Испытание
Ведущая компания электронной коммерции изо всех сил старалась идти в ногу с постоянно меняющимися требованиями своих клиентов. Имея в каталоге более 10 миллионов товаров, компании было сложно рекомендовать нужные продукты каждому отдельному покупателю. В результате клиенты часто были ошеломлены и разочарованы и бросали свои корзины, не совершив покупку.
Решение
Мы разработали и внедрили модели рекомендаций по контенту на основе искусственного интеллекта, чтобы помочь компаниям электронной коммерции рекомендовать своим клиентам подходящие продукты. Модели были обучены на различных источниках данных, включая историю покупок клиентов, историю просмотров и описания продуктов. Затем модели использовались для создания персонализированных рекомендаций для каждого клиента.
Полученные результаты
Модели рекомендации контента на базе искусственного интеллекта привели к значительному увеличению вовлеченности пользователей, продаж и удовлетворенности клиентов. Вовлеченность пользователей выросла на 20%, а продажи выросли на 15%. Покупатели были более довольны своим опытом покупок, потому что им было легче находить товары, которые они искали.
Преимущества
Модели рекомендации контента на базе искусственного интеллекта предоставили компании электронной коммерции ряд преимуществ, в том числе:
- Увеличение вовлеченности пользователей: клиенты с большей вероятностью просматривали и покупали продукты, когда им рекомендовали продукты, которые их интересовали.
- Увеличение продаж. Модели искусственного интеллекта помогли клиентам открыть для себя новые продукты, которые они, возможно, не нашли самостоятельно.
- Сокращение маркетинговых затрат. Компания смогла тратить меньше средств на маркетинг и рекламу, поскольку модели искусственного интеллекта смогли эффективно ориентироваться на клиентов с помощью соответствующих продуктов.
- Повышение удовлетворенности клиентов: клиенты были более довольны своим опытом покупок, поскольку им было легче находить продукты, которые они искали.
Заключение
Разработка и внедрение моделей рекомендаций контента на основе искусственного интеллекта стали успехом для компании электронной коммерции. Модели помогли компании повысить вовлеченность пользователей, продажи и удовлетворенность клиентов. Сейчас компания планирует расширить использование ИИ в других областях своего бизнеса, таких как мерчандайзинг продукции и управление цепочками поставок.
Уроки выучены
- Модели рекомендаций контента на основе искусственного интеллекта могут стать для компаний электронной коммерции мощным инструментом для повышения вовлеченности пользователей, продаж и удовлетворенности клиентов.
- Для обучения точных и эффективных моделей важно собрать и подготовить большой и разнообразный набор данных об истории покупок клиентов, истории просмотров и описаниях продуктов.
- Также важно оценить производительность моделей на предварительном тестовом наборе, прежде чем запускать их в производство.
- Следуя этим шагам, компании электронной коммерции смогут успешно разрабатывать и внедрять модели рекомендаций контента на основе искусственного интеллекта, которые помогут им улучшить свой бизнес.
Похожие тематические исследования:
- Расширенный анализ видео для медиа-компании
- Автоматическая модерация контента для платформы социальных сетей
Публикация «Рекомендации по персонализированному контенту на основе искусственного интеллекта для ведущей компании электронной коммерции» впервые появилась на сайте Omdena | Создание решений искусственного интеллекта для решения реальных проблем.