Anbefalingssystemer er designet for å forutsi brukernes preferanser basert på kriterier som deres tidligere oppførsel, hva de liker, ser, blar og rangeringer de har gitt for bestemte produkter eller varer i appen din. De brukes i en rekke bransjer for primært å øke salget, men også for å øke engasjementet ved å foreslå innhold som samsvarer med brukerens preferanser. Noen av de virkelige eksemplene er filmer (Netflix), musikk (Spotify), bøker (Amazon, Goodreads), utdanning (edX), sosiale medier, innhold og annonser (Facebook, YouTube, Instagram) og de fleste av de store e-handelsplattformer (Amazon, eBay).
Komponenter i anbefalingssystemer
Det primære målet med anbefalingssystemer er å levere relevant informasjon, legge til rette for kjøpsvalg og dermed øke salget - noe som tyder på forbrukerne hva de måtte like.
Anbefalingsmotor
En anbefalingsmotor er en type verktøy som filtrerer gjenstander som utnytter maskinlæringsalgoritmer. Målet er å anbefale de mest relevante produktene, tjenestene eller informasjonen til en bestemt kunde eller bruker. Motorer baserer sine anbefalinger på å finne mønstre i atferd og trekke databaserte konklusjoner. Dataene kan samles indirekte (f.eks. Analysere nettleserloggen og tiden brukt på bestemte produkter) eller eksplisitt (be forbrukerne om å rangere varene).
Kundejustering
Kundejustering tar sikte på å forstå de underliggende behovene til brukere og kunder og handle etter dem. Det kan ta form av å bruke språket deres, presentere funksjonene de bryr seg mest om, og gir som resultat en sømløs merkeopplevelse. En måte å oppnå disse på er via anbefalingssystemer som kan tilpasse hele kjøpsveien. Derfor kan du øke kundelojalitet og engasjement og generere mer salg.
Personalisert innhold
Ved å utnytte den nyeste teknologien kan vi levere den rette beskjeden til de riktige brukerne. Uten det ville det ikke være mulig å finne relevant informasjon eller produkter blant milliarder av lignende ting. Nøkkelen ligger i tilpasning av innhold basert på innsnevrede kundesegmenter og bruk av informasjon om atferd som er spesifikk for hver av dem. Personlig tilpasset innhold hjelper kunder med å finne det de trenger, og selskaper øker fortjenesten. Det kan ta form av listen over produktanbefalinger innen e-handel, personlig feed i sosiale medier, personaliserte spillelister og så videre - de hjelper alle til å skape en unik opplevelse og bygge lojalitet.
Kundesegmentering
For å vokse, må selskaper fokusere på spesifikke undergrupper av kunder i stedet for å behandle dem som en helhet. Den beste måten å oppnå dette på er kundesegmentering. Kundesegmentering er en praksis for å dele brukere i grupper basert på lignende egenskaper, spesielt alder, kjønn, interesser, smak, behov og kjøpsvaner. Etter å ha gjort det, kan vi adressere segmentene med målrettet innhold og et velfungerende tilbud.
1t gratis konsultasjon
Har du noe på hjertet? Ikke nøl med å kontakte oss for en kort prat!
Finn ut hva bedriften din kan få med et godt utformet anbefalingssystem.
Inntektsøkning
Med anbefalingsplattformer kan du øke salget betydelig. Ifølge Forbes kjøper 44% av Amazon-kundene fra produktanbefalinger de ser på plattformen. Godt matchede anbefalinger og relevant innholdsleveranse engasjerer kunder, øker gjennomsnittlig bestillingsverdi, øker antall bestilte produkter, eller - hvis vi sikter mot det som Netflix eller Spotify - utvider tiden du bruker på nettstedet.
Kostnadsreduksjon
Med anbefalingssystemer kan du automatisere en rekke prosesser knyttet til kommunikasjon, manuell kundesegmentering og datahåndtering. Du kan også spare penger brukt på annonser takket være mer relevante meldinger. Du vet at pengene du bruker blir brukt klokt og gir en høyere avkastning på investeringen. Når noen trender hos kundene dine dukker opp, kjenner du dem tidligere og kan svare på dem raskere.
Kundetilfredshet
I dag verdsetter kunder å bli behandlet individuelt. Med anbefalingssystemer kan du lage hyggelige og behagelige opplevelser på nettstedet ditt. Brukerne dine kan enten finne det de leter etter raskere eller bruke mer kvalitetstid på plattformen din, for eksempel å se på filmer de virkelig liker - begge gjør dem mer fornøyde ... og lykkelige. Og når de er fornøyde med sin erfaring, kommer de tilbake.
Detaljert rapportering
Med anbefalingssystemer kan du forbedre presisjonen til dine forpliktelser. Takket være presis rapportering, med flere filtreringsalternativer, kan du trekke objektive konklusjoner med en gang - og ta databaserte valg. Denne store presisjonen ville ikke være mulig uten kunstig intelligensløsninger.
Vår utviklingsprosess
Utviklingsprosessen vår består av tre trinn som lar kundene minimere risikoen og kostnadene ved prosjektene sine.
1
Problemanalyse
Vi definerer utfordringen din, gjennomfører en workshopøkt og foreslår den første løsningen.
2
En mulighetsstudie
Vi analyserer systemet ditt og data det kan samle inn (innholdstype, antall besøkende, deres atferd, mulighet for kundesegmentering osv.)
3
Strategi
Vi foreslår en komplett, langvarig løsning for bruk av et anbefalsystem og en distribusjonsplan.
4
Delprosjekter
Vi deler funksjonalitetene til ditt anbefalsystem i mindre biter som kan oppnås og leveres innen 1-2 sprints - og utvikler den første for å levere resultater så snart som mulig.
Våre eksempler på anbefalte systemer inkluderer prosjekter fra en rekke bransjer
Hos NeuroSYS er vi eksperter innen tilpasset programvareutvikling.
Vår FoU-avdeling spesialiserer seg på applikasjoner av maskinlæringsalgoritmer i IT-prosjekter, inkludert design og bygging av anbefalingssystemer. Våre IT-team som jobber side om side med maskininnlæringsekspertene våre, kan analysere, designe og implementere en anbefalingstrategi for applikasjonen din, uansett om det er en e-handelsbutikk eller et innholdsdrevet system.
Lås opp selskapets fulle potensial med våre omfattende AI- og programvaretjenester. Kontakt våre eksperter i dag for å diskutere hvordan vi kan drive suksessen din sammen.
