Все, кто совершал интернет-покупки не раз замечали, что, пролистывая страницы очередного интернет-магазина или маркетплейсах натыкается на поток рекомендаций товаров, которые уже были куплены. К сожалению, это распространённая проблема, с которой сталкиваются онлайн-покупатели. Но основная проблема для компаний продавцов, это найти инновационные способы выделиться из толпы, чтобы предложить то, что ещё человек только вознамерился купить — а тем самым повысить удовлетворённость клиентов и увеличить продажи. Одна из таких стратегий — персонализированные рекомендации товаров. Именно такой подход может привести к повышению лояльности и увеличению числа повторных покупок, что в конечном итоге положительно сказывается на удержании клиентов.
Персонализированные рекомендации — это предложения, разработанные специально для пользователей с учётом их индивидуальных предпочтений, поведения и интересов. Они формируются с помощью алгоритмов машинного обучения, которые анализируют данные пользователей, такие как история покупок, особенности просмотра и поисковые запросы, для выявления закономерностей и предпочтений. Цель — предоставлять пользователям релевантный и интересный контент, продукты или услуги, отвечающие их уникальным (а главное, актуальным) потребностям и интересам. В современном цифровом мире, где пользователи буквально завалены информацией и возможностями, такие релевантные предложения приобретают всё большую значимость.
Понимание данных о поведении пользователей критически важно для создания эффективных рекомендаций, «заточенных» именно под конкретного человека. Анализируя информацию о кликах, ранее совершённых покупках и последние (либо частые) поисковые запросы, компании могут получить очень ценный актив в виде цифрового следа о предпочтениях и интересах своих клиентов. Именно она может быть использована для создания персонализированных рекомендаций, отвечающих потребностям каждого пользователя, что повышает вероятность конверсии и приобретения предложенных товаров.
Существует несколько способов анализа поведения пользователей, в том числе:
1. Анализ кликстрима включает в себя обработку последовательности просматриваемых страниц, которые пользователь посещает на веб-сайтах, для понимания особенностей его навигации и интересов. Отслеживая эти взаимодействия, компании могут определить, какие товары или категории наиболее привлекательны для клиента.
2. Анализ истории покупок помогает выявлять закономерности и предпочтения, которые могут лечь в основу персонализированных рекомендаций. Например, если посетитель сайта часто покупает фитнес-оборудование на других площадках, система может предложить ему сопутствующие товары, такие как спортивная одежда или пищевые добавки.
3. Анализ поисковых запросов может дать представление об интересах и предпочтениях пользователя, позволяя компаниям создавать целевые рекомендации. Например, если пользователь часто ищет веганские рецепты, система может порекомендовать веганские кулинарные книги или ингредиенты.
Генеративный ИИ — это набор передовых алгоритмов машинного обучения, способных генерировать новые точки данных, на основе уже существующих. Эта технология позволяет создавать актуальные релевантные рекомендации по товарам, анализируя предпочтения клиентов, историю покупок и особенности просмотра веб-страниц. Исторические данные играют ключевую роль в генеративном ИИ, поскольку они помогают выявлять закономерности и тенденции, необходимые для создания персонального предложения по схеме «здесь и сейчас».
Отслеживание модели просмотра — то есть того, как клиенты взаимодействуют с веб-сайтом или приложением , система может выявить их интересы, предпочтения и потенциальные проблемы, позволяя компаниям создавать более адресные маркетинговые сообщения и рекомендации по товарам. Предположим, что продавец одежды в интернет-магазине замечает, что многие клиенты проводят много времени, просматривая категорию кожаных курток или выбирая определённые куртки из этой товарной категории. Это может раскрыть их интересы и предпочтения. Ритейлер может создать более адресные маркетинговые сообщения и акции, связанные с подобными товарами или категориями, увеличивая вероятность покупки и укрепляя лояльность клиентов. К тому же, клиенты могут добровольно предоставлять информацию о своих предпочтениях через опросы, обзоры или формы обратной связи. Эти данные могут быть бесценны.
Алгоритм совместной (коллаборативной) фильтрации на основе памяти, анализирует поведение похожих клиентов для выработки рекомендаций. Например, если клиент A и клиент Б оба приобрели один и тот же товар, алгоритм может предложить клиенту B другие товары, которые уже купил клиент A, и наоборот. Фильтрация по содержанию фокусируется на характеристиках самих товаров, таких как цена, категория или бренд, для составления рекомендаций. Если у клиента есть история покупок товаров в определённом ценовом диапазоне или у определённого бренда, алгоритм может предложить похожие товары, соответствующие его предпочтениям. Гибридные модели работают, сочетая оба вышеприведённых метода для создания ещё более точных и комплексных рекомендаций. Используя преимущества обоих подходов, компании могут предоставлять персонализированные предложения продуктов, учитывающие широкий спектр предпочтений и моделей поведения клиентов. Модели просмотра — отслеживание того, как пользователи перемещаются по веб-сайту или приложению, может выявить их интересы и предпочтения. Например, если пользователь проводит много времени, просматривая определённую категорию, это указывает на его сильный интерес к этой области.
Ко всему этому комплексу методов обработки данных можно подключить анализ поисковых запросов пользователей, который даёт представление об их потребностях и интересах. Если посетитель часто искал походное снаряжение, то система может предложить похожие товары, например, походные ботинки или рюкзаки. Анализ поведенческого взаимодействия (в том числе в соцсетях), такого как клики, отметки «Нравится» и репосты, позволяет глубже понять предпочтения и поведение посетителя. Например, если пользователь постоянно ставит отметки «Нравится» публикациям о фитнесе, система может рекомендовать соответствующие товары. Именно алгоритмы машинного обучения играют ключевую роль в анализе данных о клиентах для выявления всех подобных закономерностей и предпочтений.
Уже существует даже сервис персонализированного стиля, который использует генеративный ИИ для создания виртуального подиума, предлагающего клиентам персонализированные предложения по стилю, анализируя фигуру клиента и предлагая соответствующие наряды, генерируя новую комбинацию при каждом обновлении страницы. Улучшенное восприятие бренда может выделить компанию среди конкурентов, привлекая новых клиентов и удерживая существующих. В условиях всё более насыщенного рынка опережение тенденций и внедрение передовых технологий может стать решающим фактором.
Одной из ключевых тенденций является использование данных и аналитики в режиме реального времени. Данные в режиме реального времени позволяют компаниям анализировать поведение и предпочтения пользователей по мере их изменения, обеспечивая более точные и актуальные рекомендации. Такая оперативность гарантирует, что пользователи будут получать актуальные и соответствующие их текущим потребностям предложения. Ещё одна новая тенденция — многоканальная персонализация. Этот подход предполагает предоставление пользователям персонализированных рекомендаций по различным каналам, таким как электронная почта, социальные сети и мобильные приложения. Поддерживая единообразный и персонализированный опыт во всех точках взаимодействия, компании могут значительно повысить вовлечённость пользователей и их лояльность.
Но малый бизнес может столкнуться с трудностями при внедрении генеративного ИИ, из-за ограниченности ресурсов, бюджетных ограничений и необходимости в компетентных технических знаниях. Так как генеративные алгоритмы искусственного интеллекта требуют больших объёмов высококачественных точных и релевантных данных для создания рекомендаций, а вот добыть их может быть весьма непросто. К тому же, требования разработанных моделей к вычислительной мощности серверов могут создавать проблемы с точки зрения инфраструктуры — то есть надо либо иметь свой дата-центр, либо арендовать место для сервера в центре обработки данных. Это дополнительные финансовые затраты не только на покупку или аренду сервера, но и на технического специалиста, который сможет обслуживать это оборудование.
Поскольку предпочтения клиентов и тенденции рынка со временем меняются, компаниям необходимо гарантировать, что их генеративные алгоритмы ИИ остаются актуальными и современными. Крайне важно уделять первостепенное внимание конфиденциальности и безопасности данных. Компании должны соблюдать соответствующие правила защиты данных и внедрять надёжные меры безопасности для защиты персонализированной информации своих клиентов. Несмотря на эти проблемы, существуют доступные решения и ресурсы для малого бизнеса, такие как готовые системы рекомендаций на основе ИИ, программное обеспечение с открытым исходным кодом и платформы с готовыми маркетинговыми моделями искусственного интеллекта, как услуги.