سیستمهای توصیه گر
راهنمایی قدرتمند
برای انتخابهای هوشمند
محصولات مشابه
شباهت چندعاملی
توصیه گر شخصی سازی شده
فراگیری ماشین
یادگیری عمیق ماشین
هوش مصنوعی
یادگیری و تکامل
هوش تجاری
آنالیز کسب و کار
چرا سیستم توصیهگر؟
سیستمهای توصیهگر به کاربران کمک میکنند تا محتوای مد نظرشان را با سرعت بیشتری پیدا کنند و زمان بسیار کمتری برای جستجوی محتوای مورد علاقهشان صرف کنند. همچنین، با بهبود تجربه کاربری، میتوانند به کسب و کارها در بهبود سودآوری آنها کمک کنند. مزایای زیادی در استفاده از سیستمهای توصیهگر برای کسب و کارها وجود دارد که در ادامه به چند نمونه اشاره خواهد شد:
- افزایش تعامل مشتری
- افزایش فروش
- کاهش هزینههای بازاریابی
- بهبود مدیریت موجودی
- بهبود رضایت مشتری
- کمک به فرآیند تصمیمگیری مشتری
با استفاده از سیستمهای توصیهگر، کسب و کارها میتوانند هزینههای بازاریابی خود را با هدف استفاده از منابع خود به سمت مشتریانی که احتمال خرید بیشتری دارند، کاهش دهند.
مشتریان در صورت دریافت توصیههای شخصیسازی شده که مبتنی بر علایق و ترجیحات آنان باشد، تجربه رضایتمندانهتری خواهند داشت.
توصیهگر محصولات مشابه
راهی برای تجربه تنوع بیشتر
این سرویس با بکارگیری الگوریتمهای هوش مصنوعی و دسترسی به اطلاعات محصولات، شباهت مابین آنها را استخراج نموده و بدین ترتیب محصولات مشابه را نیز به کاربر پیشنهاد میدهد. بدین ترتیب، این امکان فراهم میگردد تا کاربر تعامل بیشتری با سایر محصولات داشته باشد و همچنین احتمال خرید نیز افزایش مییابد.
توصیهگر چندعاملی
پیشنهادی منحصر به فرد بر اساس فاکتورهای مدنظر کاربر ارائه دهید!
یکی از چالشهای موجود در سامانههای توصیهگر تشخیص علایق کاربران جدید یا دریافت بازخورد صریح از کابران است. توصیهگر چندعاملی، بستری را فراهم میکند تا درکمترین زمان و با استفاده از چند پرسش کلیدی از کاربر، سلیقه و نیازهای وی نسبت به محصولات شناسایی گردد.
توصیهگر شخصیسازیشده
پیشنهاد محصول متناسب با سلیقه و نیاز کاربران
این محصول شرکت عهد بر مبنای تاریخچه رفتار کاربران، توصیههایی متناسب با سلیقه و نیاز هر کاربر ارائه میکند. این سرویس میتواند از انواع اطلاعات ثبتشده مانند امتیازدهی کاربران، پسندیدن یا نپسندیدن یا حتی الگوی کلیکهای آنان جهت یادگیری و شناسایی سلیقه کاربر بهره گیرد. همچنین این سرویس، جهت بروزرسانی خود، رفتار کاربران را به صورت مداوم دنبال کرده و با تحلیل رفتار، سابقه خرید و نیز در نظر گرفتن مشخصات فردی کاربر، محصولاتی مختص هر کاربر را پیشنهاد میدهد.
