Как работают рекомендательные системы на базе ИИ
Персонализация — ключ к росту продаж и удержанию клиентов. Рекомендательные системы на базе ИИ анализируют поведение пользователей и выдают лучшие релевантные предложения. Они помогают бизнесу эффективно взаимодействовать с клиентом в условиях изобилия информации и продуктов. Это улучшает пользовательский опыт, повышает конверсию и увеличивает лояльность.
Содержание
- Что такое рекомендательные системы на базе ИИ
- Уровни использования ИИ в рекомендательных системах
- Типы обработки информации при построении рекомендательных систем
- Как работает система рекомендаций на примере клиентского пути
- Этические вопросы и возможные риски
В статье рассказываем, что такое интеллектуальные рекомендательные системы, чем они отличаются от обычных систем, каких типов бывают и как работают.
Что такое рекомендательные системы на базе ИИ
Прежде чем перейти к рекомендательным системам, разберёмся что представляет собой искусственный интеллект. ИИ — это система, которая автоматически анализирует информацию и решает задачи подобно человеческому интеллекту, но в больших объёмах.
Работает он за счет алгоритмов и моделей машинного обучения, которые обрабатывают и анализируют большие объемы данных и выявляют закономерности.
Рекомендательные системы на базе ИИ — технология, которая помогает пользователям находить релевантные товары, услуги или контент, используя современные алгоритмы машинного обучения, нейросети и обработку больших данных. Они способны анализировать сложную информацию, обучаться на ней и выдавать рекомендации на основе индивидуальных предпочтений и изменяющихся условий.
Какие задачи решают
Интеллектуальные рекомендательные системы повышают вовлечённость, улучшают пользовательский опыт и увеличивают конверсию. Вот как они это делают:
1. Персонализируют рекомендации. Подбирают контент или продукт под уникальные интересы и предпочтения каждого пользователя на основе анализа его поведения и взаимодействий с системой.
2. Учитывают изменения в реальном времени. Алгоритмы мгновенно подстраивают рекомендации по мере появления новых данных.
3. Предсказывают намерения. Определяют вероятность того, что пользователь заинтересуется новым продуктом на основе анализа его действий и предпочтений.
4. Обрабатывают большие данные. Эффективно работают с огромными объемами данных, которые включают пользовательские данные, взаимодействия с платформой, контекстные сведения и т.д.
5. Ранжируют и сортируют. Оптимизируют порядок по которому товары предлагаются пользователям, основываясь на их вероятной релевантности и привлекательности.
6. Снижают проблему “холодного старта”. Предоставляют релевантные рекомендации новым пользователям при ограниченном количестве данных.
По прогнозам международной консалтинговой компании McKinsey, использование ИИ может повысить продажи ритейлеров до 5% и улучшить маржу EBIT на 0.2-0.4%.
Чем отличаются от обычных рекомендаций
Традиционные рекомендательные алгоритмы — системы, которые применяют базовые алгоритмы для предоставления рекомендаций. Они ориентированы на согласование прошлых действий или характеристик с текущими потребностями пользователей, но ограничены в своей способности обрабатывать большие объемы данных. Отличаются от систем на базе ИИ следующим:
| Обычные рекомендации | Рекомендации на базе ИИ | |
| Анализ пользовательских данных | ❌ Основаны на статических алгоритмах и заранее определённых правилах, не учитывающих динамику пользовательских предпочтений | ✅ Используют машинное обучение. нейронные сети, обработку естественного языка и анализ больших данных для изучения сложных пользовательских моделей |
| Персонализация | ❌ Предлагают общие рекомендации, которые могут быть менее релевантными для отдельных пользователей | ✅ Обеспечивают высокую степень персонализации, подстраиваясь под уникальные вкусы каждого пользователя |
| Способность к обучению | ❌ Не имеют механизма самообучения и требуют ручного обновления и настройки | ✅ Постоянно обучаются на новых данных, улучшая точность рекомендаций с течением времени |
| Контекстуальное понимание | ❌ Игнорируют контекст, основываются на фиксированной логике | ✅ Учитывают контекст взаимодействий, такие как время суток, местоположение и текущие события |
| Обработка больших данных | ❌ Имеют ограниченные возможности в обработке и анализе больших данных | ✅ Эффективно работают с огромными объёмами данных и разнообразными источниками информации |
| Адаптивность и масштабируемость | ❌ Плохо адаптируются и сложно масштабируются | ✅ Легко адаптируются к изменению пользовательской базы и могут масштабироваться под больший объём данных |
| Дополнительные источники информации | ❌ Используют только внутреннюю информацию | ✅ Могут использовать дополнительные данные, такие как социальные сети и внешние платформы, для улучшения рекомендаций |
Уровни использования ИИ в рекомендательных системах
Рекомендательные системы являются важной частью стратегии персонализации. Построить персонализацию без использования искусственного интеллекта нельзя. Эффективность персонализации зависит от уровня внедрения ИИ в интернет-площадки. Чем глубже интеграция, тем точнее и полезнее становятся рекомендации. Существует четыре уровня использования ИИ:
Базовый уровень. На этом этапе системы используют простые алгоритмы коллаборативной или контентной фильтрации. Рекомендации основываются на отзывах и рейтинге пользователей. Это позволяет предложить базовые персонализированные рекомендации без глубокого анализа контекста.
Продвинутый уровень. Используются сложные алгоритмы и модели машинного обучения для повышения качества рекомендаций. В анализ вовлекаются множественные источники данных, такие как поведение пользователей в реальном времени, данные о продуктах и временные тенденции, что позволяет обеспечить более релевантные и контекстные рекомендации.
Best-in-Class (Лучший в своем классе). На этом уровне внедряются нейронные сети и методы глубокого обучения, которые способны не только учитывать множество факторов, но и предугадывать скрытые предпочтения пользователей. Рекомендательные системы такого уровня могут значительно улучшать качество пользовательского опыта, предлагаемого клиентам.
Инновационный уровень. Рекомендательные системы интегрируются с большими экосистемами данных и используют ИИ для полной персонализации и создания интуитивного опыта. Они могут предлагать уникальные или еще не созданные продукты и услуги, адаптируясь к изменениям в предпочтениях пользователей на лету и даже предугадывая их будущие нужды или интересы.
Типы обработки информации при построении рекомендательных систем
Системы рекомендаций можно разделить на три основных типа, в каждом из которых искусственный интеллект играют важную роль:
Коллаборативная фильтрация
Основана на анализе пользовательских действий и предпочтений. Например, если покупатели № 1 и № 2 положительно оценили одинаковые товары, то система предложит покупателю № 1 товары, которые понравились покупателю № 2, и наоборот.
Что делает ИИ:
Собирает данные. Система анализирует действия пользователей, такие как оценки товаров, история покупок и поведение на веб-сайте.
↓
Строит матрицу взаимодействия. Создаёт матрицу, где строки представляют пользователей, а столбцы — товары. Ячейки матрицы заполняются значениями, которые отражают взаимодействие пользователя с товаром, например, рейтинги или факт покупки.
↓
Ищет схожести. Алгоритмы ИИ анализируют матрицу, чтобы определить схожесть между пользователями или товарами. Для этого используются метрики вроде косинусного сходства или корреляционного анализа.
↓
Выдаёт рекомендации. На основе выявленной схожести выдаёт, товары, которые могут понравиться пользователю.
Контентная фильтрация
Рекомендует контент, который понравился посетителю или был приобретён им раньше. Если пользователь новый, то предлагает популярные подборки на данный момент. Такой тип системы часто используют для рекомендации фильмов или книг.
Что делает ИИ:
Анализирует контент. ИИ оценивает атрибуты каждого объекта. Например, для фильмов это могут быть жанр, режиссер, актеры и описание сюжета; для книг — автор, жанр, аннотации и темы.
↓
Изучает предпочтения пользователя. Система анализирует историю взаимодействия пользователя с контентом — например, какие фильмы или книги он уже оценивал, просматривал или покупал.
↓
Сопоставляет характеристики. Алгоритмы ИИ используют информацию о предпочтениях пользователя, чтобы найти объекты с аналогичными характеристиками. Например, если пользователь любит определенный жанр или стиль, система будет искать и рекомендовать фильмы или книги с такими же атрибутами.
↓
Рекомендует популярный контент для новых пользователей. Если пользователь новый и система не имеет данных о его предпочтениях, ИИ может рекомендовать популярные объекты, которые высоко оцениваются другими пользователями или сейчас находятся в тренде.
Гибридные системы
Комбинируют коллаборативную и контентную фильтрацию для улучшения точности рекомендаций, используя сильные стороны обоих методов. Если пользователь уже прочитал несколько книг в жанре научной фантастики с высокими оценками, система может предложить ему не только другие научно-фантастические книги, которые понравились похожим пользователям (коллаборативная часть), но и новые книги того же жанра или с похожими сюжетными линиями и темами (контентная часть).
Как работает система рекомендаций на примере клиентского пути
На каждом этапе клиентского пути подбирается тип фильтрации. Разберём два примера клиентского пути в электронной коммерции:
Для нового пользователя
Холодный старт. Когда новый пользователь только заходит на сайт или приложение, у платформы нет данных о его предпочтениях. Чтобы преодолеть холодный старт, используют следующие ключевые подходы:
1. Показ популярных товаров и трендов. На главной странице отображаются наиболее популярные товары на платформе, а также актуальные тренды. Это могут быть бестселлеры, а также товары, которые в настоящее время привлекают больше всего внимания пользователей. Затем анализируется общее пользовательское поведение, чтобы выявить, какие товары часто привлекают внимание новой аудитории.
2. Использование общей информации. На основе информации о браузере, IP-адресе и времени посещения, система может показывать товары, которые часто популярны среди пользователей из аналогичных геолокаций или временных рамок.
3. Интерактивные фильтры. Инструменты поисковой оптимизации и интерактивные фильтры помогают пользователю исследовать каталог. Это позволяет платформе начать собирать первоначальные данные.
Задача ИИ — максимально заинтересовать пользователя, предлагая ему привлекательный и релевантный контент, несмотря на отсутствие информации о его предпочтениях. Это создает основу для более глубокого взаимодействия.
Регистрация и первые действия. Покупатель создает аккаунт и начинает исследовать сайт. Применяется контентная фильтрация, которая предлагает популярные товары на основе знаний, собранных на этапе холодного старта, в сочетании с новой информацией о профиле пользователя.
Задача ИИ — побудить пользователя к более активным взаимодействиям с платформой, таким как просмотр дополнительных товаров или использование инструментов поиска и фильтрации.
Просмотр категорий и товаров. Пользователь углубляется в изучение каталога, используя фильтры и категории. Система начинает подбирать товары, схожие с теми, которые пользователь часто открывает или на которые обращает внимание.
Задача ИИ — сузить круг поиска пользователя, предложив ему более релевантные товары.
Добавление товаров в корзину. Покупатель добавляет товары в корзину. Коллаборативная фильтрация рекомендует дополнительные товары, которые другие пользователи приобретали вместе с выбранным.
Задача ИИ — увеличить шанс на перекрестные и дополнительные продажи.
Для постоянного покупателя
Посещение сайта для конкретной покупки. Пользователь возвращается на сайт с намерением купить определенный продукт. Гибридная модель использует историю покупок и предпочтений пользователя для предложения товаров, которые он, вероятно, захочет приобрести или которые дополнят его покупку.
Задача ИИ — ускорить процесс покупки и обеспечить удовлетворенность клиента.
Навигация и окончательный выбор товара. Пользователь сравнивает похожие товары перед тем, как окончательно сделать выбор. Коллаборативная фильтрация рекомендует дополнительные варианты, основываясь на выборах других пользователей с аналогичными предпочтениями.
Задача ИИ — помочь пользователю принять уверенное решение, предложив ему из проверенных авторитетных и популярных альтернатив.
Покупка и оплата. Покупка завершается и пользователь получает рекомендации для следующих покупок. Гибридная модель предлагает сопутствующие продукты или предложения на основе предыдущих покупок.
Задача ИИ — поддерживать долгосрочные отношения с клиентом и стимулировать возвращение для будущих покупок.
Этические вопросы и возможные риски
Использование рекомендательных систем в коммерции улучшает пользовательский опыт и увеличивает продажи, однако существуют этические вопросы и риски, которые связаны с их настройкой и функционированием.
Проблемы возникают, когда алгоритмы вручную настраиваются так, чтобы продвигать исключительно те товары, которые выгодно продавать магазину. Этот подход может вводить пользователей в заблуждение, ограничивая их выбор и не учитывая реальные предпочтения и интересы. Такая практика может подорвать доверие со стороны клиентов, поскольку они почувствуют, что ими манипулируют.
Фокусировка лишь на приоритетных для магазина товарах может создать “коммерческий пузырь”, где пользователи видят только узкий ассортимент предложений. Это ограничивает их возможность открывать новые и более подходящие для них продукты.
Хорошая рекомендательная система должна самостоятельно определять, какие товары показывать, исходя из опыта и интересов пользователя. Она должна предлагать разнообразный ассортимент, чтобы удовлетворять широкие потребности и интересы, тем самым улучшая взаимодействие с клиентами. Алгоритмы таких систем обучаются на основе данных взаимодействий пользователей и способны адаптироваться под изменения в их предпочтениях.
Таким образом, успешная рекомендательная система строит долгосрочные отношения с пользователями на основе доверия и прозрачности, предлагая разнообразие и уважая индивидуальные потребности каждого клиента. Это в конечном итоге приносит пользу не только самим пользователям, но и бизнесу, способствуя лояльности и росту продаж.
Авторы статьи
