人工智能驱动的推荐引擎：优势和实现方法

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人工智能推荐引擎的五大优势
如何为您的商店实施推荐系统？
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人工智能驱动的推荐引擎：优势和实现方法

GemPages Team

eCommerce Insights

Updated: 2023年10月9日

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随着电子商务的发展，客户的期望不断提高，要求个性化和相关的购物体验。为了满足这一需求，人工智能驱动的推荐引擎已成为一种强大的工具，允许在线商店所有者向个人客户提供量身定制的产品推荐。许多在线零售商和流媒体服务提供商正在利用这项技术实现销售飞跃。据报道，35% 的亚马逊购买和 70% 的 Netflix 购买都是由他们的推荐系统驱动的。通过利用客户行为、购买历史和偏好，这些引擎为消费者和企业提供了无数好处。今天，我们将深入探讨人工智能驱动的推荐引擎在电子商务中的优势，并提供有关店主如何有效实施它们以推动客户参与和促进销售的见解。

人工智能推荐引擎的五大优势

1.个性化购物体验是关键

人工智能推荐系统改变了客户与在线零售商互动的方式。这些引擎使用复杂的算法和机器学习，可以分析大量客户信息，包括以前的交易、浏览历史和人口统计数据（Verhoef、Kannan 和 Inman，2015 年）。向客户提供他们更可能感兴趣的相关产品，从而创造更加个性化的购买体验。这种个性化的体验提高了消费者的购买可能性，提高了消费者的满意度并减少了选择疲劳。

2. 让客户参与你的品牌

人工智能驱动的推荐引擎通过向客户提供符合其品味的产品推荐来鼓励更深入的参与和更长的浏览时间（Khan、Raza、Khan 和 Yaseen，2020 年）。客户更有可能花更多时间查看更多种类的产品，从而增加对商店选择中不同商品的曝光率。这种更高水平的互动还可以提高客户保留率，因为买家认为该平台更具相关性和用户友好性。

3.更多交叉销售和追加销售的机会

人工智能引擎擅长识别客户行为中的模式和相关性，使店主能够实施有效的交叉销售和追加销售策略。交叉销售包括推荐与客户当前正在查看或购买的产品互补的产品，而追加销售则包括建议产品的高级或升级版本（Huttunen & Raulas，2017）。通过战略性地部署这些建议，企业可以提高其平均订单价值和每位客户的收入。

4. 购物车放弃不再是问题

放弃购物车是电子商务中一个持续存在的问题。许多购物者将产品放入购物车，但并未完成交易。AI 推荐引擎可以通过在消费者体验的关键时刻提供定制奖励来帮助解决这一问题。可以通过为购物车中的产品提供折扣、免费送货或限时优惠来吸引客户完成购买（Saini & Saini，2017）。

5. 有效管理库存

库存管理直接影响客户满意度和运营效率。人工智能推荐可以帮助商店经理发现趋势并预测需求，确保热门商品保持库存，同时限制库存过剩（Liu & Wei，2019）。这种数据驱动的策略有助于提高库存效率，降低缺货或库存过剩的可能性。

如何为您的商店实施推荐系统？

现在我们已经讨论了人工智能驱动的推荐引擎的多重优势，让我们看看在线零售商如何有效地使用它们：

1. 定义目标和标准

在选择推荐引擎之前，店主应该详细概述他们的目标和标准。考虑以下几点：

您希望提出哪些类型的建议（例如，产品推荐、相关商品和热门产品）？
您将使用哪些数据源（例如消费者行为、购买历史、人口统计数据）来提出建议？
您将如何衡量推荐系统的有效性（例如，提高销售额或客户参与度指标）？

2. 选择最佳推荐引擎

行业中充斥着 AI 解决方案公司。在决定最佳解决方案之前，店主必须考虑他们的个人目标、预算和可扩展性。市场上广泛使用的一些工具包括：

Amazon Personalize ：它利用机器学习来快速设计和部署大规模定制推荐和智能用户细分。由于 Amazon Personalize 可以根据您的特定要求进行设计，因此您可以在正确的时间和地点提供完美的客户体验。
Nosto ：Nosto 的智能数据层将行为、交易和导入的数据与视觉 AI 集成，以创建全面、正确且相关的建议池。凭借无限的自定义选择和专为操作而设计的 UI，它易于使用和实施相关的产品建议。
RichRelevance ：凭借其独有的创新实时流式目录集成功能，零售商可以不断更新产品目录、库存和价格。客户可以通过 24 小时监控获得完整的可视性，并针对任何故障或中断发出警告。2020 年，RichRelevance 发布了与 Shopify 的集成，这对世界各地的店主来说都是个好消息。

3. 收集和利用数据

为了充分利用推荐引擎的潜力，店主应该从多个接触点收集相关的客户数据，例如网站互动、购买历史和社交媒体参与。在选择 AI 工具之前，商家应该考虑使用 Google Tag Manager、 Google Analytics 、Hotjar 等工具跟踪数据。这些信息将用于生成准确和定制的建议。

4.协同过滤

协同过滤广泛应用于推荐引擎，用于分析用户活动和互动，以检测客户模式和相似性。企业可以使用协同过滤根据类似客户的兴趣提供定制推荐。

5. 结合基于内容的过滤

内容过滤是指根据商品属性和描述进行推荐，是协同过滤的一个重要组成部分。通过结合这两种策略，商家可以提供更广泛、更精准的商品建议。

6. A/B 测试

店主应使用多种推荐策略进行A/B 测试，以不断优化推荐算法。这使他们能够评估每种技术的有效性并做出数据驱动的决策，以提高转化率。

总之，人工智能驱动的推荐引擎通过为客户提供个性化和引人入胜的购物体验，同时为店主带来切实的利益，改变了电子商务格局。这些引擎增强了客户参与度，通过交叉销售和追加销售增加收入，并优化了库存管理。通过将人工智能驱动的推荐引擎整合到他们的在线商店中，企业可以在动态的电子商务市场中保持竞争力并建立持久的客户忠诚度。随着技术的不断发展，我们可以期待更加复杂的推荐系统，进一步提升全球消费者的购物体验。

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