Proč potřebujete doporučovaní produktů:

Váš produktový katalog má stovky až tisíce produktů. Jak zajistíte, že každý zákazník u Vás najde, co potřebuje? Spoléháte se na vyhledávací prvky na vaší hlavní stránce? Kolik takových prvků máte a kolik atributů mají produkty, které se snažíte prodat?

Doporučování relevantních produktů je věda, ale věda, která může mít velice silný vliv na vaše výnosy a zisk. Například firma Amazon generuje z doporučení více než 35% svých tržeb.

Správný systém pro doporučování produktů Vám napomůže zvednout konverzní poměr do cílů a hlavně zkrátit každému návštěvníku hledání toho relevantního produktu.

Jak na inteligentní doporučovaní produktů:

Doporučovaní produktů je předmětem strojového učení, které umožnuje rozeznat vazby mezi produkty a mezi preferencemi návštěvníků. Pro vybudování algoritmu pro doporučování produktů jsou potřeba historická data a nemusí to byt nutně transakční data, které máte ve svém prodejním systému. Jako začátek můžou sloužit data z webového logu. Ve webovém logu najdete historii, o jaký produkt se ten který webový návštěvník zajímal a to i ten, který u vás nic nekoupil.

Pokud zkombinujete vlastnosti produktů se segmentací vašich webových návštěvníků, máte zaděláno na úspěch. Protože to znamená konec doporučováni nejprodávanějších produktů každému kdo navštíví vaše stránky a to vaši návštěvníci ocení. Jak souvisí nejprodávanější fén s tím, s čím jste přišli na web eshopu vy? Odpověď je, že vůbec nijak.

Faktorizace matic je jedna z efektivních možností jak tento problém řešit a každé řešení má své výhody a omezení.

Nejde jenom o vytvoření systému pro doporučování, je potřeba také vytvořit bohaté API, které umí doporučené produkty efektivně zobrazovat na stránkách. Dalším faktorem je rychlost. Ani to nejlepší doporučovaní produktů vás nezachrání, pokud na něj webový návštěvník bude muset 3 sekundy čekat. Pokud se rozhodnete využít doporučovaní produktů také v remarketingu nebo v RTB, tak aj 1 sekunda může být moc.

Proto je důležité aby jste budovali váš systém pro doporučovaní produktů s partnerem, který má v dané oblasti bohaté zkušenosti.