Inni kupili również, czyli systemy rekomendacyjne

Szukaj

Systemy rekomendacyjne mają zastosowanie wszędzie tam, gdzie użytkownik ma styczność z ogromnymi katalogami danych.

System rekomendacji wdraża się w środowisku, w którym pozycje różnego typu (produkty, filmy, wydarzenia, artykuły, strony czy muzyka) mają być polecane użytkownikom (klientom, odwiedzającym, użytkownikom aplikacji i czytelnikom). W przypadku serwisów społecznościowych, użytkownicy są również polecani innym użytkowników (People You May Know). Ich preferencje próbują przewidzieć twórcy wyszukiwarek, systemów aukcyjnych i oczywiście sklepów online, gdzie celne propozycje mogą prowadzić do zwiększonej sprzedaży.

Content-based filtering

Wyróżnia się dwa zasadnicze rodzaje systemów rekomendacyjnych. Oba umożliwiają szybkie zlokalizowanie preferowanych produktów i pozwalają uniknąć przeciążenia informacjami. Content-based filtering bazuje na zawartości. Analizuje przedmioty i ich podobieństwo do produktów zakupionych przez użytkownika. Te wybrane, zbliżone do produktów kupującego są mu prezentowane jako mogące go potencjalnie zainteresować. Podejście nie uwzględnia całej społeczności – każdy klient jest traktowany indywidualnie.

Collaborative filtering

Collaborative filtering rekomenduje klientom produkty, które kupili użytkownicy o zbliżonych zainteresowaniach. Zakłada, że jeżeli dwóch wybranych użytkowników podobnie ocenia przedmioty, albo ma porównywalne zachowania zakupowe, będą podobnie zachowywać się w odniesieniu do innych przedmiotów.

Rekomendacja produktów w Magento 2              

W przypadku platformy Magento mamy do wyboru cały szereg dostępnych rozszerzeń, które świetnie się sprawdzają. Wybór odpowiedniego może stanowić wyzwanie. Najbardziej popularny system rekomendujący produkty, przeznaczony do Magento 2 – Who Bought This Also Bought – kryje wiele funkcji, które pomagają zwiększyć zyski sklepów online i satysfakcję klientów. Automatycznie wyświetla powiązane produkty, bazując na jego historii zakupowej. Rekomendacje można zobaczyć na stronie produktu, stronie kategorii i stronie koszyka. Im dłuższa historia zakupów i im większa liczba produktów w koszyku, tym skuteczniej działa cały mechanizm. Rozszerzenie jest przyjazne użytkownikowi – nawet początkujący administrator szybko nabiera biegłości w jego obsłudze.

Wiele firm e-commerce wykorzystuje potencjał danych i zwiększa sprzedaż poprzez wdrożenie systemów rekomendacyjnych. Rozwiązanie warto poważnie rozważyć, chcąc stworzyć lepsze doświadczenie zakupowe i zwiększyć dochody sklepu.