Korzystanie z zewnętrznego dostawcy rekomendacji produktowych staje się coraz bardziej popularne wśród właścicieli sklepów internetowych, pomimo, że widgety rekomendacyjne są oferowane przez niektóre platformy sklepowe.

Pominiemy temat związany z jakością usług i modeli rekomendacyjnych na platformach sklepowych, a zgłebimy istotny obszar tzw. „walled garden” przy korzystaniu z wewnętrznych systemów, zwłaszcza w kontekście planowania przyszłych migracji platform. W świecie handlu e-commerce, umiejętność utrzymania efektywnego systemu rekomendacji jest kluczowa dla doświadczeń użytkowników.

Jednym z kluczowych wyzwań związanych z migracją sklepu internetowego jest zjawisko nazywane „walled garden”. Oznacza ono, że dane gromadzone na danej platformie są zamknięte i trudne do przeniesienia lub wykorzystania w ramach innych systemów.

Utrata danych przy migracji

Kiedy użytkownicy korzystają z platformy, w której rekomendacje są oparte na wewnętrznych algorytmach, często stają w obliczu ryzyka bezpowrotnej utraty cennych danych w momencie migracji. Informacje na temat zachowań klientów, ich preferencji czy historii zakupów gromadzone przez długie lata mogą zostać praktycznie utracone, gdy platforma przestaje być używana.

Dane te są kluczowe do optymalizacji systemu rekomendacji, a ich brak wpływa negatywnie na jakość rekomendacji po migracji, co z kolei może wpłynąć na doświadczenie zakupowe klientów. Zewnętrzni dostawcy rekomendacji, tacy jak Quarticon, oferują możliwość zabezpieczenia tych danych, co pozwala na ich wykorzystanie niezależnie od platformy.

Trenowanie modeli a migracja sklepu

Przy migracji sklepu z jednej platformy do innej, jedna z największych obaw związanych z przeniesieniem dotyczy logiki rekomendacji. Systemy rekomendacyjne często wymagają dużego nakładu czasu na zrozumienie zachowań użytkowników oraz dostosowanie się do ich preferencji. Kiedy sklep jest przenoszony na nową platformę, integracja własnych rozwiązań może być skomplikowana i czasochłonna.

Posiadając zewnętrznego dostawcę rekomendacji, można znacznie uprościć ten proces. Zewnętrzne systemy są zazwyczaj lepiej przystosowane do zarządzania dużymi zbiorami danych oraz do efektywnego uczenia się na podstawie interakcji klientów.

Czas potrzebny na naukę

Rekomendacje opierają się na algorytmach, które muszą analizować dane użytkowników, takie jak ich  zakupy, przeglądane produkty czy inne zachowania. Ta „nauka” nie jest natychmiastowa; systemy wymagają czasu, aby gromadzić dane i uczyć się z nich. Im mniejszy sklep, tym ta nauka zajmuje więcej czasu. Dlatego korzystanie z zewnętrznego dostawcy w przypadku migracji eliminuje ryzko związane z ponownym trenowaiem modeli.

Niezależność od platformy sklepu

Uzależnienie od konkretnej platformy stwarza ryzyko podczas migracji. Wielu właścicieli sklepów boryka się z problemem złych interfejsów API lub ograniczonych możliwości integracyjnych, co może znacząco wpłynąć na efektywność systemów rekomendacyjnych. Zewnętrzni dostawcy oferują często bardziej elastyczne rozwiązania, które można z powodzeniem wdrożyć w różnych środowiskach e-commerce.

Zyskując niezależność od platformy sklepu, właściciele mają większą swobodę i mogą skupić się na dostosowywaniu oferty do potrzeb swoich klientów, a nie na skomplikowanych procesach integracyjnych.

Korzystanie z zewnętrznego dostawcy rekomendacji produktowych jest kluczowym krokiem w kierunku zwiększenia efektywności systemu rekomendacji w kontekście migracji sklepów internetowych. Zapewnia to nie tylko lepsze doświadczenie użytkowników, ale także pozwala na elastyczność w dostosowywaniu się do zmieniających się potrzeb rynku.

Sprawdź rekomendacje produktowe AI od Quarticon. Najbezpieczniejsze rozwiązanie dla Twoejgo sklepu.