సిఫార్సు సిస్టమ్స్: వ్యక్తిగతీకరణ, క్రాస్-సెల్లింగ్ మరియు హోమ్‌పేజీ లేఅవుట్

లాభాలు:

• సిఫార్సు ఇంజిన్ యొక్క లాజిక్‌ను అర్థం చేసుకోవడం (కలిసి కొనుగోలు చేయడం, సారూప్య ఉత్పత్తులు, వ్యక్తిగతీకరణ) మరియు వ్యాపార కొలమానాలపై దాని ప్రభావం
• కృత్రిమ మేధస్సు మద్దతుతో ఉత్పత్తి సంబంధాలు, ప్యాకేజీ మరియు క్రాస్-సెల్లింగ్ దృశ్యాలను నిర్మించగల సామర్థ్యం మరియు వాటిని పరీక్షించదగిన పరికల్పనలుగా మార్చడం
• ఫిల్టర్ బబుల్, బయాస్ మరియు స్టాక్/మార్జిన్-న్యూట్రల్ ఆటోమేటిక్ సిఫార్సు మరియు వాణిజ్య నియంత్రణకు లింక్ సిఫార్సు నియమాల ప్రమాదాలను చూడగల సామర్థ్యం

పెద్ద ఇ-కామర్స్ సైట్‌లలో అమ్మకాలలో గణనీయమైన భాగం కస్టమర్‌కు సిఫార్సు చేయబడిన ఉత్పత్తి నుండి వస్తుంది, అతను వెతుకుతున్న ఉత్పత్తి కాదు. మీరందరూ "దీన్ని కొనుగోలు చేసిన వారు దీనిని కూడా కొనుగోలు చేసారు", "మీ కోసం మా ఎంపికలు", "కలిసి చౌకగా" అనే బ్లాక్‌లను చూశారు. ఈ బ్లాక్‌ల వెనుక ఉన్న సిస్టమ్‌ను సిఫార్సు ఇంజిన్ అంటారు: ఇది "నేను ఇప్పుడు ఈ వ్యక్తికి ఏమి చూపించాలి?" అనే ప్రశ్నకు సమాధానాలను ఉత్పత్తి చేసే సాఫ్ట్‌వేర్. కస్టమర్ యొక్క ప్రవర్తన, ఉత్పత్తుల సంబంధాన్ని మరియు సాధారణ నమూనాలను చూడటం ద్వారా. ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) ఈ ఫీల్డ్‌లో రెండు విధాలుగా ఉపయోగపడుతుంది: ఇది సిఫార్సు తర్కాన్ని నిర్మించేటప్పుడు దృశ్యాలు మరియు నియమాలను రూపొందించడంలో మీకు సహాయపడుతుంది మరియు ఇది చిన్న దుకాణాలలో మీ స్వంత ఉత్పత్తి సంబంధాలను విశ్లేషిస్తుంది మరియు ప్యాకేజీ/క్రాస్-సెల్లింగ్ ఆలోచనలతో వస్తుంది. అయితే జాగ్రత్త వహించండి: మంచి సిఫార్సు వ్యవస్థ "ఎన్ని క్లిక్‌లు" మాత్రమే కాకుండా ఇన్వెంటరీ, మార్జిన్ మరియు కస్టమర్ అనుభవాన్ని కూడా చూడాలి.

రెండు పదాలను స్పష్టం చేద్దాం. క్రాస్-సెల్లింగ్ అనేది కొనుగోలుదారుకు ఉత్పత్తిని పూర్తి చేసే మరొక ఉత్పత్తిని అందిస్తోంది (ఫోన్ కొనుగోలుదారు కోసం ఒక సందర్భం). అప్-సెల్ అదే అవసరాన్ని (128 GBకి బదులుగా 256 GB) తీర్చే అధిక/ఖరీదైన మోడల్‌ను అందిస్తోంది. రెండూ సగటు బాస్కెట్ (AOV) పెంచడానికి చట్టబద్ధమైన మార్గాలు; కానీ అది కస్టమర్‌కు నిజంగా ప్రయోజనకరంగా ఉన్నప్పుడు పని చేస్తుంది మరియు బలవంతంగా ఉన్నప్పుడు అది భంగం కలిగిస్తుంది.

సిఫార్సు వ్యవస్థ యొక్క మూడు ప్రాథమిక తర్కాలు

సిఫార్సు చేసే వ్యవస్థలు సాధారణంగా ఒకటి లేదా మూడు విధానాల మిశ్రమాన్ని ఉపయోగిస్తాయి.

1) కంటెంట్ ఆధారిత: ఇది ఉత్పత్తి యొక్క స్వంత లక్షణాలను చూస్తుంది. "ఈ రన్నింగ్ షూ మాదిరిగానే ఇతర రన్నింగ్ షూస్". ఇది కొత్త క్లయింట్‌లతో కూడా పని చేస్తుంది ఎందుకంటే దీనికి ప్రవర్తనా చరిత్ర అవసరం లేదు.

2) సహకార వడపోత: ప్రవర్తన నమూనాను చూస్తుంది. "ఈ ఉత్పత్తిని కొనుగోలు చేసిన వ్యక్తులు దీనిని కూడా కొనుగోలు చేసారు." ఇది శక్తివంతమైనది, కానీ చాలా డేటా అవసరం మరియు "కోల్డ్ స్టార్ట్" (కొత్త ఉత్పత్తి/కొత్త కస్టమర్)తో బాధపడుతోంది.

3) వ్యక్తిగతీకరణ: ఇది వారి గత ప్రవర్తన ఆధారంగా ఒకే కస్టమర్‌కు షోకేస్‌ను టైలర్ చేస్తుంది. ఇది శక్తివంతమైన ప్రభావాన్ని కలిగి ఉంటుంది కానీ గోప్యత మరియు "ఫిల్టర్ బుడగలు" ప్రమాదాన్ని కలిగి ఉంటుంది.

కింది పట్టిక సిఫార్సు బ్లాక్‌లను మరియు వాటి ప్రయోజనాన్ని సంగ్రహిస్తుంది:

నిరోధించు

తర్కం

ప్రయోజనం

ఉదాహరణ

ఇలాంటి ఉత్పత్తులు

కంటెంట్ ఆధారంగా

ప్రత్యామ్నాయాన్ని అందిస్తాయి

అదే వర్గంలోని నమూనాలను మూసివేయండి

కలిసి తీసుకున్నారు

సహకార

క్రాస్ సెల్లింగ్

ఫోన్ + కేస్ + స్క్రీన్ ప్రొటెక్టర్

మీ కోసం మా ఎంపికలు

వ్యక్తిగతీకరణ

నిబద్ధత

గత నావిగేషన్ ఆధారంగా

ఇష్టమైనవి / బెస్ట్ సెల్లర్స్

ప్రజాదరణ

నమ్మకం + కొత్త కస్టమర్

విభాగంలో బెస్ట్ సెల్లర్స్

మీరు ఎక్కడ వదిలేశారో

సెషన్ డేటా

తిరోగమనం

చివరిగా వీక్షించిన ఉత్పత్తులు

చిన్న స్టోర్‌లో AIతో సిఫార్సు సెటప్

కార్పొరేట్ సిఫార్సు ఇంజిన్‌ను ఏర్పాటు చేయలేని చిన్న మరియు మధ్యస్థ దుకాణాలు కూడా AIని ఉపయోగించి ఉత్పత్తి సంబంధాలను తెలివిగా రూపొందించగలవు. మీరు అనామకంగా నిజమైన "కలిసి విక్రయించే ఉత్పత్తులు" డేటాను (ఆర్డర్ ఐటెమ్‌లు) AIకి అందించవచ్చు మరియు "ఏ ఉత్పత్తులు కలిసి కొనుగోలు చేయబడ్డాయి, నేను ఏ ప్యాకేజీలను సిఫార్సు చేయగలను?" అని విశ్లేషించవచ్చు. AI మీ కోసం క్రాస్-సెల్లింగ్ మరియు బండ్లింగ్ పరికల్పనలను రూపొందిస్తుంది; మీరు వాటిని స్టాక్ మరియు మార్జిన్ ద్వారా ఫిల్టర్ చేసి, ఆపై మీరు వాటిని నిజంగా పరీక్షిస్తారు. ఇక్కడ ప్రధాన పదం పరికల్పన: AI యొక్క సూచన సాక్ష్యం కాదు, కానీ పరీక్షించవలసిన ఆలోచన.

చిట్కా: ప్రతి సిఫార్సు ఆలోచనను "అయితే" పరికల్పనగా మార్చండి: "మేము X కొనుగోలు చేసే వారికి Yని సిఫార్సు చేస్తే, వారి బాస్కెట్ సగటు పెరుగుతుంది." తర్వాత దీన్ని చిన్న ప్రయోగంతో కొలవండి (A/B పరీక్ష లేదా సమయం). కొలత లేని సిఫార్సు కేవలం ఒక అంచనా.

సిఫార్సు నియమాల వాణిజ్య ఆడిట్

పూర్తిగా స్వయంచాలకంగా "అత్యధికంగా క్లిక్ చేయబడినవి"కి వదిలేస్తే సిఫార్సు వ్యవస్థ ప్రమాదకరంగా ఉంటుంది. స్టాక్: స్టాక్ లేని ఉత్పత్తిని సిఫార్సు చేయడం కస్టమర్‌ను నిరాశపరుస్తుంది. మార్జిన్: అత్యధిక క్లిక్‌లతో ఉత్పత్తి అత్యల్ప మార్జిన్‌ను కలిగి ఉండవచ్చు; సిస్టమ్ మిమ్మల్ని లాభదాయకమైన ఉత్పత్తులకు మళ్లించవచ్చు. బ్రాండ్ భద్రత మరియు అనుకూలత: సున్నితమైన వర్గాలలో (శిశువు, ఆరోగ్యం) అసంబద్ధమైన లేదా అనుచితమైన సిఫార్సు నమ్మకాన్ని కోల్పోతుంది. ఫిల్టర్ బబుల్: కస్టమర్‌కు నిరంతరం ఒకే రకమైన ఉత్పత్తిని చూపడం ఆవిష్కరణను చంపుతుంది మరియు విక్రయాలను తగ్గిస్తుంది. అందుకే ఆటోమేటిక్ సిఫార్సులు తప్పనిసరిగా వ్యాపార నియమాల ద్వారా రూపొందించబడ్డాయి: "స్టాక్‌లో ఉన్న వాటిని సిఫార్సు చేయండి", "ఈ థ్రెషోల్డ్ కంటే తక్కువ మార్జిన్ ఉన్న ఉత్పత్తిని ఫీచర్ చేయవద్దు", "వర్గ సమ్మతిని కొనసాగించండి".

పక్షపాతం కూడా నిజమైన ప్రమాదం. సిఫార్సు వ్యవస్థ గత ప్రవర్తనపై ఆధారపడినందున, ఇది గత అసమానతలను బలపరుస్తుంది; ఉదాహరణకు, ఒక నిర్దిష్ట సమూహానికి చౌకైన/తక్కువ నాణ్యత గల ఉత్పత్తులను నిరంతరం సిఫార్సు చేయడం. ఇది నైతిక మరియు వాణిజ్య సమస్య. "ఎవరికి ఏది సిఫార్సు చేయబడుతోంది" అనే దృక్పథంతో సిఫార్సు అవుట్‌పుట్‌లను క్రమం తప్పకుండా ఆడిట్ చేయడం అవసరం.

నాలుగు కాపీ చేయగల టెంప్లేట్‌లు

1) కలిసి విక్రయించబడిన ఉత్పత్తుల విశ్లేషణ:

మీ పాత్ర: ఇ-కామర్స్ అనలిస్ట్ అసిస్టెంట్. క్రింద అనామక ఆర్డర్ అంశాలు ఉన్నాయి (ఐటెమ్ కోడ్‌లు మరియు కలిసి తీసుకున్న సార్లు సంఖ్య). డేటా: [టేబుల్]. టాస్క్: కలిసి తరచుగా కొనుగోలు చేసిన 10 జతల వస్తువులను కనుగొనండి; ప్రతి జత కోసం, క్రాస్-సెల్లింగ్ పరికల్పనను వ్రాయండి ("కొనుగోలుదారులకు Yని ఆఫర్ చేయండి X"). గమనిక: ఇవి పరికల్పనలు; నేను స్టాక్ మరియు మార్జిన్ కూడా తనిఖీ చేస్తాను.

2) బండిల్ సిఫార్సు:

ఉత్పత్తి: [ప్రధాన ఉత్పత్తి]. కాంప్లిమెంటరీ ఉత్పత్తులు: [జాబితా, మార్జిన్ నోట్స్‌తో]. టాస్క్: 3 సెన్సిబుల్ ప్యాకేజీలను సూచించండి; ప్రతి ప్యాకేజీ కోసం, కస్టమర్‌కు ఒక వాక్యంలో ప్రయోజనాన్ని వివరించండి. నియమం: ప్యాకేజీలోని అన్ని ఉత్పత్తులు తప్పనిసరిగా స్టాక్‌లో ఉండాలి; తక్కువ మార్జిన్ ఉత్పత్తిని ప్రధాన డ్రాగా చేస్తుంది.

3) అత్యధికంగా అమ్ముడైన దృశ్యం:

కస్టమర్ వీటిని చూస్తున్నారు: [ఉత్పత్తి, ధర, ఫీచర్లు]. ఉన్నతస్థాయి మోడల్‌లు: [జాబితా, ధర/ఫీచర్ తేడాలతో]. టాస్క్: నిజాయితీతో కూడిన అప్‌సెల్ సందేశాన్ని రూపొందించండి: అదనపు ప్రయోజనం కోసం ఎంత చెల్లించాలి. నియమం: అతిశయోక్తి లేదు; కాంక్రీట్ లక్షణాల ద్వారా వ్యత్యాసాన్ని వివరించండి.

4) సూచన నియమ తనిఖీ:

కింది సిఫార్సు నియమాలను తనిఖీ చేయండి.రూల్స్: [జాబితా]. టాస్క్: కింది ప్రమాదాలకు వ్యతిరేకంగా ప్రతి నియమాన్ని మూల్యాంకనం చేయండి: స్టాక్ స్థిరత్వం, మార్జిన్ రక్షణ, వర్గం ఫిట్, ఫిల్టర్ బబుల్, బయాస్. ప్రమాదకర నియమాలను జాబితా చేయండి మరియు దిద్దుబాటు కోసం మీ సిఫార్సు.

మూడు చిన్న కేసులు

కేసు 1 — క్రాస్ సెల్లింగ్ లాభం. ఒక ఎలక్ట్రానిక్స్ స్టోర్ AIతో ఆర్డర్ డేటాను విశ్లేషించింది మరియు "ఫోన్‌ను కొనుగోలు చేసిన వారిలో 40% మంది 30 రోజులలోపు కేసును కూడా కొనుగోలు చేశారు" అనే నమూనాను కనుగొన్నారు. ఫోన్ పేజీకి తగిన కేస్ సిఫార్సు బ్లాక్ జోడించబడింది (స్టాక్‌లో ఉన్న వాటిని ఫిల్టర్ చేయడం). బాస్కెట్ సగటు గణనీయంగా పెరిగింది. AI ఒక పరికల్పనను ఇచ్చింది, స్టోర్ దానిని పరీక్షించి ధృవీకరించింది.

కేసు 2 - మార్జిన్ ట్రాప్. ఒక స్టోర్ హోమ్‌పేజీని పూర్తిగా "అత్యధికంగా క్లిక్ చేయబడిన" ఉత్పత్తులకు వదిలివేసింది. అత్యధికంగా క్లిక్ చేయబడిన ఉత్పత్తులు అత్యల్ప మార్జిన్‌లతో ప్రచార ఉత్పత్తులు, కొన్ని నష్టాలకు కూడా విక్రయించబడ్డాయి. టర్నోవర్ పెరిగినా లాభాలు తగ్గాయి. పరిష్కారం: "హోమ్ పేజీలో థ్రెషోల్డ్ కంటే తక్కువ మార్జిన్ ఉన్న ఉత్పత్తిని ఫీచర్ చేయండి" ఫిల్టర్ సిఫార్సు నియమానికి జోడించబడింది.

కేస్ 3 - ఫిల్టర్ బబుల్. పుస్తక సైట్‌లో, కస్టమర్ నిరంతరం ఒకే రకమైన పుస్తకాన్ని సిఫార్సు చేయడం వలన, కస్టమర్ ఎప్పుడూ కొత్త శైలులను కనుగొనలేదు మరియు కాలక్రమేణా అతని ఆసక్తి తగ్గింది. సూచన నియమానికి "కనీసం 20% సూచనలు వేర్వేరు వర్గాల నుండి ఉండాలి" అనే వైవిధ్య నియమాన్ని జోడించినప్పుడు, ఆవిష్కరణ మరియు అమ్మకాలు పునరుద్ధరించబడ్డాయి.

బలహీనమైన ప్రాంప్ట్ / బలమైన ప్రాంప్ట్

బలహీనమైన ప్రాంప్ట్:

ఈ ఉత్పత్తితో నేను ఏమి సిఫార్సు చేయగలను, నాకు కొన్ని ఆలోచనలు ఇవ్వండి.

మోడల్ మీ వాస్తవ డేటా మరియు మార్జిన్ తెలియకుండానే సాధారణ, బహుశా స్టాక్ వెలుపల సిఫార్సులను ఉత్పత్తి చేస్తుంది.

శక్తివంతమైన ప్రాంప్ట్:

మీ పాత్ర: ఇ-కామర్స్ విశ్లేషకుడు. ప్రధాన ఉత్పత్తి: వైర్‌లెస్ హెడ్‌సెట్ (మార్జిన్ 28%, స్టాక్‌లో ఉంది). కాంప్లిమెంటరీ అభ్యర్థులు (స్టాక్/మార్జిన్‌తో): క్యారీయింగ్ కేస్ (45%, స్టాక్‌లో), ఇయర్‌బడ్‌ల సెట్ (50%, స్టాక్‌లో), ఛార్జింగ్ కేబుల్ (20%, స్టాక్‌లో ఉన్నాయి). టాస్క్: స్టాక్‌లో మరియు 30% కంటే ఎక్కువ మార్జిన్‌లతో మాత్రమే 2 క్రాస్ సెల్లింగ్ ప్యాకేజీలను ప్రతిపాదించండి; ప్రతి ప్యాకేజీకి ఒక వాక్యంలో కస్టమర్ ప్రయోజనాన్ని వ్రాయండి.

సాధారణ తప్పులు

• సాక్ష్యం కోసం సూచనను తప్పుబడుతోంది. AI యొక్క అవుట్‌పుట్ అనేది పరికల్పన; ఇది పరీక్షించబడకుండా నిర్ణయం కాదు.
• ఇన్వెంటరీ మరియు మార్జిన్‌ను విస్మరించడం. స్వయంచాలక సిఫార్సు లాభదాయకం లేదా విక్రయించబడిన ఉత్పత్తిని హైలైట్ చేస్తుంది.
• జస్ట్ పాపులారిటీకి ఆపాదించండి. ఎక్కువగా క్లిక్ చేయబడినది ఎల్లప్పుడూ అత్యంత లాభదాయకం లేదా అత్యంత అనుకూలమైనది కాదు.
• ఫిల్టర్ బబుల్‌ను సృష్టిస్తోంది. ఒకే ఉత్పత్తిని నిరంతరం చూపడం ఆవిష్కరణ మరియు అమ్మకాలను చంపుతుంది.
• పక్షపాతాన్ని తనిఖీ చేయడం లేదు. వ్యవస్థ గత అసమానతలను బలోపేతం చేయగలదు; రెగ్యులర్ తనిఖీ అవసరం.
• బలవంతంగా అమ్మకం. ఎలాంటి ప్రయోజనాలు లేని ఖరీదైన మోడల్‌ను నెట్టడం వల్ల మీరు ఆత్మవిశ్వాసాన్ని కోల్పోతారు.

సారాంశంలో

సిఫార్సు వ్యవస్థలు కస్టమర్‌కు సరైన సమయంలో సరైన ఉత్పత్తిని చూపడం ద్వారా బాస్కెట్ సగటు మరియు విశ్వసనీయతను పెంచుతాయి. మూడు ప్రాథమిక లాజిక్‌లు ఉన్నాయి: కంటెంట్-ఆధారిత (ఇలాంటి ఉత్పత్తులు), సహకార (కలిసి కొనుగోలు చేసినవి) మరియు వ్యక్తిగతీకరణ. చిన్న దుకాణాలలో కూడా, AI ఆర్డర్ డేటా నుండి క్రాస్-సెల్లింగ్ మరియు బండ్లింగ్ పరికల్పనలను రూపొందించగలదు; కానీ ఇవి పరీక్షించవలసిన ఆలోచనలు, రుజువు కాదు. స్టాక్, మార్జిన్, కేటగిరీ ఫిట్ మరియు వైవిధ్యం చుట్టూ సిఫార్సు నియమాలను రూపొందించాలని నిర్ధారించుకోండి; ఫిల్టర్ బబుల్ మరియు బయాస్ రిస్క్‌లను క్రమం తప్పకుండా తనిఖీ చేయండి. వాణిజ్య నియంత్రణకు కట్టుబడి ఉన్నప్పుడు స్వయంచాలక సిఫార్సు విలువను సృష్టిస్తుంది.

అప్లికేషన్ టాస్క్

మీ స్వంత ఆర్డర్ డేటా (అనామక ఉత్పత్తి కోడ్‌లతో) నుండి చాలా తరచుగా కొనుగోలు చేయబడిన 5 ఉత్పత్తి జతలను సంగ్రహించండి. "కో-సోల్డ్ ప్రోడక్ట్ అనాలిసిస్" టెంప్లేట్‌తో క్రాస్-సెల్లింగ్ హైపోథీసెస్ కోసం AIని అడగండి. ప్రతి పరికల్పనను "ఇఫ్-అప్పుడు" స్టేట్‌మెంట్‌గా మార్చండి మరియు స్టాక్ మరియు మార్జిన్ ద్వారా ఫిల్టర్ చేయండి. 2 అత్యంత ఆశాజనకమైన పరికల్పనల కోసం ఒక పరీక్ష ప్రణాళికను వ్రాయండి (ఎంత కాలం, ఏ మెట్రిక్ కొలవాలి). చివరగా, "సిఫార్సు రూల్ ఆడిట్" టెంప్లేట్‌తో నష్టాల కోసం మీ సిఫార్సు నియమాలను మూల్యాంకనం చేయండి.

చెక్లిస్ట్

• [ ] నేను సూచన ఆలోచనలను సాక్ష్యంగా కాకుండా పరీక్షించాల్సిన పరికల్పనలుగా పరిగణించాను.
• [ ] నేను ప్రతి సూచనను స్టాక్ మరియు మార్జిన్ ద్వారా ఫిల్టర్ చేసాను.
• [ ] జనాదరణతో పాటు, లాభదాయకత మరియు అనుకూలతను కూడా నేను పరిగణించాను.
• [ ] నేను వైవిధ్యం నియమంతో ఫిల్టర్ బబుల్‌ను నివారించాను.
• [ ] నేను సిఫార్సులు ఎవరికి చూపించే పక్షపాతాన్ని తనిఖీ చేసాను.
• [ ] నేను నిజమైన పరీక్షతో మంచి సూచనలను కొలవాలని ప్లాన్ చేసాను.