Что такое рекомендательные системы, как они работают и примеры как их применять в бизнесе

Рассмотрим, что такое рекомендательные системы, их типы, преимущества и недостатки, а также расскажем с примерами, как компании могут применять рекомендательные системы для увеличения продаж.

 

Что такое рекомендательные системы 

Рекомендательная система — алгоритм, который предсказывает предпочтения пользователя и предлагает ему персонализированный контент или товары. 

Эти системы анализируют данные о поведении пользователя:

• история просмотров,
• время проведения на сайте;
• заказы и покупки;
• отзывы и рекомендации;
• комментарии и лайки.

Так они определяют интересы и потребности пользователей. На основе этого анализа система рекомендует пользователю контент или товары, которые, по её мнению, наиболее соответствуют его предпочтениям.

Типы рекомендательных систем

Рекомендательные системы — это алгоритмы, которые помогают пользователям находить именно то, что они ищут, предсказывая, какой контент или товар с большей вероятностью их заинтересует. Они бывают разных видов: 

Системы на основе контента:  рекомендуют пользователю контент или товары, которые похожи на те, которые ему понравились в прошлом.

Системы на основе коллаборативной фильтрации: рекомендуют контент или товары, которые нравятся другим пользователям с похожими предпочтениями.

О коллаборации простыми словами и с примерами

Гибридные системы: сочетают в себе элементы систем на основе контента и коллаборативной фильтрации, чтобы обеспечить более точные и персонализированные рекомендации.

Контекстно-зависимые системы: учитывают контекст, в котором пользователь взаимодействует с системой, при выдаче рекомендаций. Например, они могут рекомендовать разные фильмы в зависимости от времени суток или погоды.

Преимущества рекомендательных систем

Персонализация. Рекомендательные системы делают цифровой опыт пользователя более персонализированным, предоставляя нам контент и товары, которые соответствуют индивидуальным предпочтениям.

Что такое персональные предложения. 10 лайфхаков как их создавать

Удобство. Избавляют от необходимости вручную искать контент или товары, которые нам могут понравиться. Они представляют готовый список рекомендаций, что экономит время и усилия.

Открытие нового. Рекомендательные системы показывают пользователю новый контент или товары.

Повышение вовлеченности: пользователи с большей вероятностью будем взаимодействовать с контентом и товарами, которые им нравятся, что приводит к увеличению времени, проведенного на платформе.

Увеличение продаж за счет предоставления пользователям более релевантных рекомендаций продуктов.

Недостатки рекомендательных систем

Фильтры пузырей, где пользователям показываются только рекомендации, которые соответствуют их существующим взглядам и убеждениям. Это может привести к ограничению их мировоззрения и подавлению критического мышления.

Предвзятость в пользу определенных типов контента или товаров, что приводит к смещению в результатах. Это может привести к тому, что пользователи будут упускать важный или разнообразный контент.

Конфиденциальность: рекомендательные системы собирают и анализируют данные о поведении пользователей, что вызывает опасения по поводу конфиденциальности.

Разработка политики безопасности данных в компании: основные шаги

Зависимость от данных: эффективность рекомендательных систем сильно зависит от качества и количества данных о пользователях. Без достаточных данных эти системы не могут точно предсказать предпочтения пользователей.

Этика и прозрачность рекомендательных систем

Разработчики рекомендательных систем несут этическую ответственность за обеспечение того, чтобы их алгоритмы использовались в целях улучшения пользовательского опыта, а не для манипулирования или эксплуатации.

Прозрачность является ключевым аспектом этичного дизайна рекомендательных систем. Пользователи должны иметь чёткое представление о том, как их данные используются и почему им показываются определенные рекомендации. 

Это можно обеспечить с помощью понятных объяснений, простых в использовании элементов управления конфиденциальностью и возможности для пользователей оспаривать или корректировать рекомендации.

Значение рекомендательных систем для бизнеса

1. Персонализация и повышение релевантности.

Рекомендательные системы анализируют поведение пользователей, чтобы предложить им продукты или услуги, которые соответствуют их индивидуальным интересам и потребностям.

Пример: КиноПоиск рекомендует фильмы и телешоу, которые нравятся пользователям на основе их истории просмотров.

2. Увеличение продаж и конверсии.

Рекомендации релевантных продуктов или услуг могут побудить пользователей совершить покупку или выполнить другое целевое действие.

Пример: WB или Оzon рекомендуют похожие продуктов на странице товара, что увеличивает вероятность перекрестных продаж.

3. Улучшение взаимодействия с клиентами.

Рекомендательные системы предоставляют пользователям полезную и персонализированную информацию, улучшая их общее впечатление от взаимодействия с бизнесом.

Зачем бизнесу нужны рекомендации клиентов. Как их собрать и использовать

Пример: Яндекс.Музыка создает персонализированные плейлисты для пользователей на основе их музыкальных предпочтений.

4. Повышение лояльности клиентов.

Когда пользователи получают релевантные рекомендации, они с большей вероятностью будут возвращаться и совершать повторные покупки у бизнеса.

Метрика NPS. Как измерить лояльность клиентов

Пример: Кофемания использует программу лояльности, для персонализированных рекомендаций, повышая лояльность клиентов.

5. Увеличение среднего дохода на пользователя.

Рекомендательные системы помогают увеличить средний доход на пользователя (ARPU) путем предложения сопутствующих товаров или услуг, которые дополняют первоначальную покупку.

Пример: рекомендация пользователям обновления до семейного тарифа, что увеличивает их ежемесячную плату за подписку.

6. Улучшение принятия решений и оптимизация ассортимента.

Анализ данных рекомендательных систем может дать предприятиям ценную информацию о поведении клиентов и тенденциях спроса, что помогает принимать обоснованные решения и оптимизировать ассортимент.

Пример: супермаркеты используют данные рекомендаций для определения того, какие продукты следует разместить в определенных местах магазина, основываясь на покупательских привычках в этом районе.

7. Предотвращение оттока клиентов.

Рекомендательные системы помогают предприятиям выявлять клиентов, которые находятся на грани оттока, и предлагать им персонализированные стимулы или рекомендации, чтобы удержать их.

26 способов удержания клиентов. Почему бизнесу важно удерживать клиентов

Пример: предложение пользователям скидки или бесплатный месяц подписки, если они подумывают об отмене своей подписки.

8. Анализ рынка и конкурентной среды.

Рекомендательные системы предоставляют информацию о том, что ищут их клиенты, а также о продуктах и услугах конкурентов.

Пример: магазины анализируют данные рекомендаций, чтобы выявить тенденции рынка и оптимизировать свой ассортимент, чтобы конкурировать с другими розничными торговцами.

9. Улучшение поискового опыта.

Рекомендательные системы  улучшают поисковый опыт пользователей, предлагая релевантные результаты на основе их истории просмотров и предпочтений.

Пример: Rutube рекомендует пользователям видеоролики, которые, по его мнению, им понравятся, на основе их прошлых просмотров.

10. Сокращение затрат на маркетинг.

Персонализированные рекомендации могут быть более эффективными, чем традиционные маркетинговые кампании, которые нацелены на широкую аудиторию.

Пример: использование рекомендаций, чтобы отправлять целевые электронные письма пользователям с предложениями фильмов и телешоу, которые, скорее всего, им понравятся, что снижает затраты на маркетинг по сравнению с массовой рассылкой.

Также читайте: Апсейл и кросс-сейл: как увеличить продажи без привлечения новых клиентов