتوای چندرسانهای، بانکداری، گردشگری و مهمانیاری و بهداشت و درمان میتوانند این سیستم را پیادهسازی کنند.
یکی از بهترین ابزارهای موجود در این زمینه، سامانه توصیهگر سحاب است. این سامانه از میان دادههای مختلف جمعآوری شده از کاربران، دادههایی مربوط به علایق مشتری را فیلتر میکند و آن را با محصول یا محتوا تطبیق میدهد؛ سپس با ارائه بهترین پیشنهاد به کاربر، احتمال خرید را افزایش و تجربه کاربری را بهبود میدهد.
برای دریافت اطلاعات بیشتر درباره این سامانه به لینک زیر مراجعه کنید.
دیدگاه شما