- Понятие рекомендательной системы
- Виды рекомендательных систем
- Сферы применения рекомендательных систем
- Алгоритмы рекомендательных систем
- Оценка эффективности рекомендательных систем
- Ограничения рекомендательных систем
- Мифы о рекомендательных системах
- Часто задаваемые вопросы о рекомендательных системах
-
Как зарабатывать на маркетплейсах в 2024 годуСкачать бесплатно руководство из клуба «Деловая Среда Сбер»
О чем речь? Рекомендательные системы используются на крупных торговых площадках: на маркетплейсах, в онлайн-кинотеатрах, интернет-магазинах. Их задача – познакомить клиента с продуктами, похожими на те, что он уже покупал.
На что обратить внимание? Основа работы рекомендательной системы – набор данных о клиентах и их поведении. Эта информация анализируется с помощью алгоритмов и выдает рекомендации покупателям.
Понятие рекомендательной системы
Рекомендательные системы – это программы, которые осуществляют подбор товаров, услуг или контента и предлагают их пользователям. Они используют большие объемы данных, анализируя миллионы записей, хранящихся в базе данных магазина.
Суть рекомендаций заключается в предсказании того, что с высокой вероятностью может заинтересовать пользователя. Этот прогноз формируется благодаря работе алгоритмов машинного обучения, которые проводят анализ обширных данных и выявляют в них закономерности, что и является основной задачей рекомендательной системы.
Проще говоря, рекомендательная система – это попытка алгоритма угадать, какие еще предложения могут нас заинтересовать.
Рекомендательные системы в интернет-магазинах используют разнообразные данные для оптимизации предложений, так как:
- характеристики товаров;
- цены;
- описания;
- статистику покупок;
- отзывы и оценки клиентов;
- информацию о товарах, приобретенных вместе;
- данные о поисковых запросах;
- предыдущие покупки;
- время, проведенное пользователем на страницах товаров;
- сотни других параметров для более точных и персонализированных рекомендаций.
Информация о брендах, моделях, цветах, технических характеристиках и ценах добавляется в систему при внесении новых товаров. Дополнительные данные, такие как оценки товаров, отзывы покупателей, статистика продаж и анализ поведения пользователей, поступают в систему по мере функционирования интернет-магазина.
Алгоритмы машинного обучения анализируют этот обширный объем данных, применяя различные формулы в зависимости от типа рекомендательной системы. Увеличение объема данных улучшает точность прогнозов и качество рекомендаций, делая систему более эффективной.
Виды рекомендательных систем
Существует четыре основных типа систем рекомендаций, каждый из которых применяет свои уникальные алгоритмы и методы принятия решений.
Фильтрация на основании контента.
Один из методов, основанных на анализе содержания, представляет собой легкий способ определения предпочтений пользователя. Этот контент-ориентированный подход базируется на сравнении предпочтений пользователей с продукцией или контентом, который их ранее заинтересовал. Например, в случае с фильмами, если человек просмотрел фильм конкретного жанра, система предложит ему фильмы того же репертуара.
Однако этот метод неактуален при покупке таких товаров, как бытовая техника, мебель или автомобиль, где предложение должно учитывать контекст и быть более точным.
Коллаборативная фильтрация.
Метод коллаборативной фильтрации в рекомендательных системах оперирует анализом данных о пользователях с максимально схожими вкусами и интересами, чтобы составить персонализированные рекомендации.
Этот подход учитывает не только оценки отдельного пользователя, но также берет во внимание предпочтения других покупателей, включая как явные, так и неявные сигналы. Например, если кто-то приобрел стиральную машину, алгоритм проанализирует информацию и предложит товары, которые привлекли внимание других покупателей, также проявивших интерес к стиральным машинам, вместо продукции других производителей.
Фильтрация, основанная на знаниях.
Рекомендации, основанные на знаниях, представляют собой более сложный метод фильтрации. Этот подход включает в себя подробный анализ предпочтений потенциального покупателя, основанный на его запросах. Например, при продаже недвижимости система берет в расчет такие параметры, как количество этажей, площадь дома, материал стен и другие, чтобы предложить пользователю наиболее привлекательные варианты.
Гибридные рекомендательные системы.
Гибридные рекомендательные системы представляют собой комбинацию методов фильтрации, объединяющих различные подходы. В интернет-магазинах одежды, например, система может предложить пользователю не только товары, аналогичные тем, которые он уже просматривал, но и продукцию, отобранную клиентами с совпадающими вкусами и предпочтениями. При формировании рекомендаций используется два подхода, обеспечивающих уникальные результаты: оценка контента и коллаборативная фильтрация.
Данный метод позволяет выдавать более точные рекомендации, используя доступные данные и при этом экономя время. Важно отметить, что нет универсального инструмента, но данная комбинация механизмов помогает оптимизировать процесс выдачи рекомендаций.
Сферы применения рекомендательных систем
На практике рекомендательные системы активно используются в сфере онлайн-торговли. В интернет-магазинах они предлагают клиентам подходящие товары в разделе «Вам также может понравиться» или рекомендуют другие продукты прямо в корзине. Кроме того, если товар отсутствует, алгоритмы могут предоставить аналоги.
Персональные рекомендации также часто встречаются в электронных рассылках.
Крупные ритейлеры, такие как Amazon, Ozon и Wildberries, успешно используют подобные алгоритмы.
Широкое применение рекомендательных систем имеют и стриминговые сервисы. Такие платформы, как Netflix, Spotify, Apple Music, «Яндекс.Музыка», а также YouTube и Megogo, применяют алгоритмы для индивидуального подбора контента своим пользователям.
Также данные алгоритмы активно используются в социальных сетях, например, во «ВКонтакте». Многие из них демонстрируют контент, собранный алгоритмами, хотя лишь немногие предоставляют возможность переключиться на хронологическую ленту.
Алгоритмы рекомендательных систем
- Корреляция Пирсона.
Алгоритм корреляции Пирсона позволяет выявить схожие характеристики нескольких клиентов, основываясь на анализе линейной зависимости между двумя признаками. Важно отметить, что данный подход не пригоден для изучения групп пользователей.
- Принцип совместной фильтрации.
Вместе с жесткой кластеризацией применяется принцип совместной фильтрации, который учитывает предпочтения и действия пользователей, но обладает более сложным алгоритмом. Однако этот метод имеет по крайней мере два существенных недостатка. Во-первых, он неэффективен для новых пользователей, для которых сложно подобрать актуальные рекомендации из-за ограниченной информации. Во-вторых, возникает проблема «холодного старта» из-за недостатка новых продуктов в системах рекомендаций.
- Кластеризация.
Подход к кластеризации пользователей основан на определении их схожести в определенном пространстве характеристик, уникальных для каждого ресурса в зависимости от контента. Например, в случае интернет-магазина это могут быть товары из категории «одежда», в то время как для аудиосервиса – музыкальные композиции. Когда несколько пользователей имеют полностью совпадающие или похожие характеристики, они объединяются в кластеры.
- Принцип фильтрации содержимого.
Принцип фильтрации содержимого представляет собой метод, симметричный совместной фильтрации. Здесь учитывается информация о том, что понравилось другим пользователям, в то время как фильтрация содержимого использует данные об индивидуальных предпочтениях потребителя. Этот подход имеет свои недостатки, такие как «холодный старт» и стандартность предоставляемых рекомендаций.
Оценка эффективности рекомендательных систем
Определение эффективности рекомендаций подразумевает два метода измерения:
- В первом случае подход ретроспективного офлайн-тестирования предоставляет возможность оценить эффективность рекомендательного алгоритма до его интеграции в бизнес-процессы. Например, компания может использовать историю взаимодействия пользователя с продуктами за месяц. За последнюю неделю проводится тестирование, где первые три недели служат обучающим материалом для алгоритма. Таким образом компания может сравнить рекомендации системы с реальным выбором пользователя.
- Второй метод предполагает онлайн-испытания с использованием AB-тестов на действующих алгоритмах для оценки эффективности рекомендаций. Оценка должна соответствовать целям бизнеса. Например, анализ разнообразия: постоянное предложение одних и тех же товаров или возможность открытия для пользователя новых продуктов. Важно также учитывать количество показываемых товаров и степень соответствия новых рекомендаций целям интернет-магазина, а также интерес пользователя к предлагаемым товарам.
Оценка качества рекомендаций является субъективным показателем, который трудно формализовать. Например, при стремлении компании расширить ассортимент, взаимодействуя с пользователем, необходимо внедрять разнообразие в рекомендации, что может снизить их качество из-за включения элемента случайности. Однако отсутствие разнообразия также неизбежно приведет к потере интереса со стороны покупателя. Необходимо находить баланс между этими аспектами.
Ограничения рекомендательных систем
- «Холодный старт».
При первом посещении сервиса алгоритмы находятся в неведении относительно интересов пользователя, что затрудняет предоставление подходящих рекомендаций. Некоторые развлекательные приложения предлагают новым клиентам указать свои предпочтения в жанрах, режиссерах, актерах и музыкантах еще на этапе регистрации. Это, конечно, смягчает проблему «холодного старта», однако требуется время для обучения рекомендательной системы.
Эта трудность затрагивает не только пользователей, но и контент. Появление новых элементов, таких как фильмы, книги, посты, представляет вызов в определении целевой аудитории для такого наполнения.
- Предвзятость.
Предвзятость в алгоритмах является неизбежным следствием человеческого влияния на их настройку. Несмотря на стремление современных систем к самообучению и автономности, они все равно остаются результатом воздействия людей, у которых есть свои стереотипы и устоявшиеся представления о мире. Это проявляется в том, что рекомендательные программы, например, могут предлагать различный контент в зависимости от пола или возрастной группы пользователей, а не основываясь на их интересах. Таким образом предвзятость проявляется не столько на уровне предпочтений, сколько на демографических признаках.
- Загрязнение ботами.
Влияние на результаты выдачи поисковых систем могут оказывать не реальные пользователи, а автоматизированные программы. Например, недобросовестные создатели контента часто используют тактику «накрутки» лайков, просмотров постов, фильмов и прослушиваний музыки. Этот подход позволяет манипулировать общественным мнением, предоставляя аудитории материалы, выгодные определенным интересам или группе людей. Для предотвращения подобных манипуляций различные сервисы внедряют сложные, но не всегда достаточно эффективные системы фильтрации.
Мифы о рекомендательных системах
Необходима обработка обширных объемов данных.
Иногда решение задачи может оказаться не таким уж сложным, особенно если воспользоваться уже имеющимися базами данных в качестве источника информации.
Примером таких баз могут служить автоматически собранные онлайн-кассой данные, которые присутствуют практически в каждой торговой точке сегодня.
Каждый владелец бизнеса вынужден предпринимать радикальные действия, чтобы выжить при нестабильной мировой экономике.
Мы знаем, как руководителям сейчас непросто, поэтому подготовили материалы, внедрив которые, вы можете увеличить средний чек продаж ваших менеджеров на 60%
Скачивайте и используйте уже сегодня:
Имея такие готовые данные, можно успешно реализовать работу рекомендательной системы, не сталкиваясь с излишней сложностью задачи.
На данный момент искусственный интеллект не позволяет достичь требуемого результата.
Существует два убедительных аргумента, опровергающих данное утверждение. Во-первых, существуют давно утвержденные и успешно применяемые методы оценки эффективности рекомендательных систем. На рынке представлены как платные, так и бесплатные инструменты для этого процесса.
Во-вторых, можно обратить внимание на быстрое совершенствование алгоритмов самих рекомендательных систем. Этот факт позволяет надеяться на еще более высокую эффективность их внедрения в ближайшем будущем.
Инвестиции в рекомендательные системы настолько значительны, что не оправдывают себя.
Хотя данное утверждение содержит долю истины, оно лишь частично соответствует действительности. Эффективность системы рекомендаций проявляется наиболее ярко при обслуживании обширной аудитории.
Однако не следует недооценивать их потенциал для маленьких интернет-магазинов, где они способны приносить значительные преимущества. Важно отметить, что в данном случае на создание и внедрение подобных систем требуется гораздо меньше финансовых ресурсов. Опыт демонстрирует, что грамотное использование даже простейших алгоритмов рекомендаций существенно увеличивает объемы продаж.
Читайте также
В конечном итоге инвестиции, необходимые для разработки рекомендательных систем, могут быть полностью окуплены в течение квартала или полугодия, после чего эти системы начинают приносить стабильную прибыль.
Часто задаваемые вопросы о рекомендательных системах
Какие плюсы и минусы характерны для рекомендательных систем?
В контексте бизнеса основная выгода заключается в увеличении объема продаж товаров и услуг, что приводит к росту финансового благосостояния. Это, в свою очередь, создает выгодные перспективы для компаний. С точки зрения пользователей, такие системы создают более удобные условия взаимодействия с веб-платформой.
Однако существуют и недостатки. Один из них заключается в том, что рекомендательные системы могут привести к унификации пользовательского опыта, что, в свою очередь, может привести к потере индивидуальности каждого посетителя. Также следует отметить, что есть риск формирования и навязывания определенного мировоззрения среди аудитории, а это может вызвать негативные реакции.
Всегда ли рекомендательные системы приносят финансовый доход?
Сервис не ограничивается продажей товаров. Прибыль может поступать не только от комиссионных, но и от повышения лояльности клиентов. Укрепление связи с потребителями способствует их удержанию и стимулирует повторное обращение к предоставляемым услугам или продукции.
Каков принцип работы рекомендательной системы?
Netflix разработала выдающуюся рекомендательную систему под названием Cinematch, которая признана экспертами как одна из наиболее эффективных в своем классе. Несмотря на то что компания сохраняет в тайне детали ее функционирования, общие принципы работы системы вполне ясны.
При регистрации на платформе пользователю предлагается выбрать несколько своих любимых фильмов, на основе которых рекомендательная система предоставляет персонализированные предложения. После этого пользователь может выражать свое отношение к просмотренному контенту, ставя лайки или дизлайки, которые алгоритм учитывает при дальнейшем формировании рекомендаций.
Мы рассмотрели основы функционирования рекомендательных систем и принципы, на которых они строятся. Эти системы представляют собой эффективный инструмент для увеличения объема продаж, что делает их важным элементом в любом бизнесе. Создание качественного алгоритма, конечно, требует глубоких знаний в области информатики и математики. Однако стоит отметить, что существует обширный выбор готовых примеров рекомендательных систем, которые можно адаптировать под потребности конкретного предприятия. Кроме того, данную задачу часто поручают специалистам, обладающим необходимым опытом, что обеспечивает достижение желаемого результата.
