Preporučivanje proizvoda koje kupci obožavaju je umjetnost koja zahtijeva ravnotežu između razumijevanja preferencija kupaca, duboke analize podataka i predviđanja potreba. Kada se opslužuju stotine tisuća kupaca i upravlja milijunima SKU-ova, ručno usklađivanje odgovarajućeg proizvoda s odgovarajućom osobom je nemoguće u velikom opsegu. Umjetna inteligencija (u sustavima poput preporuka proizvoda) to omogućuje, nudeći personalizirane, pravovremene i skalabilne prijedloge koji povećavaju angažman, konverzije i vrijednost kupca.
Kako funkcionira AI motor preporuka?
AI motori preporuka (recommendation engine) započinju svoj rad prikupljanjem i čišćenjem podataka: povijesti kupovine, pregleda proizvoda, vremena provedenog na stranici, aktivnosti u košarici, pretraživačkih upita, demografskih signala i interakcija na različitim dodirnim točkama. Sirovi, nestrukturirani podaci se normaliziraju i pretvaraju u korisne značajke.
Te značajke se zatim koriste za izdvajanje obrazaca ponašanja i izgradnju dinamičnih segmenata kupaca — grupa koje evoluiraju u stvarnom vremenu na temelju namjera i aktivnosti. Modeli strojnog učenja, koji mogu uključivati kolaborativno filtriranje, pristupe temeljene na sadržaju, hibridne sustave i naprednije sekvencijalne ili duboko učeće modele, uče iz tih obrazaca kako bi predvidjeli s kojim će se predmetima određeni korisnik najvjerojatnije angažirati ili/i koje će kupiti.
Modeli su prilagođeni za ocjenjivanje proizvoda u stvarnom vremenu i pružanje prilagođenih prijedloga na web stranicama, u mobilnim aplikacijama, e-mailovima, SMS-ovima, chat kanalima i push obavijestima. Sustav zatvara krug prateći angažman i konverzije, ponovno trenirajući modele i kontinuirano poboljšavajući preporuke.
Zašto su preporuke proizvoda važne u e-trgovini?
AI preporuke su važne jer kupci očekuju relevantna, kontekstualna iskustva. Neodgovarajući prijedlozi uništavaju povjerenje, lojalnost i smanjuju vrijednost kupca. Preporuke smanjuju preopterećenje izborom i otkrivaju mogućnosti upsell-a i cross-sell-a. AI preporuke povećavaju prosječnu vrijednost narudžbe i stope konverzije.
Automatizacija personalizacije štedi vrijeme i resurse, istovremeno poboljšavajući učinkovitost i točnost. Motori preporuka također poboljšavaju otkrivanje proizvoda, ističući nove ili komplementarne predmete koje bi kupci inače mogli previdjeti, te pružaju uvid koji informira predviđanje potražnje i upravljanje zalihama.
Prioritetno tretiranje dosljednosti između kanala osigurava da su preporuke dosljedne, bez obzira pregledava li kupac web stranicu, koristi mobilnu aplikaciju ili otvara e-mail ili chat poruku. Personalizacija u stvarnom vremenu održava prijedloge u skladu s najnovijim ponašanjem kupca. Skalabilna arhitektura je neophodna za podršku milijunima SKU-ova i velikim količinama prometa uz nisku latenciju.
Dodatno, poslovna kontrola omogućuje primjenu pravila o promocijama, maržama i prioritetima zaliha, istovremeno razumijevajući zašto model predlaže određene predmete.
Kako započeti s AI preporukama proizvoda?
Za implementaciju AI rješenja za preporuke proizvoda potrebno je započeti s odabirom algoritama koji će biti u skladu s poslovnim ciljevima i dostupnim podacima. Preporučuju se hibridni pristupi koji kombiniraju kolaborativne i sadržajno temeljene signale.
Podaci o kupcima i anonimni podaci o ponašanju korisnika centralizirani su u glavnoj točki – Platformi za rješavanje identiteta. Ovdje se kombiniraju signali s mreže, aplikacija, e-mailova i također s offline aktivnosti. Događaji poput pregleda, dodavanja u košaricu, kupovine, pretraživanja i interakcija kampanja bilježe se i koriste kao telemetrija za AI modele. Oni su temelj njihovog svakodnevnog treniranja.
Dinamični segmenti i modeli trenirani na povijesnim ponašanjima korisnika omogućuju personalizaciju gotovo u stvarnom vremenu. A/B testovi na različitim mjestima — početnim stranicama, stranicama s detaljima proizvoda, košarici i potvrdi nakon kupnje — pomažu prepoznati koje strategije preporuka utječu na rezultate, CTR, konverziju, prosječnu vrijednost narudžbe i također životnu vrijednost kupca.
Kontinuirano učenje modela uključuje svakodnevno unošenje novih podataka o interakcijama u modele i osvježavanje preporuka. Kombiniranje više strategija preporuka — personaliziranih izbora, komplementarnih predmeta, proizvoda koji su u trendu i često kupljenih zajedno kombinacija — stvara raznolike putove otkrivanja koji su u skladu s različitim namjerama kupaca.
Savjeti za male i srednje tvrtke koje započinju s AI
Za manje tvrtke ili timove s ograničenim IT resursima unaprijed izgrađene Platforme za rješavanje identiteta i motori preporuka mogu osigurati cijeli dio potrebne infrastrukture bez ulaganja u IT resurse. Praćenje angažmana, prihoda i zadržavanja pokazuje koje pristupe donose vrijednost, a koji zahtijevaju promjene.
Kada se rezultati preporuka kombiniraju s poslovnim pravilima i ljudskom prosudbom, rezultat je ravnoteža između automatske personalizacije i strateške kontrole, koja podržava i korisničko iskustvo i komercijalne ciljeve.
Pridružite se Quarticonu kako biste povećali svoje konverzije uz AI
Pridružite se više od 350 marki, od brzo rastućih startupova do dobro utemeljenih poduzeća, koji su odabrali Quarticon za centralizaciju svojih podataka putem naše Platforme za rješavanje identiteta i napajanje svakog aspekta putovanja svojih kupaca uz preporuke proizvoda AI.
Zakažite demo s našim timom i otkrijte kako Quarticon može pomoći u postizanju vaših prihoda.
