Holiday Shopping Shop Inteligent cu motorul recomandat de Amazon
La Craciun mulți dintre noi se luptă cu alegerea celui mai potrivit cadou pentru cei dragi. Vânătoarea de cadouri pentru Crăciun poate necesita zile de planificare, câteodată săptămâni. În afară de partea sa distractivă și bucuroasă, Cumpărăturile de Crăciun pot fi o experiență consumatoare de timp și stresantă.
Din fericire, în epoca tehnologiei avansate, există instrumente disponibile în mod gratuit, care pot face procesul de cumpărături mult mai eficient și mai productiv. În acest post vă voi arăta cum vă poate ajuta unul dintre cele mai mari site-uri ale comercianților cu amănuntul din lume, Amazon.com găsirea celor mai bune cadouri pentru prietenii și familia ta într-un interval de timp rezonabil cu ajutorul motorului său de recomandări inteligente.
Experiență utilizator personalizată
Cele mai de succes site-uri din lume, cum ar fi Amazon, Facebook și Youtube sunt atât de populare pentru că ele oferă o experiență personalizată pentru utilizatori tuturor.
Personalizarea experienței utilizatorului înseamnă în principiu că companiile observă utilizatorii lor în timp ce navighează prin site-ul lor și efectuează diferite acțiuni pe el. Ei colectează datele în baze de date îngrijite și o analizează.
Nu este dăunător pentru intimitate? Din anumite puncte de vedere, da, este; aceste companii ar putea să știe mai multe despre noi decât pe cei mai apropiați prieteni sau chiar pe noi înșine. Pe de altă parte, ne oferă un serviciu care ne poate ușura viața, și deciziile noastre mai bine informate.
Dacă privim din punct de vedere tranzacțional, "plătim" pentru o experiență îmbunătățită a utilizatorului și pentru confort, cu o parte din confidențialitatea noastră.
Desigur, bătăliile legale între furnizorii de conținut online și autoritățile sunt constante, gândiți-vă doar la legea cookie-ului din UE, care nu este atât de iubită, dar opțiunea de oprire este din ce în ce mai puțin o opțiune realistă pentru cineva care dorește să se bucure de un stil de viață din secolul XXI util pentru a înțelege modul în care recomandările personalizate funcționează în spatele scenei.
Recomandările Tech Behind Amazon
În timp ce navigăm pe site-ul Amazon, găsim recomandări personalizate peste tot sub titluri “Nou pentru tine”, “Recomandări pentru tine în Magazinul Kindle”, “Recomandări recomandate”, “Clientii care au cumparat acest produs au mai achizitionat si”, și multe altele.
Recomandări au fost integrate în fiecare parte a procesului de achiziție de la căutare produs la checkout. Recomandările personalizate sunt alimentate de un motor de recomandare inteligent, care informează utilizatorii mai bine și mai bine pe măsură ce utilizează site-ul.
Pentru a înțelege mai bine sistemele de recomandare, este o idee bună să le gândiți la ele versiuni avansate ale motoarelor de căutare. Când căutăm un articol pe Amazon, nu numai că returnează rezultatele, ci și face previziuni despre produsele de care avem nevoie, și își prezintă recomandările pentru noi.
Sistemele recomandate folosesc diferite tipuri de algoritmi de învățare a mașinilor și au devenit comercial implementabile cu evoluția tehnologiei de date mari. Motoarele de recomandare sunt produse bazate pe date, la fel de ei trebuie să găsească cel mai relevant set de date mici din vastul ocean de date mari.
Sarcina de calcul pe care sistemele de recomandare trebuie să le rezolve este combinația dintre analiza predictivă și filtrarea
Ei folosesc una din următoarele abordări:
(1) Filtrare colaborativa, care caută asemănări între date colaborative cum ar fi achiziții, ratinguri, aprecieri, upvotes, downvotes în:
- fie user-user matrix, unde recomandările sunt generate pe baza alegerilor altor clienți care au plăcut, cumpărat, evaluat etc. produse similare,
- sau produs-produs matrice, unde motorul de recomandare returnează produse care sunt similare în achiziții, plăceri, ratinguri etc. pentru produsele pe care le-a cumpărat, le-a acordat, le-a plăcut, a crescut inainte de
Amazon o folosește pe cea din urmă, deoarece este mai avansată (a se vedea în detaliu în secțiunea următoare).
(2) Filtrarea bazată pe conținut, care face previziuni bazate pe asemănările caracteristicilor obiective ale produselor, cum ar fi specificul, descrierea, autorii și, de asemenea, pe preferințele anterioare ale utilizatorului (care nu sunt comparate cu preferințele altor utilizatori).
(3) Filtrare hibridă, care utilizează o combinație de filtrare bazată pe colaborare și conținut.
Matricea produsului-produs
Modul tradițional de filtrare colaborativă utilizează matricea utilizator-utilizator și, deasupra unei anumite cantități de date, are probleme grave de performanță.
Pentru a se potrivi cu preferințele, evaluările, achizițiile tuturor utilizatorilor și găsiți cei care sunt cei mai apropiați de utilizatorul activ, motorul de recomandări trebuie analizat fiecare utilizator în baza de date și potriviți-le cu cea actuală.
Dacă ne gândim la mărimea lui Amazon, este clar că acest tip de filtrare nu este fezabil pentru ei, așa că inginerii Amazonului au dezvoltat o versiune imbunatatita a metodei anterioare si l-au numit item-to-item de filtrare colaborativă.
Filtrul colaborativ de la un element la altul păstrează succes de colaborare ca punct de referință în locul calităților obiective ale unui produs (a se vedea filtrarea bazată pe conținut, de mai sus), dar execută interogările din matricea produsului-produs, ceea ce înseamnă că nu compară utilizatorii, ci compară produsele.
Motorul de recomandare aruncă o privire asupra produselor pe care le-am cumpărat, le-am evaluat, le-am pus pe lista de dorințe, am comentat etc. până acum, apoi caută alte elemente din baza de date care au rate și achiziții similare, le agregă, cele mai potrivite ca recomandări.
Cum să obțineți recomandări mai bune
Înapoi la cumpărăturile de Crăciun, este posibil să antrenează motorul recomandărilor Amazonului pentru a obține rezultate mai bune. Dacă aveți doar o idee vagă despre ce să cumpărați pentru o persoană iubită, nu trebuie să faceți altceva decât să lăsați urme pe site în timp ce navigați.
De dragul acestui post am încercat asta singură.
Punctul meu de plecare a fost că am vrut să găsesc niște mobilier de birou mai mic, dar nu știam exact ce. Așa că am introdus câteva cuvinte cheie în bara de căutare și am început să răsfoiesc rezultatele. Am pus obiectele pe care mi le-a plăcut în lista mea de dorințe, am evaluat unele recenzii ca “Util”, a scăpat niște mobilier de birou în coșul meu.
Dacă am cumpărat vreodată un articol similar pe Amazon, ar fi fost destul de util să scriu o recenzie despre el, dar de fapt nu am putut face acest lucru (puteți scrie doar recenzii despre produse pe care le-ați cumpărat deja).
După aproximativ 10-15 minute, m-am oprit și am făcut clic pe paginile mele de recomandare (care pot fi găsite în secțiunea "Recomandări") “[Amazonul tău]” punct de meniu). Înainte de experiment am avut doar cărți pe această pagină, pentru că de obicei cumpăr de pe Amazon. După căutarea amplă, cărțile au dispărut și au fost înlocuite cu mobilier de birou răcoros, după cum puteți vedea mai jos.
Optimizarea motorului
Este posibil să pregătiți suplimentar motorul de recomandare, la fel ca în fiecare recomandare există a “De ce este recomandat?” legătură. Printre recomandările mele se poate vedea un bin liner (ultimul articol), care nu este un produs de mobilier de birou și unul pe care nu vreau să îl cumpăr pentru Crăciun.
Să vedem de ce este aici.
După ce am făcut clic pe link, Amazon ma informează că a fost recomandată deoarece am pus un anumit scaun de birou în biroul meu. E o legătură interesantă, dar încă nu am nevoie de ea.
Am două opțiuni aici, eu pot bifa “Nu sunt interesat” casete de control de lângă linia de bin sau “Nu utilizați pentru recomandări” lângă scaunul de birou. Eu bifez “Nu sunt interesat” Caseta de bifat.
Și în acest moment căptușelul a dispărut, înlocuit cu alt produs recomandat, ceea ce înseamnă că sunt cu un pas mai aproape de darul perfect.
Prea rău dacă voi avea vreodată nevoie de linia de rezervă exactă în viitor, totuși. Oh, așteptați. Am găsit soluția pentru asta. Sub “Îmbunătățiți recomandările” punctul de meniu, pot edita elementele pe care le-am marcat cu “Nu sunt interesat” eticheta
Când mi-am găsit vânătoarea imaginată de cadouri, pot pur și simplu să deblochez produsele pe care aș dori să le văd în rândul recomandărilor mele în viitor.
