ശുപാർശ സംവിധാനങ്ങൾ: വ്യക്തിഗതമാക്കൽ, ക്രോസ്-സെല്ലിംഗ്, ഹോംപേജ് ലേഔട്ട്

നേട്ടങ്ങൾ:

• ശുപാർശ എഞ്ചിൻ്റെ യുക്തിയും (ഒരുമിച്ചു വാങ്ങിയത്, സമാന ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ, വ്യക്തിഗതമാക്കൽ) ബിസിനസ്സ് മെട്രിക്സിൽ അതിൻ്റെ സ്വാധീനവും മനസ്സിലാക്കുന്നു
• ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് പിന്തുണയോടെ ഉൽപ്പന്ന ബന്ധങ്ങൾ, പാക്കേജ്, ക്രോസ്-സെല്ലിംഗ് സാഹചര്യങ്ങൾ എന്നിവ നിർമ്മിക്കാനും അവയെ പരീക്ഷിക്കാവുന്ന അനുമാനങ്ങളാക്കി മാറ്റാനുമുള്ള കഴിവ്
• ഫിൽട്ടർ ബബിൾ, ബയസ്, സ്റ്റോക്ക്/മാർജിൻ-ന്യൂട്രൽ ഓട്ടോമാറ്റിക് ശുപാർശ എന്നിവയുടെ അപകടസാധ്യതകൾ കാണാനുള്ള കഴിവ്, വാണിജ്യ നിയന്ത്രണത്തിലേക്ക് ശുപാർശ നിയമങ്ങൾ ലിങ്ക് ചെയ്യുക

വലിയ ഇ-കൊമേഴ്‌സ് സൈറ്റുകളിലെ വിൽപ്പനയുടെ ഒരു പ്രധാന ഭാഗം ഉപഭോക്താവിന് ശുപാർശ ചെയ്യുന്ന ഉൽപ്പന്നത്തിൽ നിന്നാണ് വരുന്നത്, അവൻ തിരയുന്ന ഉൽപ്പന്നമല്ല. "ഇത് വാങ്ങിയവർ ഇതും വാങ്ങി", "നിങ്ങൾക്കുള്ള ഞങ്ങളുടെ പിക്കുകൾ", "ഒരുമിച്ച് വിലകുറഞ്ഞത്" എന്നീ ബ്ലോക്കുകൾ നിങ്ങൾ എല്ലാവരും കണ്ടിട്ടുണ്ട്. ഈ ബ്ലോക്കുകൾക്ക് പിന്നിലെ സിസ്റ്റത്തെ ഒരു ശുപാർശ എഞ്ചിൻ എന്ന് വിളിക്കുന്നു: "ഞാൻ ഈ വ്യക്തിയെ ഇപ്പോൾ എന്താണ് കാണിക്കേണ്ടത്?" എന്ന ചോദ്യത്തിന് ഉത്തരം നൽകുന്ന സോഫ്റ്റ്വെയറാണിത്. ഉപഭോക്താവിൻ്റെ പെരുമാറ്റം, ഉൽപ്പന്നങ്ങളുടെ ബന്ധം, പൊതുവായ പാറ്റേണുകൾ എന്നിവ നോക്കുന്നതിലൂടെ. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് (AI) ഈ ഫീൽഡിൽ രണ്ട് തരത്തിൽ ഉപയോഗപ്രദമാണ്: ശുപാർശ ലോജിക് നിർമ്മിക്കുമ്പോൾ സാഹചര്യങ്ങളും നിയമങ്ങളും സൃഷ്ടിക്കാൻ ഇത് നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഇത് ചെറിയ സ്റ്റോറുകളിലെ നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ഉൽപ്പന്ന ബന്ധങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുകയും പാക്കേജ്/ക്രോസ്-സെല്ലിംഗ് ആശയങ്ങൾ കൊണ്ടുവരികയും ചെയ്യുന്നു. എന്നാൽ സൂക്ഷിക്കുക: ഒരു നല്ല ശുപാർശ സംവിധാനം "എത്ര ക്ലിക്കുകൾ" മാത്രമല്ല, ഇൻവെൻ്ററി, മാർജിൻ, ഉപഭോക്തൃ അനുഭവം എന്നിവയും നോക്കേണ്ടതുണ്ട്.

രണ്ട് നിബന്ധനകൾ വ്യക്തമാക്കാം. ക്രോസ്-സെല്ലിംഗ് എന്നത് വാങ്ങുന്നയാൾക്ക് ഒരു ഉൽപ്പന്നം പൂർത്തീകരിക്കുന്ന മറ്റൊരു ഉൽപ്പന്നം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു (ഒരു ഫോൺ വാങ്ങുന്നയാൾക്കുള്ള കേസ്). അതേ ആവശ്യം നിറവേറ്റുന്ന ഉയർന്ന/വിലയുള്ള മോഡൽ അപ്-സെൽ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു (128 ജിബിക്ക് പകരം 256 ജിബി). രണ്ടും ശരാശരി ബാസ്‌ക്കറ്റ് (AOV) വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള നിയമാനുസൃതമായ വഴികളാണ്; എന്നാൽ ഇത് ഉപഭോക്താവിന് യഥാർത്ഥത്തിൽ പ്രയോജനകരമാകുമ്പോൾ അത് പ്രവർത്തിക്കുന്നു, നിർബന്ധിതമാകുമ്പോൾ അത് അസ്വസ്ഥമാക്കുന്നു.

ശുപാർശ സംവിധാനത്തിൻ്റെ മൂന്ന് അടിസ്ഥാന യുക്തികൾ

ശുപാർശ ചെയ്യുന്ന സംവിധാനങ്ങൾ സാധാരണയായി ഒന്നോ അല്ലെങ്കിൽ മൂന്ന് സമീപനങ്ങളുടെ മിശ്രിതമോ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

1) ഉള്ളടക്കം അടിസ്ഥാനമാക്കി: ഇത് ഉൽപ്പന്നത്തിൻ്റെ സ്വന്തം സവിശേഷതകൾ നോക്കുന്നു. "ഈ റണ്ണിംഗ് ഷൂവിന് സമാനമായ മറ്റ് റണ്ണിംഗ് ഷൂകൾ". ഇത് പുതിയ ക്ലയൻ്റുകൾക്കൊപ്പം പ്രവർത്തിക്കുന്നു, കാരണം ഇതിന് പെരുമാറ്റ ചരിത്രം ആവശ്യമില്ല.

2) സഹകരണ ഫിൽട്ടറിംഗ്: പെരുമാറ്റ രീതി നോക്കുന്നു. "ഈ ഉൽപ്പന്നം വാങ്ങിയ ആളുകൾ ഇതും വാങ്ങി." ഇത് ശക്തമാണ്, പക്ഷേ ധാരാളം ഡാറ്റ ആവശ്യമാണ് കൂടാതെ "കോൾഡ് സ്റ്റാർട്ട്" (പുതിയ ഉൽപ്പന്നം/പുതിയ ഉപഭോക്താവ്) അനുഭവിക്കുന്നു.

3) വ്യക്തിഗതമാക്കൽ: ഒരു ഉപഭോക്താവിൻ്റെ മുൻകാല പെരുമാറ്റത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഇത് ഷോകേസ് ക്രമീകരിക്കുന്നു. ഇതിന് ശക്തമായ ഒരു ഫലമുണ്ട്, എന്നാൽ സ്വകാര്യതയ്ക്കും "ഫിൽട്ടർ ബബിളുകൾക്കും" ഒരു അപകടസാധ്യതയുണ്ട്.

ഇനിപ്പറയുന്ന പട്ടിക ശുപാർശ ബ്ലോക്കുകളും അവയുടെ ഉദ്ദേശ്യവും സംഗ്രഹിക്കുന്നു:

തടയുക

യുക്തി

ഉദ്ദേശ്യം

ഉദാഹരണം

സമാനമായ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ

ഉള്ളടക്കം അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളത്

ഒരു ബദൽ വാഗ്ദാനം

ഒരേ വിഭാഗത്തിലുള്ള മോഡലുകൾ അടയ്ക്കുക

ഒരുമിച്ച് എടുത്തു

സഹകരിച്ചുള്ള

ക്രോസ് വിൽപ്പന

ഫോൺ + കേസ് + സ്ക്രീൻ പ്രൊട്ടക്ടർ

നിങ്ങൾക്കുള്ള ഞങ്ങളുടെ തിരഞ്ഞെടുക്കലുകൾ

വ്യക്തിഗതമാക്കൽ

പ്രതിബദ്ധത

മുൻകാല നാവിഗേഷൻ അടിസ്ഥാനമാക്കി

പ്രിയപ്പെട്ടവ / ബെസ്റ്റ് സെല്ലറുകൾ

ജനപ്രീതി

വിശ്വാസം + പുതിയ ഉപഭോക്താവ്

വിഭാഗത്തിൽ ബെസ്റ്റ് സെല്ലറുകൾ

നിങ്ങൾ നിർത്തിയിടത്ത്

സെഷൻ ഡാറ്റ

വിപരീതം

അവസാനം കണ്ട ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ

ഒരു ചെറിയ സ്റ്റോറിൽ AI ഉപയോഗിച്ചുള്ള ശുപാർശ സജ്ജീകരണം

കോർപ്പറേറ്റ് ശുപാർശ എഞ്ചിൻ സ്ഥാപിക്കാൻ കഴിയാത്ത ചെറുതും ഇടത്തരവുമായ സ്റ്റോറുകൾക്ക് പോലും AI ഉപയോഗിച്ച് ഉൽപ്പന്ന ബന്ധങ്ങൾ ബുദ്ധിപരമായി രൂപപ്പെടുത്താൻ കഴിയും. നിങ്ങൾക്ക് അജ്ഞാതമായി യഥാർത്ഥ "ഒരുമിച്ച് വിൽക്കുന്ന ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ" ഡാറ്റ (ഓർഡർ ഇനങ്ങൾ) AI-ക്ക് നൽകുകയും "ഏത് ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ ഒരുമിച്ച് വാങ്ങുന്നു, ഏതൊക്കെ പാക്കേജുകളാണ് എനിക്ക് ശുപാർശ ചെയ്യാൻ കഴിയുക?" AI നിങ്ങൾക്കായി ക്രോസ്-സെല്ലിംഗ്, ബണ്ട്ലിംഗ് സിദ്ധാന്തങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു; നിങ്ങൾ അവയെ സ്റ്റോക്കിലൂടെയും മാർജിനിലൂടെയും ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുക, തുടർന്ന് നിങ്ങൾ അവ യഥാർത്ഥത്തിൽ പരിശോധിക്കുന്നു. ഇവിടെ പ്രധാന വാക്ക് അനുമാനമാണ്: AI യുടെ നിർദ്ദേശം തെളിവുകളല്ല, മറിച്ച് പരീക്ഷിക്കപ്പെടേണ്ട ഒരു ആശയമാണ്.

നുറുങ്ങ്: ഓരോ ശുപാർശ ആശയവും ഒരു "എങ്കിൽ-അപ്പോൾ" സിദ്ധാന്തമാക്കി മാറ്റുക: "X വാങ്ങുന്ന ഒരാൾക്ക് ഞങ്ങൾ Y ശുപാർശ ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ, അവരുടെ ബാസ്‌ക്കറ്റ് ശരാശരി വർദ്ധിക്കും." തുടർന്ന് ഒരു ചെറിയ പരീക്ഷണം (A/B ടെസ്റ്റ് അല്ലെങ്കിൽ കാലയളവ്) ഉപയോഗിച്ച് ഇത് അളക്കുക. അളക്കാതെയുള്ള ശുപാർശ ഒരു ഊഹം മാത്രമാണ്.

ശുപാർശ നിയമങ്ങളുടെ വാണിജ്യ ഓഡിറ്റ്

"ഏറ്റവും കൂടുതൽ ക്ലിക്കുചെയ്‌തത്" പൂർണ്ണമായും യാന്ത്രികമായി വിട്ടാൽ ഒരു ശുപാർശ സംവിധാനം അപകടകരമാണ്. സ്റ്റോക്ക്: സ്റ്റോക്കില്ലാത്ത ഒരു ഉൽപ്പന്നം ശുപാർശ ചെയ്യുന്നത് ഉപഭോക്താവിനെ നിരാശനാക്കും. മാർജിൻ: ഏറ്റവും കൂടുതൽ ക്ലിക്കുകളുള്ള ഉൽപ്പന്നത്തിന് ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ മാർജിൻ ഉണ്ടായിരിക്കാം; സിസ്റ്റം നിങ്ങളെ ലാഭകരമല്ലാത്ത ഉൽപ്പന്നങ്ങളിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം. ബ്രാൻഡ് സുരക്ഷയും അനുയോജ്യതയും: സെൻസിറ്റീവ് വിഭാഗങ്ങളിൽ (ശിശു, ആരോഗ്യം) അപ്രസക്തമോ അനുചിതമോ ആയ ശുപാർശ വിശ്വാസം നഷ്ടപ്പെടുത്തുന്നു. ഫിൽട്ടർ ബബിൾ: ഒരേ തരത്തിലുള്ള ഉൽപ്പന്നം ഉപഭോക്താവിനെ നിരന്തരം കാണിക്കുന്നത് കണ്ടുപിടിത്തത്തെ ഇല്ലാതാക്കുകയും വിൽപ്പന കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. അതുകൊണ്ടാണ് സ്വയമേവയുള്ള ശുപാർശകൾ ബിസിനസ്സ് നിയമങ്ങളാൽ രൂപപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നത്: "സ്റ്റോക്കിലുള്ളത് ശുപാർശ ചെയ്യുക", "ഈ പരിധിക്ക് താഴെയുള്ള ഉൽപ്പന്നത്തെ ഫീച്ചർ ചെയ്യരുത്", "വിഭാഗം പാലിക്കൽ നിലനിർത്തുക".

പക്ഷപാതവും ഒരു യഥാർത്ഥ അപകടമാണ്. ശുപാർശ സംവിധാനം മുൻകാല സ്വഭാവത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതിനാൽ, അത് മുൻകാല അസമത്വങ്ങളെ ശക്തിപ്പെടുത്തും; ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു നിശ്ചിത ഗ്രൂപ്പിന് വിലകുറഞ്ഞ/കുറഞ്ഞ ഗുണനിലവാരമുള്ള ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ നിരന്തരം ശുപാർശ ചെയ്യുന്നു. ഇത് ധാർമ്മികവും വാണിജ്യപരവുമായ പ്രശ്നമാണ്. "ആർക്ക് എന്താണ് ശുപാർശ ചെയ്യുന്നത്" എന്ന കാഴ്ചപ്പാടോടെ ശുപാർശ ഔട്ട്പുട്ടുകൾ പതിവായി ഓഡിറ്റ് ചെയ്യേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്.

പകർത്താവുന്ന നാല് ടെംപ്ലേറ്റുകൾ

1) ഒരുമിച്ച് വിൽക്കുന്ന ഉൽപ്പന്നങ്ങളുടെ വിശകലനം:

നിങ്ങളുടെ റോൾ: ഇ-കൊമേഴ്‌സ് അനലിസ്റ്റ് അസിസ്റ്റൻ്റ്. അജ്ഞാത ഓർഡർ ഇനങ്ങൾ ചുവടെയുണ്ട് (ഇനത്തിൻ്റെ കോഡുകളും ഒരുമിച്ച് എടുത്ത തവണകളുടെ എണ്ണവും). ഡാറ്റ: [പട്ടിക]. ടാസ്‌ക്: ഒരുമിച്ച് വാങ്ങുന്ന 10 ജോഡി ഇനങ്ങൾ കണ്ടെത്തുക; ഓരോ ജോഡിക്കും, ഒരു ക്രോസ്-സെല്ലിംഗ് സിദ്ധാന്തം എഴുതുക ("വാങ്ങുന്നവർ X-ന് Y ഓഫർ ചെയ്യുക"). ശ്രദ്ധിക്കുക: ഇവ അനുമാനങ്ങളാണ്; ഞാൻ സ്റ്റോക്കും മാർജിനും പരിശോധിക്കും.

2) ബണ്ടിൽ ശുപാർശ:

ഉൽപ്പന്നം: [പ്രധാന ഉൽപ്പന്നം]. കോംപ്ലിമെൻ്ററി ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ: [ലിസ്റ്റ്, മാർജിൻ കുറിപ്പുകൾക്കൊപ്പം]. ടാസ്ക്: 3 വിവേകപൂർണ്ണമായ പാക്കേജുകൾ നിർദ്ദേശിക്കുക; ഓരോ പാക്കേജിനും, ഉപഭോക്താവിന് ഒരു വാചകത്തിൽ ആനുകൂല്യം വിശദീകരിക്കുക. നിയമം: പാക്കേജിലെ എല്ലാ ഉൽപ്പന്നങ്ങളും സ്റ്റോക്കിൽ ഉണ്ടായിരിക്കണം; കുറഞ്ഞ മാർജിൻ ഉൽപ്പന്നത്തെ പ്രധാന സമനിലയാക്കുന്നു.

3) ഏറ്റവും കൂടുതൽ വിറ്റഴിക്കപ്പെടുന്ന സാഹചര്യം:

ഉപഭോക്താവ് നോക്കുന്നത്: [ഉൽപ്പന്നം, വില, സവിശേഷതകൾ]. ഉയർന്ന മോഡലുകൾ: [ലിസ്റ്റ്, വില/സവിശേഷത വ്യത്യാസങ്ങളോടെ]. ടാസ്ക്: സത്യസന്ധമായ ഒരു അപ്സെൽ സന്ദേശം ഡ്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യുക: ഏത് അധിക ആനുകൂല്യത്തിന് എത്ര തുക നൽകണം. നിയമം: അതിശയോക്തിയില്ല; കോൺക്രീറ്റ് സവിശേഷതകളിലൂടെ വ്യത്യാസം വിശദീകരിക്കുക.

4) നിർദ്ദേശ നിയമ പരിശോധന:

ഇനിപ്പറയുന്ന ശുപാർശ നിയമങ്ങൾ പരിശോധിക്കുക.നിയമങ്ങൾ: [ലിസ്റ്റ്]. ടാസ്ക്: ഇനിപ്പറയുന്ന അപകടസാധ്യതകൾക്കെതിരെ ഓരോ നിയമവും വിലയിരുത്തുക: സ്റ്റോക്ക് സ്ഥിരത, മാർജിൻ പരിരക്ഷ, കാറ്റഗറി ഫിറ്റ്, ഫിൽട്ടർ ബബിൾ, ബയസ്. അപകടകരമായ നിയമങ്ങളും തിരുത്തലിനുള്ള നിങ്ങളുടെ ശുപാർശയും ലിസ്റ്റുചെയ്യുക.

മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ

കേസ് 1 - ക്രോസ് സെല്ലിംഗ് നേട്ടം. ഒരു ഇലക്ട്രോണിക്സ് സ്റ്റോർ AI ഉപയോഗിച്ച് ഓർഡർ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്തു, "ഒരു ഫോൺ വാങ്ങിയവരിൽ 40% പേരും 30 ദിവസത്തിനുള്ളിൽ ഒരു കേസ് വാങ്ങി" എന്ന പാറ്റേൺ കണ്ടെത്തി. ഫോൺ പേജിലേക്ക് അനുയോജ്യമായ ഒരു കേസ് ശുപാർശ ബ്ലോക്ക് ചേർത്തു (സ്റ്റോക്കിലുള്ളവ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുന്നു). ബാസ്‌ക്കറ്റ് ശരാശരി അളക്കാനാകാത്തവിധം വർദ്ധിച്ചു. AI ഒരു സിദ്ധാന്തം നൽകി, സ്റ്റോർ അത് പരിശോധിച്ച് പരിശോധിച്ചു.

കേസ് 2 - മാർജിൻ ട്രാപ്പ്. ഒരു സ്റ്റോർ ഹോംപേജ് പൂർണ്ണമായും "ഏറ്റവും കൂടുതൽ ക്ലിക്ക് ചെയ്ത" ഉൽപ്പന്നങ്ങളിലേക്ക് ഉപേക്ഷിച്ചു. ഏറ്റവും കൂടുതൽ ക്ലിക്കുചെയ്ത ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ മാർജിനുകളുള്ള പ്രചാരണ ഉൽപ്പന്നങ്ങളാണ്, ചിലത് നഷ്‌ടത്തിൽ വിറ്റു. വിറ്റുവരവ് വർധിച്ചെങ്കിലും ലാഭം കുറഞ്ഞു. പരിഹാരം: "ഹോം പേജിലെ പരിധിക്ക് താഴെയുള്ള ഉൽപ്പന്നത്തെ ഫീച്ചർ ചെയ്യുക" ഫിൽട്ടർ ശുപാർശ നിയമത്തിലേക്ക് ചേർത്തു.

കേസ് 3 - ഫിൽട്ടർ ബബിൾ. ഒരു ബുക്ക് സൈറ്റിൽ, ഉപഭോക്താവ് ഒരേ തരത്തിലുള്ള പുസ്തകങ്ങൾ നിരന്തരം ശുപാർശ ചെയ്യുന്നതിനാൽ, ഉപഭോക്താവ് ഒരിക്കലും പുതിയ വിഭാഗങ്ങൾ കണ്ടെത്തുകയും കാലക്രമേണ അവൻ്റെ താൽപ്പര്യം കുറയുകയും ചെയ്തു. "നിർദ്ദേശങ്ങളിൽ 20% എങ്കിലും വ്യത്യസ്ത വിഭാഗങ്ങളിൽ നിന്നുള്ളവരായിരിക്കണം" എന്ന വൈവിധ്യ നിയമം നിർദ്ദേശ നിയമത്തിലേക്ക് ചേർത്തപ്പോൾ, കണ്ടെത്തലും വിൽപ്പനയും വീണ്ടെടുക്കപ്പെട്ടു.

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ്:

ഈ ഉൽപ്പന്നം ഉപയോഗിച്ച് എനിക്ക് എന്താണ് ശുപാർശ ചെയ്യാൻ കഴിയുക, എനിക്ക് ചില ആശയങ്ങൾ നൽകുക.

നിങ്ങളുടെ യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയും മാർജിനും അറിയാതെ മോഡൽ ജനറിക്, ഒരുപക്ഷേ ഔട്ട്-ഓഫ്-സ്റ്റോക്ക് ശുപാർശകൾ നിർമ്മിക്കുന്നു.

ശക്തമായ നിർദ്ദേശം:

നിങ്ങളുടെ റോൾ: ഇ-കൊമേഴ്‌സ് അനലിസ്റ്റ്. പ്രധാന ഉൽപ്പന്നം: വയർലെസ് ഹെഡ്സെറ്റ് (മാർജിൻ 28%, സ്റ്റോക്കിൽ). കോംപ്ലിമെൻ്ററി കാൻഡിഡേറ്റുകൾ (സ്റ്റോക്ക്/മാർജിൻ സഹിതം): ചുമക്കുന്ന കെയ്‌സ് (45%, സ്റ്റോക്കിൽ), ഇയർബഡുകളുടെ സെറ്റ് (50%, സ്റ്റോക്കിൽ), ചാർജിംഗ് കേബിൾ (20%, സ്റ്റോക്കുണ്ട്). ടാസ്‌ക്: സ്റ്റോക്കിലും 30%-ൽ കൂടുതൽ മാർജിനുമുള്ള 2 ക്രോസ്-സെല്ലിംഗ് പാക്കേജുകൾ നിർദ്ദേശിക്കുക; ഓരോ പാക്കേജിനും ഉപഭോക്തൃ ആനുകൂല്യം ഒരു വാചകത്തിൽ എഴുതുക.

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• നിർദ്ദേശം തെളിവായി തെറ്റിദ്ധരിക്കുന്നു. AI യുടെ ഔട്ട്പുട്ട് അനുമാനമാണ്; അത് പരീക്ഷിക്കാതെ ഒരു തീരുമാനമാകില്ല.
• ഇൻവെൻ്ററിയും മാർജിനും അവഗണിക്കുന്നു. സ്വയമേവയുള്ള ശുപാർശയ്ക്ക് ലാഭകരമല്ലാത്തതോ വിറ്റഴിഞ്ഞതോ ആയ ഉൽപ്പന്നത്തെ ഹൈലൈറ്റ് ചെയ്യാൻ കഴിയും.
• ജനപ്രീതിയെ മാത്രം ആട്രിബ്യൂട്ട് ചെയ്യുക. ഏറ്റവും കൂടുതൽ ക്ലിക്കുചെയ്‌തത് എല്ലായ്പ്പോഴും ഏറ്റവും ലാഭകരമോ സൗകര്യപ്രദമോ അല്ല.
• ഒരു ഫിൽട്ടർ ബബിൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. ഒരേ ഉൽപ്പന്നം തുടർച്ചയായി കാണിക്കുന്നത് കണ്ടെത്തലിനെയും വിൽപ്പനയെയും ഇല്ലാതാക്കുന്നു.
• പക്ഷപാതം പരിശോധിക്കുന്നില്ല. സിസ്റ്റത്തിന് കഴിഞ്ഞ അസമത്വങ്ങളെ ശക്തിപ്പെടുത്താൻ കഴിയും; പതിവ് പരിശോധന ആവശ്യമാണ്.
• നിർബന്ധിത വിൽപന. ഒരു ഗുണവുമില്ലാത്ത വിലകൂടിയ മോഡൽ തള്ളുന്നത് ആത്മവിശ്വാസം നഷ്ടപ്പെടുത്തും.

ചുരുക്കത്തിൽ

ഉപഭോക്താവിനെ ശരിയായ സമയത്ത് ശരിയായ ഉൽപ്പന്നം കാണിക്കുന്നതിലൂടെ ശുപാർശ സംവിധാനങ്ങൾ ബാസ്‌ക്കറ്റ് ശരാശരിയും വിശ്വസ്തതയും വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. മൂന്ന് അടിസ്ഥാന യുക്തികളുണ്ട്: ഉള്ളടക്കം അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള (സമാന ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ), സഹകരണം (ഒരുമിച്ച് വാങ്ങിയത്), വ്യക്തിഗതമാക്കൽ. ചെറിയ സ്റ്റോറുകളിൽ പോലും, ഓർഡർ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ക്രോസ്-സെല്ലിംഗ്, ബണ്ട്ലിംഗ് സിദ്ധാന്തങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ AI-ക്ക് കഴിയും; എന്നാൽ ഇവ പരീക്ഷിക്കപ്പെടേണ്ട ആശയങ്ങളാണ്, തെളിവല്ല. സ്റ്റോക്ക്, മാർജിൻ, കാറ്റഗറി ഫിറ്റ്, വൈവിധ്യം എന്നിവയെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയുള്ള ശുപാർശ നിയമങ്ങൾ ഫ്രെയിം ചെയ്യുന്നത് ഉറപ്പാക്കുക; ഫിൽട്ടർ ബബിളും ബയസ് അപകടസാധ്യതകളും പതിവായി പരിശോധിക്കുക. വാണിജ്യ നിയന്ത്രണം പാലിക്കുമ്പോൾ യാന്ത്രിക ശുപാർശ മൂല്യം സൃഷ്ടിക്കുന്നു.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ഓർഡർ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് (അജ്ഞാത ഉൽപ്പന്ന കോഡുകൾ ഉപയോഗിച്ച്) ഏറ്റവും കൂടുതൽ തവണ വാങ്ങിയ 5 ഉൽപ്പന്ന ജോഡികൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റ് ചെയ്യുക. "കോ-സെൽഡ് പ്രൊഡക്റ്റ് അനാലിസിസ്" ടെംപ്ലേറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് ക്രോസ്-സെല്ലിംഗ് ഹൈപ്പോതീസിസുകൾക്കായി AI-യോട് ആവശ്യപ്പെടുക. ഓരോ സിദ്ധാന്തവും ഒരു "ഇഫ്-അപ്പോൾ" പ്രസ്താവനയാക്കി മാറ്റി സ്റ്റോക്കിലൂടെയും മാർജിനിലൂടെയും ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുക. ഏറ്റവും പ്രതീക്ഷ നൽകുന്ന 2 അനുമാനങ്ങൾക്കായി ഒരു ടെസ്റ്റ് പ്ലാൻ എഴുതുക (എത്ര നീളം, എന്ത് മെട്രിക് അളക്കണം). അവസാനമായി, "ശുപാർശ റൂൾ ഓഡിറ്റ്" ടെംപ്ലേറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് അപകടസാധ്യതകൾക്കായുള്ള നിങ്ങളുടെ ശുപാർശ നിയമങ്ങൾ വിലയിരുത്തുക.

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

• [ ] ഞാൻ നിർദ്ദേശ ആശയങ്ങളെ തെളിവായിട്ടല്ല, പരീക്ഷിക്കേണ്ട അനുമാനങ്ങളായാണ് പരിഗണിച്ചത്.
• [ ] ഞാൻ ഓരോ നിർദ്ദേശവും സ്റ്റോക്കിലൂടെയും മാർജിനിലൂടെയും ഫിൽട്ടർ ചെയ്തു.
• [ ] ജനപ്രീതി കൂടാതെ, ലാഭവും അനുയോജ്യതയും ഞാൻ പരിഗണിച്ചു.
• [ ] ഞാൻ ഡൈവേഴ്‌സിറ്റി റൂൾ ഉപയോഗിച്ച് ഫിൽട്ടർ ബബിൾ ഒഴിവാക്കി.
• [ ] ശുപാർശകൾ ആർക്കാണ് കാണിക്കുന്നതെന്ന് ഞാൻ പക്ഷപാതം പരിശോധിച്ചു.
• [ ] വാഗ്ദാനമായ നിർദ്ദേശങ്ങൾ ഒരു യഥാർത്ഥ പരീക്ഷണത്തിലൂടെ അളക്കാൻ ഞാൻ പദ്ധതിയിട്ടു.