Nyereség:
- Az ajánlómotor logikájának (együtt vásárolt, hasonló termékek, személyre szabás) és az üzleti mutatókra gyakorolt hatásának megértése
- Képes termékkapcsolatok, csomagolási és keresztértékesítési forgatókönyvek felépítésére mesterséges intelligencia támogatásával, és tesztelhető hipotézisekké alakítani azokat
- Képes átlátni a szűrőbuborékok, az elfogultság és a részvény/margin-semleges automatikus ajánlás kockázatait, valamint az ajánlási szabályokat a kereskedelmi ellenőrzéshez kapcsolni
A nagy e-kereskedelmi oldalakon az eladások jelentős része a vásárlónak ajánlott termékből származik, nem pedig a keresett termékből. Mindannyian láttátok már az "Aki ezt megvette, az ezt is megvette", "A mi választásunk neked", "Együtt olcsóbb" blokkokat. A blokkok mögött rejlő rendszert ajánlómotornak nevezik: ez egy olyan szoftver, amely választ ad arra a kérdésre, hogy "Most mit mutassak ennek a személynek?" a vevő viselkedését, a termékek kapcsolatát és az általános mintákat vizsgálva. A mesterséges intelligencia (AI) két szempontból is hasznos ezen a területen: segít forgatókönyvek és szabályok generálásában az ajánlási logika felépítésénél, illetve elemzi a saját termékkapcsolatait a kis üzletekben, és csomag-/keresztértékesítési ötletekkel áll elő. De vigyázat: egy jó ajánlási rendszernek nemcsak a „hány kattintás”-ra kell figyelnie, hanem a készletre, az árrésre és az ügyfélélményre is.
Tisztázzuk a két fogalmat. A keresztértékesítés egy másik terméket kínál a vásárlónak, amely kiegészíti a terméket (telefont vásárló tok). Az up-sell egy magasabb/drágább modellt kínál, amely ugyanazt az igényt kielégíti (128 GB helyett 256 GB). Mindkettő legitim módszer az átlagos kosár (AOV) növelésére; De működik, ha valóban előnyös az ügyfél számára, és zavar, ha erőltetik.
Az ajánlási rendszer három alapvető logikája
Az ajánlórendszerek általában egy vagy három megközelítést alkalmaznak.
1) Tartalmi alapú: A termék saját tulajdonságait vizsgálja. "Ehhez a futócipőhöz hasonló egyéb futócipők". Még új ügyfelekkel is működik, mert nem igényel viselkedési előzményeket.
2) Együttműködésen alapuló szűrés: A viselkedési mintát nézi. "Azok, akik ezt a terméket vásárolták, szintén ezt vették." Erőteljes, de sok adatot igényel, és "hidegindítástól" szenved (új termék/új vásárló).
3) Személyre szabás: Egyetlen ügyfélhez szabja a kirakatot korábbi viselkedése alapján. Erőteljes hatása van, de magában hordozza a magánélet és a "szűrőbuborékok" kockázatát.
Az alábbi táblázat összefoglalja az ajánlási blokkokat és azok célját:
blokk
logika
Cél
példa
Hasonló termékek
tartalom alapú
alternatívát kínálni
Közeli modellek ugyanabban a kategóriában
együtt szedve
együttműködő
keresztértékesítés
telefon + tok + kijelzővédő fólia
Választásaink az Ön számára
Személyre szabás
elkötelezettség
Korábbi navigáció alapján
Kedvencek / bestsellerek
Népszerűség
Bizalom + új ügyfél
A kategória bestsellerei
ahol abbahagytad
munkamenet adatai
megfordítása
Utoljára megtekintett termékek
Ajánlott beállítás mesterséges intelligencia segítségével egy kis üzletben
Még azok a kis- és közepes üzletek is, amelyek nem tudnak vállalati ajánlási motort létrehozni, intelligensen strukturálhatják a termékkapcsolatokat mesterséges intelligencia segítségével. Névtelenül megadhatja a valódi "együtt értékesített termékek" adatokat (rendelési cikkeket) az AI-nak, és elemzi, hogy "mely termékeket vásároltak együtt, milyen csomagokat ajánlhatok?" Az AI keresztértékesítési és kötegelési hipotéziseket generál az Ön számára; Szűri őket a készleten és az árrésen, majd ténylegesen teszteli őket. A kulcsszó itt a hipotézis: az AI javaslata nem bizonyíték, hanem tesztelendő ötlet.
Tipp: Minden ajánlásötletet alakítson át „ha-akkor” hipotézissé: „Ha Y-t ajánlunk valakinek, aki X-et vásárol, a kosárátlaga nőni fog.” Ezután mérje meg ezt egy kis kísérlettel (A/B teszt vagy időtartam). A mérés nélküli ajánlás csak találgatás.
Az ajánlási szabályok kereskedelmi ellenőrzése
Egy ajánlási rendszer veszélyes lehet, ha teljesen automatizált „legtöbb kattintásra” hagyja. Raktárkészlet: a készlethiányos termék ajánlása csalódást okoz a vásárlónak. Árrés: a legtöbb kattintással rendelkező termék lehet a legalacsonyabb árrés; Előfordulhat, hogy a rendszer veszteséges termékek felé irányítja Önt. Márkabiztonság és -alkalmasság: az érzékeny kategóriákban (baba, egészség) adott irreleváns vagy nem megfelelő ajánlás elveszti a bizalmat. Szűrőbuborék: az, hogy az ügyfélnek folyamatosan ugyanazt a terméktípust mutassa, megöli a felfedezést és szűkíti az értékesítést. Éppen ezért az automatikus ajánlásokat szükségszerűen az üzleti szabályok keretezik: "ajánlja, mi van raktáron", "ne jelenítse meg azt a terméket, amelynek árrése e küszöb alatt van", "a kategóriamegfelelőség fenntartása".
Az elfogultság is valós kockázatot jelent. Mivel az ajánlási rendszer a múltbeli viselkedésen alapul, megerősítheti a múltbeli egyenlőtlenségeket; Például állandóan olcsóbb/gyengébb minőségű termékeket ajánlani egy bizonyos csoportnak. Ez etikai és kereskedelmi kérdés is. Az ajánlás kimeneteit rendszeresen ellenőrizni kell, tekintettel arra, hogy „mit ajánlanak kinek”.
Négy másolható sablon
1) Az együtt értékesített termékek elemzése:
Az Ön szerepköre: e-kereskedelmi elemző asszisztens. Az alábbiakban anonim rendelési tételek találhatók (a cikkek kódjai és az alkalmak száma együtt). Adatok: [táblázat]. Feladat: találd meg a 10 pár leggyakrabban együtt vásárolt terméket; Minden párhoz írjon egy keresztértékesítési hipotézist („Y ajánlat X vásárlóknak”). Megjegyzés: Ezek hipotézisek; Megnézem az állományt és az árrést is.
2) Csomagjavaslat:
Termék: [főtermék]. Kiegészítő termékek: [lista, széljegyzetekkel]. Feladat: Javasoljon 3 értelmes csomagot; Minden csomagnál egy mondatban magyarázza el az előnyt a vásárlónak. Szabály: a csomagban lévő összes terméknek készleten kell lennie; az alacsony haszonkulcsot téve a fő vonzerővé.
3) Legkeresettebb forgatókönyv:
Az ügyfél a következőket nézi: [termék, ár, jellemzők].Előkategóriás modellek: [lista, ár/tulajdonság-különbségekkel].Feladat: fogalmazzon meg egy őszinte upsell üzenetet: mennyit kell fizetnie, mely további előnyökért.Szabály: nem túlzás; Magyarázza el a különbséget konkrét jellemzőkkel.
4) Javaslati szabály ellenőrzése:
Ellenőrizze a következő ajánlási szabályokat.Szabályok: [lista].Feladat: értékelje ki az egyes szabályokat a következő kockázatokkal szemben: készletkonzisztencia, árrésvédelem, kategóriaillesztés, szűrőbuborék, torzítás. Sorolja fel a kockázatos szabályokat és a korrekcióra vonatkozó javaslatát.
három mini tok
1. eset – Keresztértékesítési nyereség. Egy elektronikai üzlet MI segítségével elemezte a rendelési adatokat, és azt a mintát találta, hogy "a telefont vásárlók 40%-a 30 napon belül tokot is vásárolt". Megfelelő tokot ajánló blokk került a telefon oldalára (a készleten lévők kiszűrése). A kosárátlag mérhetően nőtt. Az AI hipotézist adott, az üzlet tesztelte és igazolta.
2. eset – Margócsapda. Egy üzlet teljesen elhagyta a kezdőlapot a "legtöbbször kattintott" termékek miatt. A legtöbbet a legalacsonyabb árréssel rendelkező kampánytermékek kattintottak, némelyik veszteséggel is kelt el. A forgalom nőtt, de a nyereség csökkent. Megoldás: „A küszöb alatti árrésszel rendelkező terméket jelenítse meg a kezdőlapon” szűrő hozzáadásra került az ajánlási szabályhoz.
3. eset – Szűrőbuborék. Egy könyves oldalon, mivel a vásárlónak állandóan ugyanazt a könyvtípust ajánlották, soha nem fedezett fel új műfajokat, és idővel csökkent az érdeklődése. Amikor a sokszínűségi szabályt „a javaslatok legalább 20%-ának különböző kategóriákból kell származnia” hozzáadták a javaslati szabályhoz, a felfedezés és az értékesítés helyreállt.
Gyenge felszólítás / Erős felszólítás
Gyenge felszólítás:
Mit tudnék ajánlani ehhez a termékhez, adjatok néhány ötletet.
A modell általános, esetleg készleten kívüli ajánlásokat állít elő anélkül, hogy ismerné a tényleges adatokat és az árrést.
Erőteljes felszólítás:
Az Ön szerepköre: e-kereskedelmi elemző. Fő termék: vezeték nélküli headset (28% árrés, raktáron). Kiegészítő jelöltek (készlettel/résszel): hordtáska (45%, raktáron), füldugók készlete (50%, raktáron), töltőkábel (20%, raktáron). Feladat: 2 keresztértékesítési csomagot ajánljon csak raktáron és 30% feletti árréssel; Minden csomaghoz egy mondatban írja le a vásárlói előnyt!
Gyakori hibák
- A bizonyítékra vonatkozó javaslat félreértése. Az MI kimenete a hipotézis; Teszt nélkül nem válik döntéssé.
- A készlet és az árrés figyelmen kívül hagyása. Az automatikus ajánlás kiemelheti a veszteséges vagy elkelt terméket.
- Csak a népszerűségnek tulajdonítsa. A legtöbbet kattintott nem mindig a legjövedelmezőbb vagy a legkényelmesebb.
- Szűrőbuborék létrehozása. Ugyanannak a terméknek a folyamatos bemutatása megöli a felfedezést és az értékesítést.
- Nem ellenőrzi az elfogultságot. A rendszer megerősítheti a múltbeli egyenlőtlenségeket; Rendszeres ellenőrzés szükséges.
- Kényszerített továbbértékesítés. Ha egy drága modellt tol, aminek semmi előnye nincs, akkor elveszíti az önbizalmát.
Összefoglalva
Az ajánlórendszerek növelik a kosár átlagát és a lojalitást azáltal, hogy a megfelelő pillanatban mutatják meg a vásárlónak a megfelelő terméket. Három alapvető logika létezik: tartalomalapú (hasonló termékek), együttműködésen alapuló (együtt vásárolt) és személyre szabott. A mesterséges intelligencia még kis üzletekben is képes keresztértékesítési és kötegelési hipotéziseket generálni a rendelési adatokból; De ezek tesztelendő ötletek, nem bizonyítékok. Ügyeljen arra, hogy az ajánlási szabályokat a készlet, az árrés, a kategóriához való illeszkedés és a változatosság köré fogalmazza meg; Rendszeresen ellenőrizze a szűrőbuborékot és a torzítás kockázatát. Az automatikus ajánlás értéket teremt, ha betartja a kereskedelmi szabályozást.
Pályázati feladat
Saját rendelési adataiból (anonim termékkódokkal) vegye ki a leggyakrabban vásárolt 5 termékpárt. Kérje meg a mesterséges intelligencia keresztértékesítési hipotéziseit a „társértékesített termékelemzés” sablonnal. Minden hipotézist alakítson át „ha-akkor” kijelentéssé, és szűrje le az állományon és az árrésen. Írjon teszttervet a 2 legígéretesebb hipotézishez (meddig, milyen mérőszámmal kell mérni). Végül értékelje a kockázatokra vonatkozó ajánlási szabályokat az „Ajánlási szabály ellenőrzése” sablon segítségével.
ellenőrző lista
- [ ] A javaslatötleteket tesztelendő hipotézisekként kezeltem, nem bizonyítékként.
- [ ] Az egyes javaslatokat az állományon és a margón keresztül szűrtem.
- [ ] A népszerűség mellett a jövedelmezőséget és az alkalmasságot is figyelembe vettem.
- [ ] A diverzitás szabállyal elkerültem a szűrőbuborékot.
- [ ] Ellenőriztem az elfogultságot, hogy az ajánlások kinek mit mutatnak.
- [ ] Az ígéretes javaslatokat egy valós teszttel terveztem mérni.