by Kodėl klientų elgsena yra aukso kasykla
Kiekvienas paspaudimas, kiekvienas peržiūrėtas produktas, kiekviena sekundė, praleista tam tikrame puslapyje – visa tai pasakoja istoriją apie jūsų klientus. Šiandien elektroninės parduotuvės sėdi ant tikrų duomenų lobynų, tačiau daugelis jų vis dar nežino, kaip šiuos turtus paversti realiais pardavimais.
Produktų rekomendacijų algoritmai nėra ateities technologija – tai šiandieninis būtinumas. Amazon skelbia, kad 35% jų pajamų generuoja būtent rekomendacijų sistema. Netflix teigia, kad 80% žiūrimo turinio yra rekomenduojama jų algoritmo. Skaičiai kalba patys už save, bet kaip praktiškai sukurti tokį algoritmą savo elektroninei parduotuvei?
Pirmiausia reikia suprasti, kad klientų elgsenos duomenys – tai ne tik pirkimo istorija. Tai sudėtingas mozaikos paveikslas, kurį sudaro naršymo keliai, paieškos užklausos, laikas, praleistas žiūrint produktus, net ir tai, kokiu greičiu klientas slenka puslapį žemyn. Kiekvienas šis elementas atskleidžia kažką apie kliento poreikius ir norus.
Duomenų rinkimo strategija: kas tikrai svarbu
Pradėkime nuo pagrindų. Jūsų duomenų rinkimo sistema turi būti kaip gerai suplanuota žvalgybos operacija – ji turi fiksuoti viską, kas svarbu, bet neužkrauti sistemos nereikalinga informacija.
Pagrindiniai duomenų tipai, kuriuos būtina rinkti:
Eksplicitiniai duomenys – tai informacija, kurią klientai tiesiogiai pateikia. Įvertinimai, atsiliepimai, pageidavimų sąrašai, anketos. Šie duomenys yra patikimi, bet dažnai ribotos apimties, nes ne visi klientai nori skirti laiko atsiliepimų rašymui.
Implicitiniai duomenys – čia prasideda tikrasis mokslas. Kiekvienas klientų veiksmas jūsų svetainėje palieka pėdsakus. Kokie produktai buvo peržiūrėti, kiek laiko praleista kiekviename puslapyje, kokie filtrai naudoti paieškoje, ar produktas buvo pridėtas į krepšelį, bet nepirktas. Šie duomenys yra gausūs ir objektyvūs.
Kontekstiniai duomenys dažnai lieka nepastebėti, nors jie gali būti lemiami. Dienos laikas, savaitės diena, sezonas, net oro sąlygos gali paveikti pirkimo sprendimus. Žiemos striukių pardavimai rugpjūtį gali atrodyti keistai, bet jei klientas ruošiasi kelionei į Australiją, tai visiškai logiškas pasirinkimas.
Praktinis patarimas: Nepamirškite GDPR reikalavimų. Duomenų rinkimas turi būti skaidrus ir teisėtas. Informuokite klientus, kokius duomenis rinkite ir kaip juos naudojate. Tai ne tik teisinis reikalavimas, bet ir pasitikėjimo kūrimo būdas.
Algoritmo architektūros pasirinkimas
Dabar pereikime prie techninio sprendimo širdies. Egzistuoja keletas pagrindinių rekomendacijų algoritmų tipų, ir kiekvienas turi savo stipriąsias bei silpnąsias puses.
Kolaboratyvinis filtravimas veikia pagal principą „panašūs žmonės perka panašius daiktus”. Algoritmas analizuoja klientų elgsenos panašumus ir rekomenduoja produktus, kuriuos pirko panašūs vartotojai. Šis metodas puikiai veikia, kai turite daug duomenų, bet susiduria su „šalto starto” problema – kaip rekomenduoti produktus naujiems klientams ar naujiems produktams?
Turinio filtravimas koncentruojasi į produktų charakteristikas. Jei klientas pirko juodas sportbačius, algoritmas rekomenduos kitus juodus sportbačius ar panašius sporto produktus. Šis metodas gerai veikia su naujais produktais, bet gali būti per siauras ir neatskleidžia netikėtų klientų poreikių.
Hibridiniai sprendimai – štai kur slypi tikroji jėga. Kombinuojant kelis metodus, galite išvengti kiekvieno atskirai paimto metodo trūkumų. Pradedantysis klientas gali gauti rekomendacijas pagal turinio filtrą, o vėliau, kai surinksite pakankamai duomenų apie jo elgseną, pereiti prie kolaboratyvinio filtravimo.
Mašininio mokymosi modeliai šiandien vis dažniau naudoja gilųjį mokymąsi. Neuronų tinklai gali aptikti sudėtingus ryšius duomenyse, kuriuos tradiciniai metodai praleidžia. Tačiau jie reikalauja daug duomenų ir skaičiavimo išteklių.
Duomenų apdorojimo technikos
Turėti duomenis – tai tik pusė mūšio. Juos reikia tinkamai apdoroti, kad algoritmas galėtų efektyviai mokytis.
Duomenų valymas yra pirmasis ir kritiškai svarbus žingsnis. Elektroninėse parduotuvėse duomenys dažnai būna „triukšmingi”. Robotų veikla, testuotojai, darbuotojai, tikrinantys produktus – visa tai gali iškreipti realų klientų elgsenos vaizdą. Sukurkite filtrus, kurie atpažįsta ir pašalina tokią veiklą.
Duomenų normalizavimas padės algoritmui geriau suprasti informaciją. Skirtingi produktai turi skirtingas kainas, skirtingą pirkimo dažnumą, skirtingas peržiūrų normas. Brangių produktų pirkimas kartą per metus gali būti normalus, o pigių produktų – kelis kartus per mėnesį.
Svarbus techninis aspektas: Duomenų saugojimo struktūra turi būti optimizuota greitam pasiekimui. Rekomendacijų algoritmai dažnai turi veikti realiu laiku, todėl duomenų bazės užklausos turi būti žaibiškai greitos. Apsvarstykite NoSQL sprendimus arba specializuotas rekomendacijų duomenų bazes.
Realaus laiko personalizavimas
Šiuolaikinis klientas tikisi, kad rekomendacijos prisitaikys prie jo elgsenos ne rytoj, o dabar. Jei klientas šiandien ieško vaikų žaislų, rekomendacijos turi tai atspindėti nedelsiant, net jei anksčiau jis pirkdavo tik elektronikos prekes.
Sesijos duomenų analizė leidžia suprasti klientų tiesioginio momento poreikius. Kokius produktus jis žiūri dabar? Kokie paieškos žodžiai buvo naudoti? Ar elgsena skiriasi nuo įprasto šio kliento modelio? Šie signalai gali būti stipresni už visą ankstesnę pirkimo istoriją.
Kontekstinių veiksnių integravimas padaro rekomendacijas dar tikslesnes. Sezoninis aspektas yra akivaizdžiausias – vasarą rekomenduoti vasaros prekes, žiemą – žiemos. Bet galima eiti dar giliau: darbo dienomis rekomenduoti profesinius produktus, savaitgaliais – laisvalaikio, vakarais – namų ūkio prekes.
Techninis sprendimas: Naudokite event-driven architektūrą. Kiekvienas klientų veiksmas turi generuoti įvykį, kuris realiu laiku atnaujina rekomendacijų modelį. Apache Kafka ar panašūs sprendimai gali padėti sukurti tokią sistemą.
A/B testavimas ir optimizavimas
Geriausias algoritmas popieriuje gali būti katastrofa praktikoje. Todėl A/B testavimas nėra prabanga, o būtinybė.
Sukurkite kontrolės grupę, kuri gaus atsitiktines arba paprastas rekomendacijas, ir eksperimentinę grupę, kuri gaus jūsų algoritmo rekomendacijas. Matuokite ne tik paspaudimų skaičių (CTR), bet ir konversijas, vidutinį čekio dydį, klientų grįžimo dažnumą.
Svarbūs KPI rodikliai:
– Rekomendacijų paspaudimų dažnis (CTR)
– Konversijos koeficientas iš rekomendacijų
– Vidutinis užsakymo dydis su rekomendacijomis
– Klientų pasitenkinimo balai
– Algoritmo atsako laikas
Bet atsargiai su metrikomis. Kartais algoritmas gali padidinti trumpalaikius pardavimus, bet sumažinti klientų pasitenkinimą ilguoju laikotarpiu, jei rekomenduoja netinkamus produktus.
Iteracinis tobulinimas turi būti nuolatinis procesas. Klientų poreikiai keičiasi, produktų asortimentas keičiasi, rinka keičiasi. Algoritmas, kuris puikiai veikė prieš pusmetį, šiandien gali būti nebeefektyvus.
Dažniausios klaidos ir kaip jų išvengti
Pirmoji ir dažniausia klaida – per didelis pasitikėjimas istoriniais duomenimis. Jei klientas prieš metus pirko vieną knygą, tai nereiškia, kad jis yra aistringas skaitytojas. Žmonės keičiasi, jų pomėgiai keičiasi, gyvenimo situacijos keičiasi.
Filtro burbulo problema – kai algoritmas rekomenduoja tik panašius produktus, klientas nebeapranda naujų kategorijų. Tai gali sumažinti bendrą pardavimų apimtį. Įtraukite šiek tiek atsitiktinumo ir eksploracijos į savo rekomendacijas.
Populiarumo šališkumas – algoritmai dažnai linkę rekomenduoti populiarius produktus, nes apie juos yra daugiau duomenų. Bet tai gali pakenkti nišinių produktų pardavimams ir sumažinti asortimento įvairovę.
Praktinis sprendimas: Naudokite „exploration vs exploitation” balansą. 80% rekomendacijų gali būti grindžiamos patikimais duomenimis, o 20% – eksperimentinės, skirtos atrasti naujus klientų poreikius.
Techninis pernelyg sudėtingumas taip pat yra spąstai. Kartais paprastas sprendimas veikia geriau už sudėtingą. Pradėkite nuo paprastų metodų ir komplikuokite tik tada, kai matote aiškų poreikį ir naudą.
Kai algoritmas pradeda dirbti jums, o ne prieš jus
Sėkmingas produktų rekomendacijų algoritmas – tai ne vienkartinis projektas, o gyvas organizmas, kuris nuolat mokosi ir prisitaiko. Jis turi būti pakankamai protingas, kad suprastų jūsų klientus, bet ne per daug sudėtingas, kad taptų nevaldomas.
Raktiniai sėkmės veiksniai yra duomenų kokybė, tinkamas algoritmo pasirinkimas ir nuolatinis optimizavimas. Bet svarbiausia – nepamirškite, kad už kiekvienu duomenų tašku slypi gyvas žmogus su savo poreikiais, noromis ir problemomis.
Geriausi rekomendacijų algoritmai nejaučiami klientams – jie tiesiog padaro apsipirkimą malonesnį ir efektyvesnį. Klientas randa tai, ko ieško, greičiau ir lengviau. Jis atranda produktus, apie kuriuos net nežinojo, kad nori. Ir svarbiausia – jis jaučiasi suprastas ir vertinamas.
Investicija į kokybišką rekomendacijų sistemą atsipirks ne tik padidėjusiais pardavimais, bet ir ištikimesniais klientais, kurie grįš pas jus ne todėl, kad neturi kur kitur eiti, o todėl, kad jūsų parduotuvė tikrai juos supranta.