о нас
персоналии
сми о нас


проекты
издательство
кафедра


книга
термины
Имхонет


исследования
аналитика
ссылки

, Schafer, J.B., Konstan, J.A., and Riedl, J.

Рекомендательские системы в электронной коммерции

Amazon.com

На Amazon.com действуют несколько различных вариаций рекомендационного сервиса.

Как и многие сайты e-commerce, Amazon структурирован в виде информационных страниц для каждого товара. Покупатель видит средний покупательский рейтинг товара, его цену, описание, краткую редакторскую рецензию Amazon, рецензии оставленные покупателями. Также на странице каждого товара можно найти рекомендацию в виде «Люди, приобретшие этот товар, также приобрели и следующие».

Также Amazon постоянно отслеживает перемещения покупателя по сайту, какие товары он просматривает, какие покупает. На основании покупательского поведения система помогает ему найти то, что может его заинтересовать.

Amazon располагает и более совершенным рекомендационным сервисом (см.рис.)

На Amazon.com потребительские предпочтения определяются путём анализа приобретённых покупателем товаров; товаров, о которых при улучшении рекомендаций покупатель сообщает, что уже имеет их; и товаров, проранжированных покупателем. Затем рекомендационная система сайта сравнивает потребительские вкусы конкретного покупателя с другими покупателями. На основании совпадения вкусов выдаются рекомендации по другим товарам, которые также могут быть интересны покупателю.

Просматривая список рекомендованных объектов, покупатель может видеть средний рейтинг товара, рецензию редакторской команды Amazon. Если рекомендованный продукт ему не интересен, он может нажать на соответствующую кнопку, а также сообщить системе, что он уже имеет этот товар.

Качество рекомендаций можно улучшить, проранжировав еще некоторое число объектов, или в случае, если рекомендованный объект никак не отвечает интересам пользователя, присвоить ему невысокий рейтинг.

Список рекомендованных системой товаров

На сайте также есть такой сервис, как “Новое для вас». Каждый раз, когда зарегистрированный пользователь заходит на Amazon, система сообщает ему о новинках, которые могут быть ему интересны в соответствии с его предпочтениями.

CDNOW

Сайт CDNOW до заключения альянса с Amazon предлагал следующие виды навигации: Album Advisor (советчик по альбомам ) и My CDNow (Мой собственный магазин CDNOW).

CDNOW Album Advisor

CDNOW Album Advisor Recommendations

My CDNOW (персональная магазин пользователя)

My CDNOW давал возможность пользователям настроить свой собственный музыкальный магазин, исходя из того, каких артистов и какие альбомы они любят. Покупатели указывали, какие альбомы у них есть, и какие артисты являются их любимыми. Покупки с CDNOW автоматически попадали в список уже имеющихся. Хотя рейтинги уже имеющихся альбомов изначально считались позитивными, покупатели могли вернуться и обозначить их как «имею и люблю» или « имею, но не люблю». Когда покупатели запрашивали рекомендации, система предлагала 6 альбомов, которые могли бы им понравиться на основании той музыки, что они уже имели в своей коллекции. Для корректировки рекомендаций покупатели могли пометить каждый рекомендованный объект как «уже имею», «хотел бы иметь», «не для меня». В соответствии с этим менялись и рекомендации.

Теперь сайт имеет интерфейс и рекомендационный сервис Amazon.

Различные виды представления рекомендаций и способы зарабатывания денег

Существуют разные способы представления рекомендаций. Выбор метода может сильно зависеть от того, как веб-сайт хочет, чтобы пользователь воспользовался рекомендацией.

Далее будет рассмотрено несколько рекомендательских интерфейсов, и то, как каждый из них помогает е-ретейлеру зарабатывать. В то время, как некоторые из этих методов имеют свои корни в традиционной коммерции, каждый из них для выработки более полных рекомендаций черпает силы в электронной среде.

Изучение (просмотр) ассортимента

В традиционной коммерции покупатель мог бы зайти в магазин и попросить продавца порекомендовать ему музыку. Но в таком случае качество рекомендаций зависело бы от знания этим продавцом огромного музыкального ассортимента. Сайты e-commerce в этом смысле имеют некоторые преимущества. Так, например, на Amazon каждый товар сопровождается квалифицированной рецензией от экспертов-редакторов Amazon. Кроме того, рекомендации выдаются уже с указанием ссылок на рекомендованные объекты (их больше не надо искать). Просмотр рекомендованных товаров посетителями сайта помогает е-ретейлеру превратить их из посетителей сайта в покупателей. При этом у клиентов расширяется сфера выбора , и они чувствуют себя намного увереннее, принимая решение о покупке в условиях, когда им предоставляется хорошо организованный доступ к рекомендациям.

Подобный товар

Другая модификация методов традиционной коммерции – это рекомендация «подобного товара». Такие системы, как опция «Люди, купившие этот товар, также приобрели _____________» на Amazon и Album Advisor на бывшем CDNOW, пытаются показать потребителю товары, о которых они могли забыть или о которых они ничего не знали. Их внедрение на сайты e-commerce позволяет выдавать более специфические и персонифицированные рекомендации. Отображаемые в качестве «подобных» товары могут выбираться полностью исходя из того, к каким товарам покупатель проявил интерес. Делая это, сайты расширяют экспозицию товаров перед покупателем, и тем самым способствуют увеличению числа товаров в заказе.

Email

Рекомендации также могут доставляться прямо к покупателям по электронной почте, в дополнение к традиционной прямой почтовой рассылке. Так, Amazon уведомляет своих клиентов по еmail о нужном им товаре или отвечающем их предпочтениям буквально через минуту, как товар появляется в продаже. Таким образом, Amazon привлекает покупателей в свой магазин раньше, чем другие магазины с таким же продуктом смогут до них добраться. Покупателям эти рекомендации по email кажутся очень удобными, так как это экономит их время (им не нужно отслеживать появление товара на сайте), а также знакомит их с продуктом, который они заинтересованы приобрести. Эта опция помогает сайту зарабатывать деньги путём повышения покупательской лояльности и числа повторных посещений.

Текстовые комментарии

Всё чаще и чаще Интернет-магазины предоставляют покупателям рекомендации, основанные на текстовых комментариях других покупателей. Так, посетители Amazon могут ознакомиться с откликами других покупателей по поводу заинтересовавшего их товара, размещёнными прямо на информационной странице конкретного товара. Это помогает сайтам зарабатывать деньги путём предоставления непредвзятой информации по продаваемому товару/услуге. Это не только помогает конвертировать посетителей в покупателей, но и повышает лояльность сайту. Если покупатель узнает, что он может доверять рекомендациям третьих лиц, он с большой вероятностью вернётся на этот сайт в следующий раз.

Средний рейтинг (балл)

Если одни покупатели оставляют свои текстовые отклики в отношении конкретного товара, то другие могут представить своё мнение в виде балла. Таким образом, покупатель, заинтересованный в товаре, может ознакомиться с его средним баллом. Так же, как и текстовые отклики, средние баллы упрощают процесс превращения посетителей в покупателей, и повышают лояльность сайту.

TOP-N

Как только сайт устанавливает детали того, что нравится, а что не нравится потребителю, он может выдавать ему персонифицированный перечень ещё не проранжированных пользователем товаров, представленный в виде рейтинга и ограниченный конкретным числом пунктов. Рейтинг в данном случае отражает степень, насколько система уверена, что товар понравится потребителю. Это может помочь покупателю принять решение о покупке товара, в отношении которого система не уверена.


in english
контакты

ИСКАТЬ

Выполним перевод учредительных документов недорого.