レコメンダーシステム（以降、RSと呼びます）は、ユーザーの興味を分析し、特定のユーザーが特定の時間に最も興味を持つものを予測しようとします。
推奨システムは、オンラインストアへの訪問者のニーズを特定し、適切なタイミングでWebサイト上で興味深いオファーを提供し、コンバージョンの増加、平均チェック、繰り返し購入の頻度によりオンラインストアの収益を増やします。 A / Bテストの結果によると、最大50％の収益成長が期待できます。
このようなサービスは、利用可能なすべての情報を分析します。
- サイトでのユーザーの行動、
- 閲覧した製品
- 注文履歴
- ソーシャルネットワークからの彼に関する情報。
この記事では、推奨システムの主な用途であるパーソナル製品の推奨と、PCをオンラインストアに接続する2つのケースについて検討します。
また、電子メールニュースレター、検索パーソナライゼーション、およびその他の技術のトリガーもあります。これらについては、今後の記事で説明します。
仕組み
それでは、PCウィジェットは「誰」をどのように定義していますか？
実際のところ、PCはBigDataと呼ばれる大規模なデータシステムに接続されており、特定の人の好み、興味、その他のさまざまなメトリックを保存しています。 識別は、ブラウザーのCookieに記録されたタグに従って行われます。
あなたのサイトの新しい訪問者は、あなたが購入する前に他のオンラインストアを既に訪問し、商品を調べたことがあります。そのため、あなたの後ろに「マーク」が残ります。 彼のすべてのアクションはBigDataの特別なタグの下に保存され、このタグはブラウザーのCookieに保存されました。 ユーザーがブラウザを一度変更したか、Cookieを紛失した場合でも、その機器の一部のパラメーターによってBigDataで見つけることができます。
サイトでの表示
推奨のブロックが、 類似製品ブロックの製品カードに配置されます。システムは、現在の製品に適していると自動的に判断します。 したがって、私たちは商品間の関係を独立して示す必要はなく、知的システム自体が商品間の関係を形成します。
メインページには、オンラインストアで最も頻繁に注文される人気商品のブロックがあります。
注文してバスケットに移動した後、システムは購入者に適した 製品も生成します （興味がある場合もあります）。これらの製品はバスケットに追加することもできます。 したがって、関連製品を追加することで平均チェックを増やします。
製品の推奨事項により、3つの主要分野でコンバージョンが増加します
- 製品の推奨事項により、サイト内を簡単に移動し、コンバージョンを増やすことができます 。
- 製品の推奨事項は、製品カードへの相互参照を形成するだけでなく、サイトの深さと平均セッション時間を増やし、検索エンジンの位置にプラスの効果をもたらします。
- 製品の推奨事項により、クロスセルおよびアップセルのメカニズムを使用して、 より高価な製品または関連製品を販売できます。
事例
シェルエンジンオイルオンラインストア
行われたこと：メインページ、製品カード、バスケットの製品推奨事項の統合。
結果：観察期間（55件の注文のうち、7件には推奨製品が含まれていました）で、約6.6％の金額が製品推奨サービスによって正確にもたらされました。
アダルトオンラインストア18iposle
行われたこと：人気のある製品のブロックがメインページに紹介されました。製品カードの推奨製品のブロックです。
結果：注文の正確に50％に推奨製品が含まれ、その26.3％が推奨サービスによってもたらされました。
Starshop.kz消費財オンラインストア
行われたこと：人気のある商品のブロックがメインページに接続され、類似の商品のブロックが商品カードに表示され、潜在的な買い手が興味を持つ商品のブロックがバスケットに統合されます。
結果：作業月の間に、店舗の収益成長率は30％から50％の範囲でした（前月と比較）。 平均法案の増加も記録されました。
まとめると
PCにとって、未来は独特です。 これは、特定の色とサイズのビジターに正確に探しているものを提供する一方で、ビジネスからの利益を増やすWIN-WINモデルです。
私たちは、オンラインストアのオーナーと、推薦システムへの接続、相談、情報サポートについて話し合う準備ができています。 に興味がありますか？ 私たちに書いてください！
一部の資料は記事から引用されています。