NOZHAN

سامانه پیشنهاد دهنده در سیستم کسب و کار چیست؟

سامانه پیشنهاد دهنده، هوشمندسازی و کسب و کار آنلاین امروزه در دنیای تجارت الکترونیک زیاد شنیده می‌شوند. پیش تر در بلاگ نوژن از داده و کلان داده و استفاده‌ این دو در سامانه‌های هوشمند گفته بودیم.

این مطلب به معرفی سامانه‌های پیشنهاد دهنده و نقش آن‌ها در عمق بخشیدن به سیستم‌های کسب و کار می‌پردازد.

سامانه پیشنهاددهنده در دنیای امروز چگونه به کسب و کارها کمک میکند

در دنیایی که کاربر یا مصرف کننده از هر سویی برای کالا یا خدمات پیشنهاد جدیدی دریافت می کند، سیستمهای هوشمند و آنلاین با قابلیت پیشنهاد دهی، ضرورت زیادی پیدا کرده اند.

در این دنیای به هم متصل، نه‌تنها کاربران متعدد و متفاوت هستند بلکه تنوع کالا/ خدمات نیز زیاد است. در نتیجه، شبکهای به هم پیچیده از گرههای نامعلوم نسبت به هم ایجاد شده، که نیاز به سیستمی برای برقراری ارتباط بین اجزا دارد.

یک مشتری کلافه از گزینه های متعدد
مشتریان خود را گیج نکنید! via globalfood.cam.ac.uk

ویژگی بارز فرآیند های هوشمند عصر جدید، امکان شخصی سازی اطلاعات و ایجاد تجربه اختصاصی برای کاربران است تا مصرف کننده از سردرگمی خرید ( مانند عکس بالا) نجات پیدا کند!

یکی از عواملی که این تجربه شخصی سازی شده را ممکن کرده است، پیشبینی و پیادهسازی سامانه های پیشنهاد دهنده ( توصیه گر) در سیستم های آنلاین است.

اهمیت شخصی سازی تجربه کاربر در سامانههای آنلاین چیست؟

مصرف کننده امروزی در اینترنت با انبوهیاز اطلاعات، خدمات، محصولات و کالاهایی ضروری یا غیر ضروری مواجه است. تحلیل رفتار مصرفکننده الگوریتمهای ایجاد یک سلیقه، تغییر سلیقه، گرایش به یک ترندیا حتی پیدایش یک ترند، خرید یا منجر به خرید شدن، را پیدا میکند.

کسب و کار ها با در دست داشتن چنین الگوریتمهایی یا به کار گیری دادههای این الگوریتمها شناخت بیشتری نسبت به مصرف کنندههای فعلی یا احتمالی خود پیدا میکنند و در نهایت برای رسیدن به بهرهوری در بیزینس خود امکان موفقیت بیشتری دارند.

اگر کاربر یا مصرف کننده امروزی را، یک عامل دائما در حال تغییر و ناپایدار در نظر بگیریم، در دنیای پر رقابت بیزینسهای آنلاین شناخت بیشتر کاربر یک تمایز محسوب میشود.

با شخصی سازی تجربهکاربر عواملی که موجب حواس پرتی یا دور کردن کاربر از مسیر منجر به خرید میشود حذف میشوند و کاربر با گزینههایی روبه رو خواهد بود که هم راستا با سلیقه و نیاز او است.

انتخاب مشکل است، آن را آسان کنید!
کاربر را با اسپم مواجه نکنید! by pau-casals via unsplash

سامانه پیشنهاد دهنده چگونه کاربر را میشناسد؟

با مدل سازی بیزینس و رفتار کاربر توسط سیستم، سامانه پیشنهاد دهنده قادر است بر اساس تجارب قبلی کاربر در سیستم و رفتار های دیگر کاربران، گزینه یا پیشنهاد هایی را به او ارائه دهد.

فرایند شناخت کاربر و یادگیری سیستم، یک فرآیند همیشه در جریان است. سلیقه کاربر متغییر و ناپایدار است و عوامل محیطی بر او تاثیر گذار هستند. به همین دلیل معیار های ارزیابی سیستم از کاربران باید دائما در حال بهبود و آپدیت باشند. بر اساس فاکتور های مطرح برای هر بیزینس رهیافت هایی برای جمع آوری داده ها سنجیده میشود.

داده هیچوقت تمام نمی‌شود.
در ساخت یک سیستم پیشنهاد دهنده مجموعه‌ای از داده ها و کاربران نیاز است. سیستم با اتصال این داده ها به یکدیگر توانایی پیشبینی لینک های جدید را خواهد داشت. via medium.com

رهیافت‌های شناخت کاربر ممکن است محتوا محور، گروهی یا شخصیت محور باشند.

رهیافت گروهی یا Collaborative

رهیافت های گروهی گذشته کاربر در سیستم و کاربران مشابه در سیستم را بررسی میکنند و بر اساس الگوی رفتاری سامانه پیشنهاد دهنده آموزش داده میشود .

گروهی
رهیافت گروهی به ارتباط بین کاربران و شباهت سلیقه‌شان می‌پردازد. valiancesolutions.com

رهیافت محتوا محور یا Content Based

رهیافت های محتوا محور با توجه به مشخصات آیتم مورد نظر و تشابه بین مشخصات آیتمها قادر به پیشنهاد آیتم های مشابه هستند. رهیافت های شخصیت محور تمایل کاربر به یک کالا، خدمت یا آیتم خاص را بر اساس شخصیت او نتیجه میگیرد.

محتوا محور بودن
رهیافت های محتوا محور که به شباهت بین آیتم ها می‌پردازند. valiancesolutions.com

رهیافت شخصیت محور یا User Based

رهیافت های شخصیت محور، کاربر به صورت منفرد یا گروهی در شبکههای اجتماعی و موتور های جستجو بررسی میشود و بر اساس علاقه مندی ها (like and dislike) و یا گرایش به گروه های خاص (follow and unfollow)، سیستم قادر به پیش بینی رفتار او خواهد بود.

گاهی هم تنها باید به شخصیت کاربر فکر کرد!

هر یک از این رهیافت ها در موقعیت های مناسب میتوانند بهترین خروجی و تحلیل را برای کسب و کار گردآوری کنند.

البته لازم به ذکر است که مانند هر سیستم دیگری، در صورت نیاز از ترکیب این رهیافت ها امکان ایجاد سامانه‌ای پیشنهاد دهنده و هیبرید وجود دارد.

سیستم چگونه وارد فرایند یادگیری کاربر میشود؟

پارامتر های متعددی در کسب و کار ها به عنوان معیار شناخت کاربر مطرح هستند.

به عنوان مثال سامانه آنلاین فروش آثار هنری زمینه، از محصولات نوژن را بررسی میکنید. در این سامانه، آثار هنری که کاربر مشاهده و like کرده است. هنرمندانی که دنبال میکند. آثاری که خریده یا به سبد خرید افزوده است بررسی میشوند. در آثار هنری و هنرمندان، سبک اثر، سال ایجاد، ویژگی های هنرمند از قبیل سن، تجربه و تعداد آثار معیار قرار میگیرند. همچنین تجربه خرید کاربر، آثار مشابهی که خریده یا قصد به خرید آن کرده است و آثاری که تمایلی به دنبال کردنشان نداشته است در نظر قرار میگیرند تا سامانه هم قابلیت پیشنهاد آثاری در راستای سلیقه او داشته باشد و هم به بررسی ترند های خرید آثار هنری و یا موفقیت هنرمندان بپردازد.

در سیستمی مانند Amazon از طریق بررسی کالا به کالا و گذشته خرید کاربر سیستم قابلیت پیش بینی خرید های مرتبط و یا احتمالی دارد. به عنوان مثال اگر کاربر یک گرامافون بخرد، قطعا نیاز به صفحه هم خواهد داشت. یا خانمی که از برند گوچی کیف خریده است، از برند دیور عطر خواهد خرید.

در سیستمی مانند اسپاتیفای از طریق بررسی علاقه مندی گروهی کاربران، آهنگ هنرمند یا پلی لیست های مورد علاقه احتمالی یک کاربر بر اساس آهنگی که گوش میدهد ممکن است. به عنوان مثال کاربری که چند آهنگ از شجریان گوش داده است، آهنگ های شهرام ناظری را گوش میکند و ممکن است به آهنگ های احسان خواجه امیری علاقه داشته باشد.

چه سیستم هایی به سامانه های پیشنهاد دهنده نیاز دارند.

کسب و کار ها با توجه به نیاز، الگوی درآمدی، مدل جذب کاربر و یا رفتار های جامعه هدف خود میتوانند معیار و فاکتورهای مورد نیاز خود را استخراج کنند.

در کسب و کارهای حوزه تجارت الکترونیک یا فروش، ارتباط بین کسب و کارو مشتری، غیر قراردادی است. در ارتباطات غیر قراردادی، مشتری / مصرف کننده یا کاربر، ماندگار نیستند. در سکوت میروند و هیچ نیازی به اعلام برای ترک کسب و کار شما ندارند. دادههایی که در مدت زمان حضور مشتری در کسب وکار جذب میشوند برای بازگرداندن او یا کاربرانی مشابه او حیاتی است.

هرکسی می‌توانند یک سامانه پیشنهاد دهنده داشته باشد؟

به دید ما تمام کسب و کار ها به سیستم های هوشمندسازی شده و سامانههای پیشنهاد دهنده نیاز دارند تا در دنیای پر رقابت تجارت الکترونیک امروزی بقا داشته باشند. سامانههای پیشنهاد دهنده به ظاهر گران ( به گفته بسیاری، غیر ضروری) هستند. نکته مهم در نظر داشتن اهمیت داده و کاربر برای یک سامانه است.

کسب و کارها با استفاده از این دادهها، در قالب پیشنهادهایی که سامانههای پیشنهاد دهنده میدهند، می‌توانند جریان درآمدی کسب و کار خود را تثبیت کنند.

بسیاری از کسب و کار ها جریان درآمدی وابسته به کمیسیون دارند، چنین جریان درآمدی به حضور مستمر کاربر و تراکنشات همیشگی او وابسته است.

به همین دلیل داشتن راهکار هایی برای جلب اعتماد کاربران فعلی، گرایش آن ها به تراکنش و جذب مستمر کاربران جدید، نیاز کسب و کارها است.

باید در نظر داشت که زمانی این سامانه ها در کسب و کار منجر به سوددهی میشوند که صاحبین کسب و کار به درک کاملی از بیزینس خود رسیده و دنبال راه های جدیدی برای فتح بازار و پیداکردن جریان درآمدیهای متفاوت باشند.

نقش یک شرکت نرم افزاری در طراحی چنین سامانه ای چیست؟

خدمات آرمان پردازان نوژن، ساخت اپلیکیشن موبایل، طراحی وب سایت و وب اپلیکیشن و پیاده سازی پلتفرم کسب و کار با رویکرد هوشمند سازی است. در این رویکرد، نوژن نیاز های مشهود و تلویحی کسب و کار را در نظر میگیرد و بعد از مشورت با کارشناسان شرکت کارفرما معیار های مورد نیاز برای مدل سازی را استخراج میکند.

مهمترین بخش این فرآیند، ریزبینی، نکته سنجی و آینده نگری نسبت به جامعه هدف، مخاطبین و بازار کارفرما است.

معیار ها باید متناسب با محیط در سیستم لحاظ شوند و مدلسازی سیستم به صورت جامع و هدفمند انجام شود.

داده، برگ برنده یک کسب و کار است ولی جمع آوری غیر هدفمند داده جز سربار بر سیستم و ایجاد چند گانگی به بار نمی آورد.

به همین دلیل پیاده سازی رویکرد های هدفمند برای جمع آوری داده و تحلیل آن و در نهایت مدلسازی سیستم بر اساس داده ها یکی از قدم های مهم در راه هوشمندسازی کسب و کار است.

کسب و کار های هوشمند، مزیتی در دنیای کسب و کار امروزی دارند و آن مزیت، کاربر شناخته شده و هدفمند است.

پاسخی بگذارید

ده + 2 =