Садржај
- Шта је систем препорука?
- Како функционише систем препорука?
- Проблеме који су Аирбнб хтјели ријешити
- Шта је Аирбнб урадио?
- Еволуција препоручних система
- Закључак
Извор: Артистиццо / Дреамстиме.цом
Одузети:
Системи препорука могу бити од велике помоћи и трговцима и потрошачима.
Да ли сте икада нешто тражили на мрежи и пре него што то сазнате, бомбардовани су рекламама на ту тему где год да одете? На пример, рецимо да тражите најновије информације о следећем филму "Ратови звезда". Након што погледате трејлер, почињете да видите мрежне огласе за мајице „Стар Варс“, играчке „Ратове звезда“, ДВД-ове „Ратови звезда“, листове „Ратови звезда“ ... и мноштво других „Ратова звезда“. да никада нисте ни замислили да постоји! Ово је све захваљујући системима препорука.
Шта је систем препорука?
Системи препорука - познати и као механизми препорука, системи препорука или једноставно РС - редефинишу начине на које компаније стварају корисничко искуство. Системи препорука помажу купцима да доносе информисане и боље одлуке о куповини током куповине путем интернета. Ако сте у било ком тренутку обавили куповину на мрежи, готово сигурно сте наишли на препоруке за производе који су слични онима које сте купили. Дакле, док прегледавате производе, систем препорука посматра ваше понашање и претражује производе које можда већ нисте сами открили. Системи препорука играју важну улогу у унапређењу укупног корисничког искуства, посебно у он-лине куповној ниши. Наравно, добро је и за посао. Компаније повећавају своја улагања у побољшање својих механизама препорука како би купцима помогли да одаберу најбоље производе.
Како функционише систем препорука?
Пре него што откријемо како препоручни системи утичу на наш живот, вриједно је знати како они функционишу и како се развијају.
Систем препорука је технологија филтрирања информација, која се често користи на веб локацијама за е-трговину како би купцима који их посете понуди филтрирани избор производа. Као што име сугерира, технологија се користи за пружање препорука за производе који имају сличне карактеристике. Циљ се разликује у зависности од перспективе странке. За предузеће које продаје производе на веб локацији за е-трговину, побољшава своје изгледе за остваривање прихода нудећи више избора производа купцу. За купца нуди сличне препоруке производа и пружа прилику купцу да купи бољи производ од већ изабраног или купи производ који може побољшати искуство производа који је већ изабран за куповину. Да би пружили препоруке, мотори користе бројне методе, укључујући:
Не можете побољшати своје вештине програмирања када никога није брига за квалитет софтвера.
Проблеме који су Аирбнб хтјели ријешити
Аирбнб је веб локација на којој људи могу да пронађу смештај за изнајмљивање, као и да наведе свој смештај у сврхе изнајмљивања. Према Википедији, Аирбнб има преко 1.500.000 листа у 34.000 градова и 190 држава. Путници заувек траже јефтин, удобан и сигуран смештај широм света. Аирбнб је желео да нађе начине да понуди бољим, прилагођеним могућностима смештаја својим купцима. Желео је да сазна више о јединственим захтевима путника.
Шта је Аирбнб урадио?
Главна идеја била је сазнати индивидуалне потребе путника и дати одговарајуће опције или препоруке. Дакле, Аирбнб је одлучио дубоко истражити податке о клијентима снимљене у облику рецензија о путовањима, повратне информације о смјештају и друге податке које су забиљежили купци. Аирбнб је формирао тим који ће то радити. Према Микеу Цуртису, потпредседнику инжењеринга, „Аирбнб је већ дуже време изванредно место за путовање ако знате где идете и знате када идете, али схватили смо да имамо све ових података које други људи немају. Имамо обрасце путовања. Имамо рецензије. Имамо опис уноса. Знамо много о квартима из којих можемо закључити изнутра. “Тако је Аирбнб добио пуцање са подацима и системом препорука који даје персонализоване препоруке.
Еволуција препоручних система
Без обзира на збрку око препоручних мотора, они морају пријећи много прије него што заиста заокупе машту корисника. Тренутно, мотори следе општи алгоритам и не нуде баш прилагођене изборе. Будућност је у понуди купцима прилагођених избора производа. За то алгоритми морају да узму у обзир сложености као што су циклус спавања, расположење корисника, доба дана и излаз енергије. Изгледа да ће малопродаја и медијска индустрија ове моторе највише употребљавати, а други ће то следити.На пример, банкарска и финансијска индустрија све више прогнозирају како ће њихови клијенти наредне потезе моћи да понуде прилагођене производе. За то ће се узети у обзир много података о стварима као што су повратне информације о купцима, обрасци друштвених медија, подаци о цалл центру, веб локације, веб локације, па чак и ниво образовања потрошача.
Закључак
Биће занимљиво гледати како се обликује будућност мотора са препорукама. Алгоритми који се сада користе већ дуго се користе, али предузећа желе више од концепта. Брендови желе да побољшају своје алгоритме непрестано покушавајући да их учине свеобухватнијима. Међутим, потенцијално највећи изазов лежи у примени мотора у индустријама које их традиционално не користе, на пример, у сектору осигурања који може понудити препоруке производа осигурања.
Системи препорука имају потенцијал да на бројне начине помогну људима у њиховом свакодневном животу, као и да помогну оглашивачима да представе производе и услуге широј публици, а само ће време тачно рећи како ће се та технологија и даље развијати.