Daromadlar:
- Tavsiya mexanizmining mantiqini tushunish (birga sotib olingan, o'xshash mahsulotlar, shaxsiylashtirish) va uning biznes ko'rsatkichlariga ta'siri
- Sun'iy intellekt yordamida mahsulot munosabatlari, paketlar va o'zaro savdo stsenariylarini qurish va ularni sinovdan o'tkaziladigan farazlarga aylantirish qobiliyati
- Filtr pufagi, tarafkashlik va aktsiya/marja-neytral avtomatik tavsiyalar xavfini ko'rish va tavsiya qoidalarini tijorat nazorati bilan bog'lash qobiliyati
Yirik elektron tijorat saytlaridagi sotuvlarning muhim qismi mijoz izlayotgan mahsulot emas, balki unga tavsiya etilgan mahsulotdan tushadi. Siz hammangiz "Buni sotib olganlar buni ham sotib olishdi", "Bizning tanlovlarimiz siz uchun", "Birgalikda arzonroq" bloklarini ko'rgansiz. Ushbu bloklar ortidagi tizim tavsiya mexanizmi deb ataladi: bu dasturiy ta'minot "Bu odamga hozir nimani ko'rsatishim kerak?" Degan savolga javoblar ishlab chiqaradi. mijozning xulq-atvoriga, mahsulotlarning o'zaro bog'liqligiga va umumiy naqshlarga qarab. Sun'iy intellekt (AI) bu sohada ikki jihatdan foydalidir: tavsiyalar mantig'ini yaratishda stsenariylar va qoidalarni yaratishga yordam beradi va u kichik do'konlarda o'z mahsulot munosabatlarini tahlil qiladi va paketlar/o'zaro savdo g'oyalarini ishlab chiqadi. Ammo ehtiyot bo'ling: yaxshi tavsiyalar tizimi nafaqat "qancha bosish" ga, balki inventar, marja va mijozlar tajribasiga ham qarashi kerak.
Keling, ikkita atamaga aniqlik kiritaylik. O'zaro sotish - bu xaridorga mahsulotni to'ldiradigan boshqa mahsulotni taklif qilish (telefon xaridori uchun sumka). Up-sell bir xil ehtiyojga javob beradigan yuqoriroq/qimmat modelni taklif qiladi (128 GB o'rniga 256 GB). Ikkalasi ham o'rtacha savatni (AOV) oshirishning qonuniy usullari; Lekin u mijoz uchun haqiqatan ham foydali bo'lganda ishlaydi va majburlanganda bezovta qiladi.
Tavsiya tizimining uchta asosiy mantiqi
Tavsiya qiluvchi tizimlar odatda bitta yoki uchta yondashuvdan foydalanadi.
1) Kontentga asoslangan: u mahsulotning o'ziga xos xususiyatlarini ko'rib chiqadi. "Ushbu poyafzalga o'xshash boshqa poyafzallar". U hatto yangi mijozlar bilan ham ishlaydi, chunki u xulq-atvor tarixini talab qilmaydi.
2) Birgalikda filtrlash: xatti-harakatlar namunasiga qaraydi. "Ushbu mahsulotni sotib olgan odamlar buni ham sotib olishdi." Bu kuchli, lekin juda ko'p ma'lumot talab qiladi va "sovuq boshlash" (yangi mahsulot/yangi mijoz) dan aziyat chekadi.
3) Shaxsiylashtirish: Vitrinni bitta mijozning o'tmishdagi xatti-harakatlari asosida moslashtiradi. Bu kuchli ta'sirga ega, lekin maxfiylik va "filtr pufakchalari" xavfini o'z ichiga oladi.
Quyidagi jadvalda tavsiya bloklari va ularning maqsadi jamlangan:
blok
mantiq
Maqsad
misol
Shunga o'xshash mahsulotlar
tarkibga asoslangan
muqobil taklif
Xuddi shu toifadagi modellarni yoping
birgalikda olingan
hamkorlik
o'zaro savdo
telefon + sumka + ekran himoyasi
Siz uchun tanlovlarimiz
Shaxsiylashtirish
majburiyat
Oldingi navigatsiyaga asoslangan
Sevimlilar / bestsellerlar
Mashhurlik
Ishonch + yangi mijoz
Turkumdagi bestsellerlar
to'xtagan joyingiz
sessiya ma'lumotlari
teskari
Oxirgi koʻrilgan mahsulotlar
Kichik do'konda AI bilan tavsiya etilgan sozlash
Hatto korporativ tavsiyalar mexanizmini yarata olmaydigan kichik va o'rta do'konlar ham sun'iy intellektdan foydalangan holda mahsulot munosabatlarini oqilona tuza oladi. Siz AIga haqiqiy "birga sotiladigan mahsulotlar" ma'lumotlarini (buyurtma buyumlari) anonim tarzda berishingiz va "qaysi mahsulotlar birgalikda sotib olingan, qaysi paketlarni tavsiya qilishim mumkin?" AI siz uchun o'zaro sotish va to'plash gipotezalarini yaratadi; Siz ularni zaxira va marja orqali filtrlaysiz va keyin ularni sinab ko'rasiz. Bu erda asosiy so'z gipotezadir: AIning taklifi dalil emas, balki sinovdan o'tishi kerak bo'lgan g'oyadir.
Maslahat: Har bir tavsiya g‘oyasini “agar bo‘lsa, unda” gipotezasiga aylantiring: “Agar biz X sotib olgan kishiga Y ni tavsiya qilsak, ularning savatidagi o‘rtacha savat ortadi.” Keyin buni kichik tajriba bilan o'lchang (A/B testi yoki vaqt davri). O'lchovsiz tavsiya faqat taxmindir.
Tavsiya qoidalarining tijorat auditi
Tavsiya tizimi to'liq avtomatlashtirilgan "eng ko'p bosilgan" ga qoldirilsa, xavfli bo'lishi mumkin. Stok: Stokda bo'lmagan mahsulotni tavsiya qilish mijozning hafsalasi pir bo'ladi. Marja: eng ko'p bosilgan mahsulot eng past chegaraga ega bo'lishi mumkin; Tizim sizni foydasiz mahsulotlarga yo'naltirishi mumkin. Brend xavfsizligi va mosligi: nozik toifadagi (chaqaloq, sog'liq) ahamiyatsiz yoki nomaqbul tavsiyalar ishonchni yo'qotadi. Filtr pufakchasi: mijozga doimiy ravishda bir xil turdagi mahsulotni ko'rsatish kashfiyotni o'ldiradi va savdoni qisqartiradi. Shuning uchun avtomatik tavsiyalar, albatta, biznes qoidalari bilan tartibga solinadi: "zaxirada nima borligini tavsiya eting", "chegarasi ushbu chegaradan past bo'lgan mahsulotni ko'rsatmang", "toifaga muvofiqlikni saqlang".
Tarafsizlik ham haqiqiy xavf hisoblanadi. Tavsiya qilish tizimi o'tmishdagi xatti-harakatlarga asoslanganligi sababli, u o'tmishdagi tengsizliklarni kuchaytirishi mumkin; Misol uchun, doimiy ravishda ma'lum bir guruhga arzonroq / past sifatli mahsulotlarni tavsiya qilish. Bu ham axloqiy, ham tijorat muammosi. "Kimga nima tavsiya qilinayotgani" nuqtai nazaridan tavsiyanoma natijalarini muntazam ravishda tekshirish kerak.
To'rt nusxa ko'chirish shablonlari
1) Birgalikda sotiladigan mahsulotlar tahlili:
Sizning rolingiz: elektron tijorat tahlilchisi yordamchisi. Quyida anonim buyurtma elementlari (buyum kodlari va birgalikda olingan vaqtlar soni) keltirilgan. Ma'lumotlar: [jadval]. Vazifa: tez-tez birga sotib olingan 10 juft narsalarni toping; Har bir juftlik uchun o'zaro savdo gipotezasini yozing ("Xaridorlarga Y taklifi"). Eslatma: Bu farazlar; Men zaxira va marjni ham tekshiraman.
2) To'plam bo'yicha tavsiyalar:
Mahsulot: [asosiy mahsulot]. Qo'shimcha mahsulotlar: [ro'yxat, chekka yozuvlar bilan]. Vazifa: 3 ta oqilona paketni taklif qiling; Har bir paket uchun mijozga foydani bir jumla bilan tushuntiring. Qoida: paketdagi barcha mahsulotlar zaxirada bo'lishi kerak; past marjali mahsulotni asosiy o'ziga xoslikka aylantirish.
3) Eng ko'p sotiladigan stsenariy:
Xaridor ko'rmoqda: [mahsulot, narx, xususiyatlar]. Yuqori miqyosli modellar: [ro'yxat, narx/xususiyat farqlari bilan]. Vazifa: halol sotish xabarini tuzing: qaysi qo'shimcha foyda uchun qancha to'lash kerak. Qoida: mubolag'asiz; Aniq xususiyatlar orqali farqni tushuntiring.
4) Taklif qoidalarini tekshirish:
Quyidagi tavsiya qoidalarini tekshiring.Qoidalar: [roʻyxat].Vazifa: har bir qoidani quyidagi xavflarga nisbatan baholang: aktsiyalarning mustahkamligi, marjani himoya qilish, toifaga moslashish, filtr pufakchalari, tarafkashlik. Xavfli qoidalar va tuzatish boʻyicha tavsiyalaringizni roʻyxatlang.
uchta mini holat
1-holat - o'zaro savdo daromadi. Elektronika do'koni buyurtma ma'lumotlarini sun'iy intellekt yordamida tahlil qildi va "telefon sotib olganlarning 40 foizi 30 kun ichida g'ilofni ham sotib oldi" naqshini topdi. Telefon sahifasiga tegishli tavsiyalar bloki qo'shildi (zaxiradagilarni filtrlash). O'rtacha savat sezilarli darajada oshdi. AI gipotezani berdi, do'kon uni sinab ko'rdi va tasdiqladi.
2-holat - Marja tuzog'i. Bitta do'kon bosh sahifadan butunlay voz kechib, "eng ko'p bosilgan" mahsulotlarga aylandi. Eng ko'p bosilgan mahsulotlar eng past marjaga ega bo'lgan kampaniya mahsulotlari bo'ldi, ba'zilari hatto zararga sotilgan. Tovar ayirboshlash ko'paydi, ammo foyda kamaydi. Yechim: Tavsiya qoidasiga “Bosh sahifadagi chegara chegarasidan past bo‘lgan mahsulotni ko‘rsating” filtri qo‘shildi.
3-holat - Filtr pufakchasi. Kitob saytida mijozga doimiy ravishda bir xil turdagi kitoblar tavsiya etilganligi sababli, mijoz hech qachon yangi janrlarni kashf qilmagan va vaqt o'tishi bilan uning qiziqishi pasaygan. Takliflar qoidasiga "takliflarning kamida 20 foizi turli toifadagi bo'lishi kerak" xilma-xilligi qoidasi qo'shilganda, kashfiyot va savdo tiklandi.
Zaif taklif / Kuchli taklif
Zaif taklif:
Ushbu mahsulot bilan nimani tavsiya qilishim mumkin, menga ba'zi fikrlarni bering.
Model sizning haqiqiy ma'lumotlaringiz va marjingizni bilmasdan umumiy, ehtimol zaxirada bo'lmagan tavsiyalarni ishlab chiqaradi.
Kuchli so'rov:
Sizning rolingiz: elektron tijorat tahlilchisi. Asosiy mahsulot: simsiz eshitish vositasi (marja 28%, stokda). Bir-birini to'ldiruvchi nomzodlar (zaxira/chegara bilan): yuk qutisi (45%, zaxirada), naushniklar to'plami (50%, zaxirada), zaryadlovchi kabel (20%, zaxirada). Vazifa: faqat zaxirada va 30% dan ortiq marj bilan 2 ta o'zaro savdo paketini taklif qiling; Har bir paket uchun mijozning foydasini bitta jumlada yozing.
Umumiy xatolar
- Dalil uchun taklifni xato qilish. AIning chiqishi gipotezadir; Bu sinovdan o'tmasdan qarorga aylanmaydi.
- Inventarizatsiya va marjaga e'tibor bermaslik. Avtomatik tavsiyalar foydasiz yoki sotilgan mahsulotni ajratib ko'rsatishi mumkin.
- Buni shunchaki mashhurlikka bog'lang. Eng ko'p bosilgan har doim ham eng foydali yoki eng qulay emas.
- Filtr pufakchasini yaratish. Doimiy ravishda bir xil mahsulotni ko'rsatish kashfiyot va savdoni o'ldiradi.
- Tarafsizlikni tekshirmaslik. Tizim o'tmishdagi tengsizliklarni kuchaytirishi mumkin; Muntazam tekshirish talab qilinadi.
- Majburiy sotish. Hech qanday foyda keltirmaydigan qimmatbaho modelni surish ishonchni yo'qotishiga olib keladi.
Xulosa
Tavsiya tizimlari mijozga kerakli vaqtda to'g'ri mahsulotni ko'rsatish orqali savatning o'rtacha va sodiqligini oshiradi. Uchta asosiy mantiq mavjud: tarkibga asoslangan (o'xshash mahsulotlar), hamkorlik (birga sotib olingan) va shaxsiylashtirish. Kichkina do'konlarda ham AI buyurtma ma'lumotlaridan o'zaro sotish va to'plash gipotezalarini yaratishi mumkin; Ammo bular isbot emas, sinovdan o'tishi kerak bo'lgan g'oyalar. Birja, marja, toifaga moslashish va xilma-xillik bo'yicha tavsiya qoidalarini belgilab qo'yganingizga ishonch hosil qiling; Muntazam ravishda filtr pufakchasini va egilish xavfini tekshiring. Avtomatik tavsiya tijoriy nazoratga rioya qilinganda qiymat yaratadi.
Ilova vazifasi
O'zingizning buyurtma ma'lumotlaringizdan (anonim mahsulot kodlari bilan) birgalikda tez-tez sotib olingan 5 ta mahsulot juftini ajratib oling. AIdan “Birgalikda sotilgan mahsulot tahlili” shablonini oʻzaro sotish gipotezalarini soʻrang. Har bir gipotezani "agar - keyin" iborasiga aylantiring va uni zaxira va marja orqali filtrlang. 2 ta eng istiqbolli gipoteza uchun test rejasini yozing (qancha vaqt, qaysi metrikani o'lchash kerak). Nihoyat, “Tavsiya qoidasi auditi” shablonini ishlatib, xavf-xatarlarga nisbatan tavsiya qoidalarini baholang.
nazorat ro'yxati
- [ ] Men taklif g‘oyalariga dalil sifatida emas, tekshirilishi kerak bo‘lgan faraz sifatida qaradim.
- [ ] Men har bir taklifni zaxira va marja orqali filtrladim.
- [ ] Mashhurlikdan tashqari, men rentabellik va moslikni ham ko'rib chiqdim.
- [ ] Men xilma-xillik qoidasi bilan filtr pufakchasidan qochdim.
- [ ] Tavsiyalar kimga ko'rsatilishini noto'g'riligini tekshirdim.
- [ ] Men istiqbolli takliflarni haqiqiy sinov bilan o'lchashni rejalashtirdim.