Verdienen Sie Geld mit Ihren Tech-Blogs, Gadgets und Tipps

Mikä on älykäs tarjousjärjestelmä ja mihin sitä käytetään?

Huomautus: Seuraava artikkeli auttaa sinua: Mikä on älykäs tarjousjärjestelmä ja mihin sitä käytetään?

Tarjousjärjestelmä: Tässä loputtomassa tietojoukossa tarvitaan työkaluja tietojen tarkentamiseen, priorisoimiseen ja tarkkaan esittämiseen, jotta käyttäjät eivät jää loukkuun valtavaan tietomäärään. Sen sijaan, että heillä olisi ongelmia tiedon ylikuormituksen kanssa, he saavat ainoan makuun sopivan tiedon.

Tietojen runsaus aiheuttaa Internetin käyttäjille monia ongelmia, joten yritykset päättivät käyttää suositusjärjestelmän tekniikkaa ratkaistakseen päivittäin ja dynaamisesti syntyvän valtavan tiedon etsimisen ongelman.

Poistaa. Ehdotusjärjestelmät voivat näyttää käyttäjille räätälöityä sisältöä ja palveluita.

Mikä on ehdotusjärjestelmä?

Kuten aiemmin mainittiin, käyttäjien saatavilla olevan tiedon räjähdysmäinen määrä on johtanut ongelmiin, kuten tiedon ylikuormitukseen. Tämä tekee käyttäjien mahdottomaksi saada haluamiaan tietoja suoraan ja oikea-aikaisesti. Suuret yritykset, kuten Google, käyttivät alun perin tiedonhakujärjestelmiä, jotka pystyivät ratkaisemaan ongelmia. Nämä järjestelmät eivät kuitenkaan tarjonneet tarvittavia ratkaisuja tiedon priorisoimiseen ja personointiin.

Tietojen palautusjärjestelmien suurin ongelma on tietojen ylivuoto, koska tietoa syntyy jatkuvasti. On tärkeää näyttää käyttäjille vain heidän makuun sopivaa tietoa. Siksi yritykset päättivät tarjota järjestelmiä, jotka pystyvät ennustamaan käyttäjien makua ja näyttämään käyttäjille tiettyjä tuotteita tai palveluita käyttäjäprofiilin perusteella.

Tässä käyttäjäprofiililla tarkoitetaan tiettyä tietoa käyttäjästä tai käyttäjän käyttämästä järjestelmästä. Jotkut suoritettuihin hakuihin liittyvät viestit on tallennettu tähän järjestelmään.

Ehdotusjärjestelmät ovat osa tiedon suodatusjärjestelmää ja käyttävät koneoppimisalgoritmeja ennustamaan käyttäjien kiinnostusta tiettyyn tuotteeseen tai palveluun.

Esimerkiksi Amazonin suurimmissa verkkokaupoissa tarjousjärjestelmä auttaa käyttäjää valitsemaan itselleen sopivimmat tuotteet aina verkko-ostoksen yhteydessä. Nämä järjestelmät ovat kuin myyjät, jotka tuntevat kanta-asiakkaansa hyvin ja tekevät heille ostotarjouksia tämän tiedon perusteella.

Yksi tarjousjärjestelmien olennaisista komponenteista on suositustoiminto, joka hankkii tietoja käyttäjistä ja ehdottaa samanlaisia ​​tai parempia tuotteita kriteerien, kuten tuotteen luokituksen, perusteella (kuva 1).

Ehdotamme järjestelmiä, jotka tarjoavat käyttäjille parhaat tulokset erilaisista tekniikoista, kuten koneoppimismenetelmistä, käyttäjämallintamisesta, tapauspohjaisesta päättelystä, rajoitteisiin tyytyväisyydestä ja datatieteen käytöstä. Ei haittaa tietää, että henkilökohtaiset tarjoukset ovat tunnusomaisia ​​nykypäivän verkkokauppasivustoille, kuten Amazon, Netflix ja Pandora.

kuva 1

Miksi käyttää tarjousjärjestelmiä?

Tarjousjärjestelmiä käytetään myynnin lisäämiseen personoimalla tarjouksia käyttäjille ja parantamalla asiakaskokemusta. Nämä järjestelmät nopeuttavat käyttäjien hakuja ja antavat käyttäjien pääsyn sisältöön. Lisäksi he voivat tarjota loistavia tarjouksia tuotteista ja palveluista. Tarjousjärjestelmät antavat yrityksille merkittävän kilpailuedun pysyä askeleen edellä kilpailijoita ja kasvattaa myyntiä.

Yritykset voivat käyttää tarjousjärjestelmiä lähettääkseen sähköposteja, jotka sisältävät linkkejä käyttäjien mieltymyksiä vastaaviin tuotteisiin tai palveluihin. Kun käyttäjät saavat tarjouksia yrityksiltä, ​​jotka vastaavat heidän etujaan, heidän luottamusnsa kasvaa ja todennäköisyys, etteivät he lähde yrityksestä ja siirry muiden kilpailijoiden luo, kasvaa.

Mitä etuja ehdotusjärjestelmistä on?

Ehdotusjärjestelmiä käytetään monilla alueilla ja ne koskevat sekä palveluntarjoajia että käyttäjiä. Nämä järjestelmät vähentävät verkkokaupan tuotteiden etsimisen ja valinnan kustannuksia ja vaikuttavat suoraan käyttäjien päätöksiin. Näiden järjestelmien käyttäjä ei kuitenkaan rajoitu tähän Sähköinen kaupankäynti. Nämä akateemiset kirjastojärjestelmät auttavat käyttäjiä menemään luettelohakuja pidemmälle ja nopeuttavat käyttäjien pääsyä haluamaansa sisältöön.

Toinen tarjousjärjestelmien sovellusalue on multimediapalvelut musiikin tai elokuvien tarjoamiseen ja soittolistojen luomiseen. Yksi näiden järjestelmien tehokkaimmista Sovelluksista on kuitenkin sosiaaliset verkostot, jotka tarjoavat käyttäjille houkuttelevia ja tarkkoja sisältöehdotuksia. Kun esimerkiksi kirjoitat lauseen YouTubeen tai avaat YouTuben etusivun, näet ensin videoita, jotka vastaavat makuasi ja hakujasi.

Kun avaat Twitterin, näet ensimmäisenä sellaisten ihmisten viestit, jotka liittyvät läheisesti toimintaasi tässä sosiaalisessa verkostossa.

Mielenkiintoista on, että yllä olevia järjestelmiä käytetään myös rahoituspalveluissa, erityisesti pörssissä ja osakeannissa, auttamaan osakkeenomistajia ostamaan osakkeita, jotka saattavat kasvaa eniten.

Epäilemättä olet kuullut viime aikoina, että joidenkin digitaalisten valuuttojen hinnat ovat yhtäkkiä laskeneet tai nousseet tai että käyttäjien tietoon on tullut uusia kolikoita. Nämä ylä- ja alamäet huomioon ottaen nämä järjestelmät vaikuttavat käyttäjien valintoihin. Kun avaat Twitterin, näet ensimmäisenä sellaisten ihmisten viestit, jotka liittyvät läheisesti toimintaasi tässä sosiaalisessa verkostossa.

Mielenkiintoista on, että yllä olevia järjestelmiä käytetään myös rahoituspalveluissa, erityisesti pörssissä ja osakeannissa, auttamaan osakkeenomistajia ostamaan osakkeita, jotka saattavat kasvaa eniten.

Epäilemättä olet kuullut viime aikoina, että joidenkin digitaalisten valuuttojen hinnat ovat yhtäkkiä laskeneet tai nousseet tai että käyttäjien tietoon on tullut uusia kolikoita. Nämä ylä- ja alamäet huomioon ottaen nämä järjestelmät vaikuttavat käyttäjien valintoihin. Kun avaat Twitterin, näet ensimmäisenä sellaisten ihmisten viestit, jotka liittyvät läheisesti toimintaasi tässä sosiaalisessa verkostossa.

Mielenkiintoista on, että yllä olevia järjestelmiä käytetään myös rahoituspalveluissa, erityisesti pörssissä ja osakeannissa, auttamaan osakkeenomistajia ostamaan osakkeita, jotka saattavat kasvaa eniten. Epäilemättä olet kuullut viime aikoina, että joidenkin digitaalisten valuuttojen hinnat ovat yhtäkkiä laskeneet tai nousseet tai että käyttäjien tietoon on tullut uusia kolikoita.

Nämä ylä- ja alamäet huomioon ottaen nämä järjestelmät vaikuttavat käyttäjien valintoihin.

Mielenkiintoista on, että yllä olevia järjestelmiä käytetään myös rahoituspalveluissa, erityisesti pörssissä ja osakeannissa, auttamaan osakkeenomistajia ostamaan osakkeita, jotka saattavat kasvaa eniten.

Epäilemättä olet kuullut viime aikoina, että joidenkin digitaalisten valuuttojen hinnat ovat yhtäkkiä laskeneet tai nousseet tai että käyttäjien tietoon on tullut uusia kolikoita. Nämä ylä- ja alamäet huomioon ottaen nämä järjestelmät vaikuttavat käyttäjien valintoihin.

Mielenkiintoista on, että yllä olevia järjestelmiä käytetään myös rahoituspalveluissa, erityisesti pörssissä ja osakeannissa, auttamaan osakkeenomistajia ostamaan osakkeita, jotka saattavat kasvaa eniten.

Epäilemättä olet kuullut viime aikoina, että joidenkin digitaalisten valuuttojen hinnat ovat yhtäkkiä laskeneet tai nousseet tai että käyttäjien tietoon on tullut uusia kolikoita. Nämä ylä- ja alamäet huomioon ottaen nämä järjestelmät vaikuttavat käyttäjien valintoihin.

Milloin yritysten tulisi käyttää tarjousjärjestelmiä?

Nyt kun meillä on perusymmärrys näistä järjestelmistä, on aika puhua oikeasta ajasta ottaa nämä järjestelmät käyttöön yrityksessä. Yritykset voivat menestyä ilman tarjousjärjestelmää, mutta jos he haluavat hyödyntää datan kätkettyä voimaa paremman käyttökokemuksen luomiseksi ja tulojen kasvattamiseksi, heidän on valittava tarjousjärjestelmä.

Toimitusjohtajien ensimmäinen kysymys on, kannattaako kiinteään tarjousjärjestelmään sijoittaminen sen arvoista. Tähän kysymykseen vastaamiseksi on tarkasteltava kilpailutusjärjestelmät käyttöönottaneiden yritysten toimintaa ja sitä, mitä lisäarvoa kilpailutusjärjestelmä on niille tuonut.

McKinsey Instituten vuonna 2020 julkaiseman raportin mukaan 35 % Amazonin verkkokaupoista tehdyistä ostoksista perustui tarjousjärjestelmän käyttöön ja 75 % Netflixistä katsomistaan ​​perustui tarjousjärjestelmän suosituksiin, jotka olivat myyntitasoja.

Se on lisännyt Netflixiä huomattavasti. Alizilan vuoden 2016 Kiinan kansallisella ostofestivaaleilla julkaisemat tilastot osoittavat, että Alibaban tulosprosentit kasvoivat 20 prosenttia personoitujen aloitussivujen käytön ansiosta.

“Ehdotusjärjestelmä lisäsi käyttäjien näkyvyyttä YouTubessa 70 %”, sanoo Google. Lopuksi McKenzie huomautti, että järjestelmät lisäävät myyntiä 20 prosenttia ja kannattavuutta 30 prosenttia.

Mitkä ovat tarjouskilpailujärjestelmän käyttöönoton vaatimukset?

Data on jokaisen yrityksen tärkein voimavara. Mitä suurempi ja merkityksellisempi yrityksen tietojoukko on, sitä tarkempi on tarjousjärjestelmien suorituskyky ja sitä tarkempi tulos.

Lisäksi yritykset varmistavat, että ehdotetun tietojärjestelmän kehitystiimillä on dataa, jota voidaan analysoida ja käsitellä koneoppimisen ja datatieteen tekniikoiden avulla yritykselle lisäarvon lisäämiseksi.

Jos yrityksellä on vain metatietoja, ehdotusjärjestelmiä voidaan rakentaa sisältöpohjaisella tekniikalla. Collaborative Filtering -tekniikka voi luoda näitä järjestelmiä, kun yrityksellä on tietoa useista käyttäjäkohteiden vuorovaikutuksista.

Käyttäjäkohteiden vuorovaikutustiedoista on muistettava kaksi tärkeää asiaa:

  • Vuorovaikutukset on määritettävä poimittavien tietojen järjestelmätyypin mukaan. Oletetaan, että käyttäjä käyttää verkkokauppasivustoa. Tässä tapauksessa vaihto voi sisältää palveluiden tai tuotteiden napsautuksia, hakukyselyitä, vierailuja, suosikkeja, ostoksia, nimenomaisia ​​arvosteluja, ostoskorissa olevia tuotteita ja tuotteita ostoskorista ja vastaavia.
  • Se määrittelee eksplisiittisesti tai implisiittisesti. Suora vuorovaikutus on, kun käyttäjä osoittaa positiivista tai negatiivista halua tuotetta tai palvelua kohtaan, arvioi tuotetta tai kommentoi tuotetta. Implisiittiset vuorovaikutukset viittaavat käyttäjien toimiin. Esimerkiksi hakukyselyt tai tuoteostot kuvaavat käyttäjän kiinnostuksen kohteita.

Kuinka tarjousjärjestelmät toimivat?

Ehdottamalla tietoa käyttäjästä, tuotteista ja palveluista sekä vastaanottamalla eksplisiittistä ja implisiittistä palautetta ehdotusjärjestelmä oppii ennustamaan ja antamaan asianmukaisia ​​suosituksia.

Tyypillisesti ehdotusjärjestelmä perustuu kuusivaiheiseen tiedonkeruusykliin: eksplisiittinen palaute, implisiittinen palaute, sekapalaute, oppiminen ja ennustus/ehdotus.

Kerää tietoa:

Tässä vaiheessa on kaksi vaihtoehtoa. Ensinnäkin asiantuntija (mallintaja) ohjaa tiedontuotantoprosessia, jota kutsutaan suunniteltuksi testausmenetelmäksi. Toinen mahdollisuus on, että yllä olevaa lähestymistapaa kutsutaan objektiiviseksi havainnoimiseksi, kun asiantuntijalla ei ole vaikutusta tiedontuotantoprosessiin. Objektiivisen havainnoinnin lähestymistapa viittaa nimensä mukaisesti satunnaisdatan tuottamiseen.

Otantajakauma on todennäköisyyspohjainen tilastojakauma, joka kerää enemmän näytteitä tietystä populaatiosta. Väestöjakauma on olennainen tilastollinen aihe, joka viittaa kaikkien mahdollisten havaintojen jakautumiseen ja vuorovaikutuksessa frekvenssijakauman kanssa, kattava datayhteenveto. Sanojen luokittelun esiintyvyysjakauma voi kuvata jokaista luokkaa prosentteina tai määränä.

Palautusviesti:

Eksplisiittiset, implisiittiset ja hybridipalautteet ovat suunnilleen samanlaisia, ja ne perustuvat havaintoihin, olemassa olevien tietokantojen, tietovarastojen ja tietovarastojen kautta kerättyihin tietoihin. Ehdotusalgoritmit luokitellaan yleensä niiden käyttämän tietolähteen perusteella.

Tästä on kolme tietolähdettä:
  • Käyttäjälähtöisten resurssien sosiaalinen tuntemus. Henkilökohtaista tietoa tietystä käyttäjästä.
  • Sisältötietoa tarjottavista tuotteista ja palveluista voi sisältää yksinkertaisia ​​toimintoja, ontologista tietoa ja keinoja koskevaa tietoa. Järjestelmä voi ennustaa tuotteita tai palveluita, jotka vastaavat käyttäjän tarpeita.

Tyypillisesti palaute koostuu kahdesta vaiheesta: poikkeavien tietojen tunnistaminen ja poistaminen (poikkeavien tietojen havaitseminen ja jakaminen), mukaan lukien lähtevien tietojen tunnistaminen ja mahdollinen poistaminen ja poikkeaville tiedoille herkkien vankkojen mallinnusmenetelmien suunnittelu sekä skaalaus, koodaus ja valinta. Ominaisuuksia (skaalaus, koodaus). ja asetusominaisuudet).

Palaute sisältää useita vaiheita, kuten muuttujan skaalaus ja erityyppiset koodaukset. Lisäksi erityisillä koodausmenetelmillä pyritään vähentämään mallintamiseen käytettävän datan määrää tarjoamalla vähemmän arvokkaita ja käytännöllisiä toimintoja.

Nämä ovat vain joitain esikäsittelytoiminnoista, jotka tapahtuvat sideainetehtaissa.

Palaute ei saa olla täysin riippumaton muista vaiheista, ja se toistetaan yleensä useita kertoja. Jokainen iteraatio voi parantaa tietojoukkoa tai määrittää uuden tietojoukon myöhempiä iteraatioita varten.

Oppimisvaiheella tarkoitetaan sopivan teknologiamallin, älykkään algoritmin, valintaa ja toteutusta. Tässä vaiheessa suorituskyky perustuu useisiin malleihin parhaan mallin valitsemiseksi.

Ennustaminen tarkoittaa yritysten tukemista strategisissa päätöksissä. Tästä syystä niiden on oltava tulkittavissa. Useimmissa tapauksissa käyttäjät epäröivät tehdä päätöksiä monimutkaisten mallien perusteella, ja heitä kutsutaan teknisellä kielellä mustaksi laatikoksi.

Tyypillisesti yksinkertaiset mallit ovat paremmin tulkittavissa, mutta vähemmän tarkkoja. Näiden mallien tulkinnan ongelmana on, että ne vaativat erityisiä tekniikoita ja erillistä työtä tulosten validoimiseksi.

Käyttäjät eivät halua nähdä satoja sivuja eri tilastoihin liittyviä tuloksia. Lisäksi tavalliset käyttäjät eivät ymmärrä tuloksia eivätkä heillä ole riittävästi tietoa yhteenvedon tekemiseen, tulkitsemiseen ja soveltamiseen tärkeiden päätösten tekemiseen. Ainoa asia, jolla heille on merkitystä, on tulos.

Kuinka valmistelet tiedot tarjousjärjestelmiä varten?

Tietoja voidaan valmistaa eri tavoin ja eri muodoissa. Kahta yleistä menetelmää, eksplisiittistä arviointia ja implisiittistä arviointia, käytetään kuitenkin laajalti. Lopullisen sijoituksen muodostavat käyttäjät ja ehdotusjärjestelmä poimii käyttäjien kommentit.

Selkeitä esimerkkejä tästä ovat tähtiluokitukset, arvostelut, palaute, tykkäykset ja seurannat. Implisiittistä sijoitusta käytetään, kun käyttäjät ovat vuorovaikutuksessa tuotteiden ja palvelujen kanssa. Tässä tapauksessa ennustajajärjestelmät arvaavat käyttäjän käyttäytymisen.

Se perustuu tietoisiin ja tiedostamattomiin käyttäjien klikkauksiin tuotteilla tai palveluilla ja on suhteellisen yksinkertainen. Napsautusnumerot ja ostot ovat selkeitä esimerkkejä. Molemmilla menetelmillä on kuitenkin yhtäläisyyksiä, ja tarkemmin sanottuna ne perustuvat samankaltaisuuskriteereiksi kutsuttuihin mittareihin.

Samankaltaisuuskriteerit ovat etäisyysmittauksia, joissa tutkitaan lähimmät pisteet, joilla on suurin samankaltaisuus, ja kaukaisimmat kohdat, joilla on vähiten samankaltaisuutta.

Yleisimmin käytetyt samankaltaisuuskriteerit järjestelmiä ehdotettaessa ovat Minkowskin etäisyys, Manhattanin etäisyys, Euklidinen etäisyys, Hammingin etäisyys, kosinin samankaltaisuuskerroin, Pearsonin kerroin ja mainittu Jaccard-indeksi.

Kuinka moneen ryhmään hakijajärjestelmät on jaettu?

Ehdotetut järjestelmät on jaettu kolmeen pääryhmään: hybridisuodatusmenetelmä, ryhmäsuodatus ja sisältöpohjainen suodatus. Tässä yhteydessä ryhmäsuodatusmenetelmä on jaettu kahteen muistipohjaisen ja mallipohjaisen lähestymistavan alaryhmään. Jokaisen menetelmän selitys on seuraava:

  • Sisältöpohjainen ehdotusjärjestelmä: Nämä järjestelmät esittävät ehdotuksen käyttäjän kohteiden ominaisuuksien ja profiilin perusteella. Esimerkiksi jos käyttäjä on ollut kiinnostunut tuotteesta tai palvelusta aiemmin, oletetaan, että hän saattaa olla kiinnostunut tuotteesta kahdesti tulevaisuudessa. Tässä tapauksessa samanlaiset elementit ryhmitellään niiden ominaisuuksien perusteella. Käyttäjäprofiileilla on tässä ratkaiseva rooli, sillä heidän kiinnostuksensa määräytyvät historiallisten vuorovaikutusten tai käyttäjien nimenomaisten kysymysten ja vastausten perusteella.
  • Ryhmäjalostusjärjestelmät: Ryhmätarkennus on yksi yleisimmin käytetyistä ehdotusjärjestelmien suunnittelussa ja rakentamisessa käytetyistä tekniikoista ja tuottaa tyypillisesti parempia tuloksia kuin sisältöpohjaiset järjestelmät. Suosittuja näitä järjestelmiä käyttäviä verkkosivustoja ovat YouTube ja Netflix. Nämä järjestelmät visualisoivat käyttäjien vuorovaikutuksia matriisin avulla ja käyttävät sitten luokittelu- ja regressiotekniikoita (kuva 2).
  • Mallipohjainen menetelmä: Tämä menetelmä perustuu koneoppimiseen ja tiedon louhintaan. Yllä kuvatun prosessin tavoitteena on opettaa malleja, jotka voivat tehdä ennusteita. Yllä olevan menetelmän tärkein etu on, että se voi tarjota käyttäjälle monia tuotteita ja palveluita ja siksi sen suorituskyky on parempi kuin muilla esimerkeillä.

Sisällysluettelo