راهنمای کامل سیستم توصیه‌گر (سیستم پیشنهاددهنده)

مطئنم بارها تعجب کردید که چطور برخی از وب‌سایت‌ها یا اپلیکیشن‌ها دقیق می‌دانند که شما دوست دارید چه چیزی را تماشا کنید، بخوانید یا خرید کنید؟ این پیشگویی‌ها همه به خاطر موتورهای پیشنهاد دهنده ای است که با نام “سیستم توصیه‌گر”، “سیستم پیشنهاددهنده” یا “ریکامندیشن سیستم” نیز شناخته می‌شوند. این سیستم‌ها به شما کمک می‌کنند تا فیلم‌های جدید مورد علاقه‌تان را در پلتفرم‌های تماشای فیلم مثل فیلیمو یا نتفیلیکس، ویدیوهای یوتیوب مشابه بعدی یا حتی یک جفت کفش باب میل‌تان را در فروشگاه آنلاین مورد علاقه‌تان مشاهده کنید. دلیل این که پس از تماشای چند ویدیوی جذاب از گربه‌ در اینستاگرام، خود را در یک حلقه بی‌پایان از کلیپ‌های جذاب حیوانات می‌یابید، همین سیستم های پیشنهاد دهنده است.

شمایی که در حال حاضر اینجا و مشغول خواندن این مقاله هستید مطمئنا در مورد عملکرد این الگوریتم ها کنجکاو شده اید و باید عرض کنم که جای مناسبی رو برای یادگیری این سیستم انتخاب کرده‌اید چراکه ما در این مقاله به طور کامل و دقیق تمام جزئیات سیستم های پیشنهاد دهنده را تشریح کرده‌ایم.

نکات کلیدی

• یک موتور توصیه‌گر، سیستمی مبتنی بر هوش مصنوعی است که پیشنهاد شخصی‌سازی شده را بر اساس داده‌های جمع‌آوری شده به کاربران ارائه می‌دهد.
• فرآیند پیشنهاد دادن شامل ۴ مرحله اصلی است: جمع‌آوری، تجزیه و تحلیل، فیلتر کردن داده‌ها، و سپس تولید  پیشنهاد با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین
• سیستم های توصیه‌گر بر اساس روش های فیلترینگ به ۴ نوع اصلی دسته بندی می شوند: فیلترینگ مبتنی بر محتوا، فیلترینگ همکارانه، روش ترکیبی و فیلترینگ بر اساس یادگیری عمیق
• مزایای مختلف استفاده از سیستم توصیه برای کسب و کارها: تجربه کاربری شخصی‌سازی شده، افزایش درآمد، افزایش مشارکت کاربران و غیره
• کدام صنایع از سیستم توصیه بهره می برند: تجارت الکترونیک، رسانه، سرگرمی، سفر، بازی‌ها و غیره
• برای انتخاب سیستم توصیه مناسب چیکار کنم، آیا بهتره از ابزارهای آماده استفاده کنم یا راهکارهای سفارشی انطباق پذیر را مورد بررسی قرار بدم.

سیستم توصیه‌گر (ریکامندیشن سیستم) چیست؟

سیستم توصیه‌گر، فناوری پیشرفته ای است که با استفاده از قدرت یادگیری ماشین و تجزیه تحلیل داده ها پیشنهادات شخصی سازی شده ای را جهت انتخاب مناسب به کاربران ارائه و این مهم را با جمع آوری، تجزیه تحلیل رفتار، علایق و تعاملات گذشته کاربران انجام می دهد.

موتورهای توصیه با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری پیچیده قادر به پیش‌بینی و ارائه آیتم‌ها، خدمات یا محتواهایی هستند که با علایق و  اولویت های کاربران همخوانی بیشتری دارند.

فیلترینگ همکارانه، فیلترینک مبتنی بر محتوا و فیلترینک مبتنی بر کاربر انواع مختلفی از سیستم توصیه‌گر هستند که ما در این مقاله به هر یک از آنها خواهیم پرداخت.

دلایل گسترش سیستم توصیه در صنایع مختلف به ویژه در تجارت الکترونیک، پلتفرم‌های استریمینگ، اخبار و رسانه و بازاریابی دیجیتال این است که موجب افزایش مشارکت کاربران، بهبود اعتماد کاربران، افزایش فروش محصولات و در نهایت رضایت کاربران می‌گردد.

سیستم توصیه‌گر چطور کار می‌کند؟

همیشه برای مشتریان این سوال پیش می‌آید که سیستم پیشنهاددهنده چطور عمل می کند. برای توضیح این موضوع به زبان ساده و غیر تخصصی فرآیند را در چهار مرحله اصلی زیر شرح می‌دهیم:

مرحله ۱: جمع‌آوری داده‌های کاربران

سیستم های توصیه از طریق تعاملات کاربران از جمله کلیک‌ها، مشاهده‌ها، و تاریخچه خریدشان داده‌ها را جمع‌آوری می‌کنند.

علاوه بر اینها، بازخوردهای کاربران مانند امتیازات و نظرات، همچنین پروفایل‌ کاربران که شامل موقعیت جغرافیایی، جنسیت، سن و …  است نیز جمع‌آوری می‌شوند.

همچنین اطلاعاتی نیز بر اساس رفتار گذشته کاربر به دست می‌آید. منابع خارجی مانند رسانه‌های اجتماعی، نظرات در خارج از سایت می‌توانند اطلاعات پایگاه دانش را افزایش دهند. همه‌ی این اطلاعات به ما کمک می‌کنند تا مشتریان خود را بهتر درک کرده و بازاریابی و فروش تجاری خود را بهبود بخشیم.

بیشتر سیستم‌های پیشنهاددهنده ترکیبی از عوامل را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا ترجیح کاربر را پیش‌بینی کرده و پیشنهاد دقیق‌تری را به کاربر نمایش دهند.

حیاتی ترین بخش از فرایند توصیه، جمع آوری اطلاعات است. در صورتی که اطلاعات کافی در دست نداشته باشیم مانند ابتدای ورود یک کاربر به سایت مشکل شروع سرد رخ می دهد و در نتیجه شاهد کاهش  تعامل و اثر بخشی سیستم خواهیم بود.

مرحله ۲: تحلیل داده‌ها

سیستم های پیشنهاددهنده با تجزیه و تحلیل داده های جمع آوری شده، دید بهتری نسبت به کاربر بدست آورده و به طور موثری اولویت و علایق کاربر را پیش بینی و برآورده می کند.

سیستم های توصیه گر با رصد ترافیک وب‌سایت، محتوای مناسب را شناسایی می‌کنند. بازخوردهای کاربران پیشنهادات را می‌سازند و همچنین سیستم، الگوهای بازدیدِ سشن‌های کاربران و اولویت های کاربرانِ مشابه را نیز در نظر می‌گیرد. ویژگی‌هایی مانند برند یا رنگ موردنظر نیز می‌تواند به دقت بیشتر  پیشنهادات کمک کند.

با توجه به موتور توصیه‌گری که استفاده می‌کنید ممکن است عوامل بیشتری بر پیشنهادات تاثیر گذار باشند تا سیستم اطمینان حاصل کند که هر کاربر تجربه ای شخصی سازی شده‌ی مخصوص خود را دریافت کند.

مرحله ۳: فیلترینگ

در مرحله فیلترینگ داده های بدست آمده با استفاده از روش فاکتورسازی ماتریسی تحت یک فرآیند پیشرفته قرار می گیرند. بر اساس اینکه مدل  توصیه‌گر کاربرمحور، محتوا محور یا ترکیبی باشد (در این مقاله و در بخش بعدی بیشتر در مورد این روش‌ها آموزش خواهید دید)، ماتریس‌های خاص و الگوریتم‌های ریاضی مشخصی به‌کار گرفته می‌شوند.

مرحله ۴: ساخت پیشنهادات

در این مرحله که به نام “تولید کاندیدها” نیز شناخته می شود، سیستم با توجه به داده‌های ورودی کاربر تعدادی آیتم را از بین گزینه‌های بسیار زیاد انتخاب می‌کند.

پس از آن، یک سیستم پیشنهاد دهنده این انتخاب را با اولویت‌بندی گزینه‌های مناسب‌تر بهبود می‌بخشد. کارایی این رتبه‌بندی برای ارائه  پیشنهادات موفق بسیار حائز اهمیت است. استفاده از هوش مصنوعی (AI) برای این فرآیند ضروری است. بهترین پلتفرم‌های توصیه‌گر از مدل‌های AI تطبیقی استفاده می‌کنند که به طور مداوم علایق کاربران را مانند یک تحلیلگر بازار ثبت و پردازش می‌کنند.

با بکارگیری تکنیک‌های پیشرفته یادگیری ماشین، پیشنهادات می‌توانند با توجه به نیازهای فردی هر کاربر سفارشی‌سازی شوند.

تکنیک‌های یادگیری ماشین در سیستم های توصیه‌گر

هوش مصنوعی مکانیزیمی است که تحلیل داده ها را هدایت و پیشنهاد نهایی را ایجاد می کند. یادگیری ماشین، به عنوان زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی، به سیستم‌های توصیه دهنده این امکان را می‌دهد تا الگوها و ارتباطات را در مجموعه داده‌های بزرگ مانند درک جنبه‌های پیچیده رفتار کاربران شناسایی کنند.

برای تولید محتوای سفارشی، سیستم های توصیه گر به داده‌های آموزشی و الگوریتم‌های خاصی وابسته هستند.

درحالی‌که مدل‌های یادگیری عمیق با شبکه‌های عصبی، پیچیده هستند، مدل‌های سنتی یادگیری ماشین امکان به‌روزرسانی و یادگیری بدون برنامه‌ریزی مستقیم را فراهم می‌کنند.

شایان ذکر است که یادگیری سیستم پیشنهاددهنده لزوماً به شبکه های عصبی عمیق یا تکنیک های پیشرفته یادگیری عمیق مانند پردازش زبان طبیعی بستگی ندارد و هنوز هم می توانند توصیه های دقیق محصول را بدون بکارگیری این روش های پیشرفته به کاربران ارائه دهند.

امنیت داده ها

یادگیری ماشین با جمع آوری داده ها در پایگاه داده آغاز می شود. در مرحله بعد، سیستم داده ها را خواه بر محتوا متمرکز باشد یا رفتار کاربر، تجزیه و تحلیل و سپس دسته بندی و در مرحله بعد از آن‌ها یاد می‌گیرد و برای استخراج بینش‌ها و پیش‌بینی‌های دقیق استفاده می کند.

چگونه بازدیدکنندگان را شناسایی می‌کنیم؟

پاسخ ساده کوکی ها است. این فایل های متنی کوچک حاوی یک رشته منحصر به فرد از کاراکترها هستند که برای شناسایی کاربران ضروری هستند. اغلب، توصیه های محصول به توانایی سیستم برای ردیابی رفتار کاربر بستگی دارد. با این حال، نسبت دادن این داده ها به یک فرد خاص نیاز به استفاده از کوکی ها دارد که ضروری هستند.

اگرچه نگرانی عمومی در مورد حفاظت از داده‌های شخصی وجود دارد، کوکی‌ها جزئیاتی مانند نام، اطلاعات کارت اعتباری یا شناسه‌های شخصی دیگر را ذخیره نمی‌کنند. آن‌ها فقط شامل یک کد هستند که یک بازدیدکننده خاص را شناسایی می‌کند.

چهار مدل سیستم توصیه گر

همانطور که قبلا ذکر شد، چهار مدل اصلی سیستم توصیه گر وجود دارد که بیشتر مورد استفاده قرار می گیرند.

به لطف استفاده از روش های مختلف، پیشنهادات متنوع و تا حد امکان دقیق هستند و برای دستیابی به نتایج مطلوب، ارزش ترکیب کردن را دارند.

1. سیستم توصیه گر فیلترینگ همکارانه

روش فیلترینگ همکارانه (Collaborative filtering) یکی از رایج ترین تکنیک های مورد استفاده در سیستم های پیشنهاددهنده است که بر اساس اصل تعامل کاربر و آیتم عمل می کند.

ایده اصلی این است که اگر دو کاربر در مورد ارزیابی برخی آیتم ها به توافق برسند، احتمالاً در مورد ارزیابی سایر آیتم ها نیز توافق خواهند کرد.

فیلتر همکارانه را می توان به دو نوع تقسیم کرد:

الف) فیلترینگ همکارانه مبتنی بر کاربر

روش فیلترینگ همکارانه مبتنی بر کاربر (user-based collaborative filtering)، کاربرانِ مشابهِ کاربرِ مورد نظر را پیدا می‌کند و آیتم‌هایی را که آن کاربرانِ مشابه دوست داشته‌اند، را به کاربر هدف پیشنهاد می‌دهد. به عنوان مثال، اگر مرجان و مهشید هر دو فیلم های X و Y را دوست داشتند و مهشید نیز فیلم Z را دوست داشته، سیستم فیلم Z را به مرجان نیز توصیه می‌کند.

ب) فیلترینگ همکارانه بر اساس آیتم

روش فیلترینگ همکارانه مبتنی بر آیتم (Item-based Collaborative Filtering) به جای یافتن شباهت های کاربران، بر روی شباهت آیتم ها تمرکز می کند. اگر کاربران A و B هر دو آیتم 1 و 2 را دوست داشته باشند آنگاه آیتم های 1 و 2 مشابه در نظر گرفته می شوند. بنابراین، اگر کاربر A آیتم 3 را دوست داشته باشد، ممکن است به کاربر B نیز پیشنهاد داده شود.

۲. سیستم‌های توصیه گر مبتنی بر محتوا

فیلترینگ مبتنی بر محتوا بر ویژگی‌های آیتم‌ها تمرکز می‌کند و بر اساس شباهت بین آنها توصیه‌هایی به شما می‌دهد. به عنوان مثال، اگر کاربری به نوع خاصی از فیلم علاقه نشان داده باشد، سیستم، فیلم هایی را توصیه می کند که در آن دسته قرار می گیرند.

محتوای هر آیتم به صورت مجموعه ای از توصیفگرها مورد نمایش داده می شوند. به عنوان مثال، در یک سیستم توصیه گر فیلم مبتنی بر محتوا، می توان از ویژگی های فیلم مانند ژانر، کارگردان، بازیگران و غیره برای توصیف فیلم و توصیه موارد مشابه استفاده کرد.

۳. سیستم‌های توصیه ترکیبی

سیستم های ریکامندیشن ترکیبی هر دو روش فیلترینگ همکارانه و فیلترینگ مبتنی بر محتوا را برای ارائه توصیه ها ترکیب می کنند.

سیستم های هیبریدی را می توان به روش های مختلفی پیاده سازی کرد:

• با انجام پیش بینی های جداگانه با هر رویکرد و ترکیب آنها.
• با افزودن فیلتر همکارانه و قابلیت فیلترینگ مبتنی بر محتوا با هم.
• با ترکیب کردن رویکردها در یک مدل واحد.

مزیت اصلی سیستم‌های ترکیبی این است که می‌توانند محدودیت‌های هر دو سیستم فیلترینگ همکارانه و مبتنی بر محتوا را برطرف کنند.

برای مثال، این سیستم‌ها می‌توانند به کاربرانی با سلیقه‌های منحصر به فرد، پیشنهادات شخصی‌سازی‌شده ارائه دهند و در عین حال، با کمبود داده‌های تعامل کاربر-کالا کنار بیایند. این امر از مشکل راه‌اندازی سرد (cold start problem) که پیش‌تر به آن اشاره شد، جلوگیری می‌کند.

۴. توصیه‌گرهای مبتنی بر یادگیری عمیق

سیستم‌های توصیه مبتنی بر یادگیری عمیق از شبکه‌های عصبی عمیق برای پیش‌بینی یا توصیه استفاده می‌کنند. این سیستم‌ها می‌توانند به طور خودکار ویژگی‌ها را از داده‌های خام استخراج و یاد بگیرند، که آن‌ها را به خصوص با مجموعه داده‌های بزرگ، بسیار کارآمد می‌کند.

مدل‌های یادگیری عمیق مانند شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای داده‌های تصویری یا شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی، بسته به نوع داده موجود، قابل استفاده هستند. برای مثال، پلتفرم‌هایی مانند یوتیوب از توصیه‌گرهای یادگیری عمیق برای پیشنهاد ویدیوها به کاربران بر اساس سوابق مشاهداتشان استفاده می‌کنند.

مزایای سیستم توصیه

سیستم‌های توصیه امروزه به جزء جدایی‌ناپذیر انواع پلتفرم‌های دیجیتال، از وب‌سایت‌های تجارت الکترونیک گرفته تا سرویس‌های استریم، تبدیل شده‌اند.

هر پلتفرمی به شکل متفاوتی از سیستم توصیه‌گر بهره می‌برد. همگی ما می‌توانیم تأثیر این سیستم را به صورت روزانه مشاهده کنیم. سیستم‌های توصیه منجر به بهبود تجربه کاربری و کاهش قابل توجه زمان صرف شده برای یافتن بهترین محصولات می‌شوند.

حالا بیایید ببینیم که مزایای سیستم‌های توصیه از دیدگاه کسب و کار چیست؟

تجربه‌ی کاربری شخصی‌سازی شده

یکی از مهم‌ترین مزایای سیستم‌های توصیه، قابلیت ارائه‌ی تجربه‌ای شخصی‌سازی‌شده برای هر کاربر است. این سیستم‌ها با تحلیل رفتار و ترجیحات کاربران می‌توانند محصولات، محتوا یا خدماتی را پیشنهاد دهند که با سلیقه‌های فردی مطابقت داشته باشد.

برای مثال، یک وب‌سایت تجارت الکترونیک ممکن است از سابقه خرید کاربر برای پیشنهاد دادن محصولات مرتبط در بازدیدهای بعدی استفاده کند، در حالی که یک سرویس استریمینگ ممکن است بر اساس عادات تماشای کاربر، فیلم‌ها و سریال‌های جدیدی را توصیه کند.

با ارائه پیشنهادات شخصی‌سازی‌شده، سیستم‌های توصیه می‌توانند:

• رضایت کاربر را افزایش دهند: کاربران زمانی که احساس می‌کنند سیستم به آن‌ها اهمیت می‌دهد و پیشنهاداتی متناسب با نیازها و علایقشان ارائه می‌دهد، رضایت بیشتری خواهند داشت.
• زمان صرف شده برای جستجو را کاهش دهند: با پیشنهاد دادن محتوا یا محصولاتی که احتمالاً مورد علاقه کاربر هستند، سیستم‌های توصیه به کاربران کمک می‌کنند تا به سرعت آنچه را که به دنبال آن هستند پیدا کنند و در وقت خود صرفه‌جویی کنند.
• احتمال خرید را افزایش دهند: با پیشنهاد دادن محصولاتی که با علایق کاربر مطابقت دارند، سیستم‌های توصیه می‌توانند منجر به افزایش احتمال خرید و در نهایت افزایش درآمد برای کسب و کار شوند.

افزایش فروش و درآمد

با پیشنهاد محصولات یا محتوای مرتبط و شخصی‌سازی‌شده، سیستم‌های توصیه می‌توانند فروش بیشتری را به همراه داشته باشند. این امر نه تنها نرخ تبدیل را افزایش می‌دهد، بلکه درآمد کلی کسب‌وکارها را نیز بالا می‌برد.

سیستم‌های توصیه با در نظر گرفتن موارد زیر به افزایش فروش و درآمد کمک می‌کنند:

• جذب کاربران به خریدهای بیشتر: با پیشنهاد دادن محصولات مرتبط با خریدهای قبلی یا علایق کاربران، می‌توان آن‌ها را به خرید اقلام بیشتری تشویق کرد. این امر به افزایش ارزش سبد خرید منجر می‌شود.
• فروش محصولات جدید: سیستم‌های توصیه می‌توانند به کاربران در کشف محصولات جدیدی که ممکن است از وجود آن‌ها بی‌خبر باشند، کمک کنند. این امر می‌تواند منجر به فروش محصولات جدید و افزایش درآمد شود.
• کاهش رها کردن سبد خرید: با پیشنهاد دادن محصولات مرتبط در سبد خرید، سیستم‌های توصیه می‌توانند کاربران را به تکمیل خرید تشویق کنند و از رها شدن سبد خرید جلوگیری نمایند.

به طور کلی، با افزایش نرخ تبدیل و ارزش سبد خرید، و همچنین کاهش رها شدن سبد خرید، سیستم‌های توصیه نقش موثری در افزایش فروش و درآمد کسب‌وکارها ایفا می‌کنند.

افزایش تعامل کاربر

هنگامی که به کاربران محتوایی یا محصولاتی ارائه شود که با ترجیحات آن‌ها همخوانی داشته باشد، احتمال تعامل آن‌ها بیشتر می‌شود. این امر می‌تواند منجر به افزایش مدت زمان سشن‌ها و بازدیدهای مجدد شود.

کشف کارآمد محتوای جدید

با توجه به حجم عظیم محتوایی که به صورت آنلاین در دسترس است، کشف محتوای جدید می‌تواند به یک چالش تبدیل شود. سیستم‌های توصیه با معرفی محصولات یا محتوای جدیدی که کاربران ممکن است به طور عادی با آن‌ها برخورد نکنند، به حل این مشکل کمک می‌کنند.

افزایش رضایت مشتری

برآورده کردن و فراتر رفتن از انتظارات کاربران می‌تواند به افزایش سطح رضایت آن‌ها منجر شود. زمانی که کاربران به طور مداوم آنچه را که به دنبالش هستند پیدا می‌کنند، رضایت کلی آن‌ها از پلتفرم افزایش می‌یابد.

تبلیغات هدفمند

برای پلتفرم‌هایی که درآمد آن‌ها وابسته به تبلیغات است، سیستم‌های توصیه می‌توانند ابزاری بسیار ارزشمند باشند. با درک ترجیحات و علایق کاربران، کسب‌وکارها می‌توانند تبلیغات مرتبط‌تری نمایش دهند که منجر به افزایش نرخ کلیک (CTR) شود.

چگونه سیستم توصیه‌ی مناسب را انتخاب کنیم: مهم‌ترین معیارها

۱. نوع راه‌حل: آماده (Out-of-the-box) یا سفارشی

اولین قدمِ انتخاب، بین یک سیستم توصیه‌ی آماده (Out-of-the-box) و یک سیستم سفارشی است. سیستم‌های آماده‌ی استفاده به سادگی و سریعا قابل استفاده هستند و به راحتی نیز با سیستم شما ادغام می‌شوند. در مقابل، سیستم‌های توصیه‌ی سفارشی برای نیازهای خاص کسب‌وکار شما طراحی می‌شوند و قابلیت انعطاف‌پذیری و شخصی‌سازی بیشتری را ارائه می‌دهند.

۲. درک مدل قیمت‌گذاری

اگر تمایل به استفاده از یک سیستم توصیه‌ی آماده دارید، درک ساختار قیمت‌گذاری آن اهمیت زیادی دارد. برخی از ارائه دهندگان بر اساس تعداد کاربران و برخی دیگر بر اساس تعداد توصیه‌های انجام شده، هزینه را محاسبه می‌کنند. انتخاب مدلی که با استراتژی مالی کسب‌وکار شما همسو باشد، ضروری است.

۳. انتخاب شریک فناوری مناسب

برای کسانی که به راه‌حل سفارشی فکر می‌کنند، انتخاب شریک فناوری مناسب بسیار مهم است. شما باید موارد زیر را ارزیابی کنید:

• تخصص: از دانش فنی و مهارت‌های فنی آن‌ها اطمینان حاصل کنید.
• تجربه: سابقه‌ی آن‌ها در این صنعت و مدت زمان فعالیت‌شان را در نظر بگیرید.
• رزومه کاری: بررسی کنید که آیا سیستم‌هایی مشابه با آنچه شما تصور می‌کنید، ساخته‌اند.
• معیارهای عملکرد: ارزیابی کنید که سیستم‌های آن‌ها در گذشته چقدر موفق، قدرتمند و مقیاس‌پذیر بوده است.

۴. اولویت با قابلیت مقیاس‌پذیری

سیستم توصیه‌ی انتخابی شما باید قابلیت مقیاس‌پذیری داشته باشد. با افزایش ترافیک وب‌سایت شما، این سیستم باید بدون افت عملکرد، تطبیق پیدا کند. این امر تضمین می‌کند که با گسترش کسب‌وکار شما، موتور توصیه‌ی شما همچنان کارآمد و مؤثر باقی بماند.

۵. مقابله با مشکل شروع سرد (cold start problem)

مخصوصا برای فروشگاه‌های کوچک‌تر، مشکل شروع سرد می‌تواند چالش‌برانگیز باشد. این مشکل زمانی به وجود می‌آید که داده‌ی کافی برای ارائه توصیه‌های دقیق وجود نداشته باشد. انتخاب سیستمی که بتواند حتی در فروشگاه‌های کوچک‌تر، پیشنهادات دقیقی ارائه دهد، ضروری است.

۶. همکاری و هماهنگی

اطمینان حاصل کنید که با ارائه‌دهنده‌ای همکاری می‌کنید که ارزش‌ها و چشم‌انداز آن‌ها با شما همسو است. یک رویکرد مشترک و سبک کاری هماهنگ می‌تواند منجر به همکاری روان‌تر و ادغام موفق‌تر سیستم توصیه در عملیات تجاری شما شود.

۷. ادغام و سازگاری

سیستم توصیه‌ی انتخابی باید به راحتی با سیستم‌های، پلتفرم‌ها و نرم‌افزارهای موجود شما ادغام شود. برای جلوگیری از چالش‌های احتمالی در ادغام و هزینه‌های اضافی، سازگاری با فناوری‌های فعلی خود را بررسی کنید.

۸. توصیه‌های لحظه‌ای

به دنبال راه‌حلی باشید که توصیه‌های لحظه‌ای ارائه دهد. با تغییر رفتار و ترجیحات کاربران، سیستم باید به‌طور لحظه‌ای پیشنهادات خود را به‌روزرسانی کند تا اطمینان حاصل شود که کاربران همیشه مرتبط‌ترین و به‌موقع‌ترین توصیه‌های محصول یا محتوا را دریافت می‌کنند.

۹. انعطاف‌پذیری و قابلیت شخصی‌سازی

چشم‌انداز کسب‌وکار به‌طور مداوم در حال تغییر است. یک سیستم توصیه را انتخاب کنید که از نظر ویژگی‌ها و قابلیت شخصی‌سازی انعطاف‌پذیر باشد. این امر تضمین می‌کند که با تغییر نیازهای کسب‌وکار شما، سیستم توصیه‌ی شما هم بتواند با آن‌ها سازگار شود.

۱۰. هزینه نگهداری و پشتیبانی

علاوه بر سرمایه‌گذاری اولیه، هزینه‌های جاری برای نگهداری سیستم را در نظر بگیرید. همچنین، اطمینان حاصل کنید که ارائه‌دهنده‌ی خدمات، پشتیبانی مشتری قابل اعتمادی را برای رسیدگی به هرگونه مشکل یا چالشی که ممکن است با آن روبرو شوید، ارائه دهد.

چگونه یک ریکامندیشن سیستم بسازیم؟

تا اینجا با نحوه‌ی عملکرد این سیستم‌ها و چگونگی انتخاب آن‌ها آشنا شدیم. حالا می‌خواهیم ببینیم که چگونه می‌توانیم خودمان یک سیستم توصیه بسازیم.

ما تیمی هستیم که به صورت روزانه نرم‌افزارهای سفارشی می‌سازیم و تا به حال سیستم‌های توصیه را از ابتدا برای بخش‌های تجارت الکترونیک و بازاریابی ساخته‌ایم.

ما خوشحالیم که دانش خود را با شما به اشتراک بگذاریم. ما تمام تلاش خود را کرده‌ایم تا نحوه‌ی ساخت سیستم‌های توصیه‌ی مبتنی بر جاوا را به صورت گام به گام و به ساده‌ترین شکل ممکن توضیح دهیم.

مراحل ساخت سیستم توصیه:

۱. گردآوری داده: با تجزیه و تحلیل داده‌های جمع‌آوری شده، موجود یا با قابلیت دسترسی توسط اپلیکیشن شروع کنید.

۲. شناسایی داده‌های مفید: مشخص کنید که کدام بخش‌های داده برای تولید توصیه‌ها مفید خواهند بود.

۳. طراحی پایگاه داده: یک مدل پایگاه داده را برای جمع‌آوری و ذخیره‌سازی داده‌های شناسایی شده، برنامه‌ریزی و طراحی کنید.

۴. یکپارچه‌سازی سیستم‌ها: برای انتقال روان داده، یک ارتباط بین موتور توصیه و برنامه برقرار کنید.

۵. توسعه‌ی مکانیزم: روی ایجاد مکانیزمی برای تولید توصیه‌ها کار کنید. این مکانیزم بر اساس پیکربندی الگوریتمی که انتخاب می‌کنید، که جزء کلیدی موتور است، ساخته می‌شود.

۶. ایجاد الگوریتم: وارد توسعه و تنظیم دقیق الگوریتم‌هایی شوید که موتور توصیه را تامین می‌کنند.

۷. یکپارچه‌سازی نهایی: اطمینان حاصل کنید که یکپارچه‌سازی بدون مشکل بین برنامه و موتور توصیه وجود دارد تا امکان بازیابی آسان توصیه‌ها فراهم شود.

چه کسب و کارهایی از سیستم های توصیه گر استفاده می کنند؟

تجارت الکترونیک

در تجارت الکترونیک، سیستم‌های توصیه‌ نقش مهمی در افزایش تجربه کاربر و افزایش فروش دارند. آنها تاریخچه مرور و خرید کاربران را تجزیه و تحلیل می کنند تا محصولاتی را پیشنهاد دهند که احتمالاً مورد علاقه آنها است. این توصیه‌ها اغلب در بخش‌های «موارد مورد علاقه شما» یا «مشتریانی که این را هم خریده‌اند» ظاهر می‌شوند. پلتفرم‌های تجارت الکترونیک با شخصی‌سازی سفر خرید، تعامل مشتری و درآمد را افزایش می‌دهند.

سرویس‌های سرگرمی و خدمات پخش (استریم)

پلتفرم‌های استریم مانند نتفلیکس، فیلیمو و یوتیوب از سیستم‌های توصیه ای بهره می‌برند تا کاربران را درگیر و سرگرم نگه دارند. این سیستم‌ها از الگوریتم‌ها برای تحلیل تاریخچه تماشا یا گوش دادن کاربر استفاده می‌کنند و فیلم‌ها، موزیک‌ها یا ویدئوهایی را که با اولویت های آن‌ها همخوانی دارد توصیه می‌دهند. این امر باعث می‌شود که کاربران زمان بیشتری در پلتفرم حضور داشته باشند و مصرف محتوا افزایش یابد.

پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی

پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی مانند فیسبوک، اینستاگرام و توییتر از موتورهای توصیه برای پیشنهاد دوستان برای فالوکردن، پست‌هایی برای تماشا و گروه‌هایی برای پیوستن استفاده می‌کنند. این سیستم‌ها تعاملات و علاقه‌های کاربر را تجزیه و تحلیل کرده و محتواهای شخصی‌سازی‌شده ای ایجاد می‌کنند که منجر به افزایش تعامل کاربر و زمان سپری شده در پلتفرم می‌شود.

صنعت بازی‌

در صنعت بازی‌ها، سیستم‌های توصیه به بازیکنان کمک می‌کنند تا بازی‌ها، اجناس داخل بازی و حریفان جدید را کشف کنند. آن‌ها رفتار و  اولویت ها بازیکنان را تجزیه و تحلیل کرده و بازی‌هایی را  توصیه می‌دهند که با علاقه‌های یک بازیکن همخوانی داشته یا بازیکنان را با سطوح مهارتی مشابه منطبق می‌کنند. این امر تجربه‌ی بازی را بهبود می‌بخشد و باعث تشویق بازیکنان به کاوش بیشتر درباره عناوین مختلف می‌شود.

خبر و مدیا

وب‌سایت‌های خبری و پلتفرم‌های رسانه‌ای از سیستم‌های توصیه برای ارائه مقالات خبری، ویدئوها و تبلیغات شخصی‌سازی شده استفاده می‌کنند. با تجزیه و تحلیل عادات خواندن کاربران و  اولویت های محتوا، این سیستم‌ها اطمینان حاصل می‌کنند که کاربران با محتوای مرتبط و جذاب مواجه می‌شوند که در نهایت باعث افزایش انگیزه کاربران برای ماندن در سایت و درآمد تبلیغاتی می‌شود.

صنعت گردشگری

در صنعت گردشگری، موتورهای توصیه به کاربران در پیدا کردن هتل‌ها، پروازها و برنامه‌های سفر کمک می‌کنند. این سیستم‌ها تاریخچه سفر قبلی کاربر، اولویت ها و بودجه را در نظر می‌گیرند تا گزینه‌های مناسبی را توصیه دهند و برنامه‌ریزی سفر را راحت‌تر و لذت‌بخش‌تر کنند.

مراقبت های بهداشتی

سرویس‌های بهداشتی از سیستم‌های توصیه برای  توصیه برنامه‌های درمانی و خدمات پزشکی بر اساس سابقه پزشکی، علائم و دموگرافی بیمار استفاده می‌کنند. این رویکرد شخصی‌سازی شده کیفیت مراقبت از بیماران و نتایج را بهبود می‌بخشد.

مالی و سرمایه‌گذاری

در بخش مالی، سیستم‌های توصیه فرصت‌های سرمایه‌گذاری، محصولات مالی و خدمات بانکی شخصی شده را بر اساس تاریخچه مالی و اهداف کاربر توصیه می‌دهند. استفاده از سیستم‌های توصیه در فناوری بانکداری به کاربران کمک می‌کند تا تصمیمات مالی آگاهانه‌تری بگیرند و تجربه مشتری را بهبود بخشند.

آموزش

در حوزه‌ی آموزش، سیستم‌های توصیه‌گر، دوره‌ها، مواد آموزشی و مسیرهای یادگیری را بر اساس تاریخچه تحصیلی و  اولویت های یادگیری دانش‌جویان توصیه می‌دهند. این سیستم‌ها تجربه‌های یادگیری شخصی‌سازی شده را ترویج می‌کنند که منجر به بهبود نتایج آموزشی می‌شود.

تبلیغات و بازاریابی

در صنعت تبلیغات و بازاریابی، موتورهای توصیه، تبلیغات هدفمند و کمپین‌های بازاریابی را بر اساس رفتارها و علاقه‌های کاربران ارائه می‌دهند. این امر باعث افزایش کارآیی تلاش‌های بازاریابی و افزایش نرخ تبدیل می‌شود.

خودروسازی

در بخش خودروسازی، سیستم‌های  توصیه، خودروها، برنامه‌های نگهداری و خدمات مرتبط را بر اساس تاریخچه خودرویی و  اولویت ها کاربران  توصیه می‌دهند. این امر تجربه‌ی مشتری را بهبود می‌بخشد و به نگهداری خودرو تشویق می‌کند.

این فقط چند نمونه از چگونگی استفاده از سیستم‌های توصیه در صنایع مختلف است که جهت بهبود درگیری کاربر، افزایش درآمد و ارائه تجربه‌های شخصی‌سازی شده مورد استفاده قرار می‌گیرند.

موارد استفاده و نمونه‌های واقعی سیستم‌های توصیه گر

سیستم‌های توصیه در تجارت الکترونیک

سیستم توصیه گر آمازون

آمازون به خاطر پیشنهادات بسیار دقیق محصولات در فروشگاه آنلاین خود شناخته شده است. این شرکت از فناوری‌های پیشرفته استفاده می‌کند که شامل موارد زیر می‌شود:

1. الگوریتم‌های هوش مصنوعی: این الگوریتم‌ها مقادیر عظیمی از داده‌ها را تحلیل می‌کنند تا پیش‌بینی کنند که کاربران به چه محصولاتی علاقه‌مند هستند.
2. یادگیری ماشین: آمازون از یادگیری ماشین برای بهبود و به‌روزرسانی مداوم و دقت بیشتر سیستم توصیه خود بر اساس رفتار و بازخورد کاربران استفاده می‌کند.
3. فیلترینگ همکارانه: توصیه هایی برای کاربران دیگر بر اساس رفتار کاربران مشابه ایجاد می‌کند.
4. توصیه های شخصی: سیستم آمازون توصیه محصولات را بر اساس رفتار فردی کاربر، تاریخچه مرور و تاریخچه خرید شخصی سفارشی می‌کند.
5. فیلترینگ همکارانه آیتم به آیتم: به جای تقسیم کاربران به گروه‌ها، آمازون از روش فیلترینگ همکارانه ایتم به ایتم استفاده می‌کند تا هر محصول را با مجموعه‌ای از محصولات مشابه هماهنگ کند. بدین صورت که یک کاربر خاص محصولی را مشاهده می‌کند و توصیه های مشابهی دریافت می‌کند.

سیستم توصیه شاپیفای

شاپیفای، یکی از برترین پلتفرم‌های تجارت الکترونیک نیز از سیستم‌های توصیه برای بهبود تجربه‌ی خرید برای مشتریان خود استفاده می‌کند.

1. فیلترینگ همکارانه: مشابه آمازون، شاپیفای از تکنیک‌های فیلترینگ همکارانه برای تولید توصیه به کاربر بر اساس رفتار کاربران مشابه استفاده می‌کند.
2. توصیه مبتنی بر داده: سیستم توصیه شاپیفای به طور قابل توجهی از داده‌ها استفاده می‌کند. این سیستم رفتار کاربر، اولویت های کاربر، رضایت کاربر، تاریخچه خرید، علاقه کاربر و داده‌های مرتبط دیگر را برای ارائه توصیه‌های دقیق محصول تحلیل می‌کند.
3. توصیه های شخصی‌سازی شده: سیستم شاپیفای توصیه‌های محصولات شخصی‌سازی شده را که بر اساس رفتار، اولویت ها و علایق موجود کاربر است، ارائه می‌دهد.
4. توصیه های تکمیلی: برخی از تم ها در شاپیفای دارای بخش هایی هستند که محصولات مکمل را در صفحات محصول به مشتریان نمایش می دهند. اینها محصولاتی هستند که به خوبی با محصول اصلی در حال مشاهده مطابقت دارند.
5. توصیه‌های مرتبط: این آیتم‌ها به‌طور خودکار توسط شاپیفای تولید می‌شوند و محصولاتی را نشان می‌دهند که مرتبط یا مشابه با محصول اصلی در حال مشاهده هستند.

سیستم های توصیه در خدمات پخش (استریمینگ)

سیستم‌های توصیه در پلتفرم‌های استریمینگ مانند نتفلیکس و اسپاتیفای نقش حیاتی در موفقیت این پلتفرم‌ها دارند. در زیر بررسی مختصری از نحوه عملکرد این سیستم‌ها برای هر پلتفرم آورده شده است:

سیستم توصیه نتفلیکس

1. ردیابی رفتار کاربر: نتفلیکس هر اقدامی که یک کاربر در پلتفرمش انجام می‌دهد را ردیابی می‌کند، از فیلم‌ها و سریال‌هایی که تماشا می‌کند گرفته تا امتیازهایی که می‌دهند و حتی زمانی که مشغول مشاهده صحنه‌های خاصی از فیلم هستند را نیز  رصد می کند.
2. برچسب‌گذاری محتوا: هر قطعه ی محتوا در نتفلیکس با استفاده از الگوریتم‌ها و کارشناسان انسانی با متا داداه‌ها برچسب‌گذاری می‌شود. این متا داداه‌ها ممکن است شامل اطلاعاتی درباره ژانر، بازیگران، کارگردان و حتی جزئیات نوعی مانند حالت محتوا باشند.
3. کاهش ابعاد ماتریس: نتفلیکس از تکنیک‌های کاهش ابعاد ماتریس برای تجزیه ماتریس تعامل کاربر-آیتم استفاده می‌کند. اینکار به پیش‌بینی امتیازی که یک کاربر به یک فیلم که هنوز ندیده بر اساس رفتارهای گذشته آن‌ها کمک می‌کند.
4. یادگیری عمیق: نتفلیکس همچنین از مدل‌های یادگیری عمیق برای پیش‌بینی اولویت های کاربران استفاده می‌کند. این مدل‌ها می‌توانند الگوهای غیرخطی پیچیده را در داده‌ها که الگوریتم‌های سنتی ممکن است از دست بدهند، ثبت کنند.
5. تصاویر شخصی‌سازی شده: حتی تصاویر کاوری که کاربران برای فیلم‌ها و سریال‌ها مشاهده می‌کنند بر اساس رفتار گذشته آن‌ها شخصی‌سازی می‌شوند. به عنوان مثال، کاربری که اغلب فیلم‌های عاشقانه می‌بیند ممکن است یک تصویر کاور را مشاهده کند که جنبه عاشقانه فیلم را برجسته می‌کند، حتی اگر این فیلم یک فیلم اکشن باشد.
6. تست A/B: نتفلیکس با استفاده از تست A/B به صورت مداوم، الگوریتم‌های توصیه خود را آزمایش می‌کند تا اطمینان حاصل شود که کاربران مرتبط‌ترین توصیه را دریافت می‌کنند.

سیستم توصیه اسپاتیفای

1. عادات گوش دادن کاربر: اسپاتیفای آهنگ‌ها، آلبوم‌ها و لیست‌های پخشی که کاربران گوش می‌دهند را ردیابی می‌کند. همچنین، فرکانس، تازگی و مدت زمان جلسات گوش دادن را در نظر می‌گیرد.
2. فیلترینگ همکارانه: این روش با جمع‌آوری اولویت ها از بسیاری از کاربران، علایق یک کاربر را پیش‌بینی می‌کند. اگر فرد A نظری مشابه فرد B را در یک موضوع داشته باشد، احتمال دارد که A نظر B را در یک موضوع دیگر داشته باشد.
3. فیلتر مبتنی بر محتوا: اسپاتیفای آهنگ‌های صوتی را به صورت خام برای شناسایی ویژگی‌هایی مانند سرعت، ابزار دقیق و ژانر را تجزیه و تحلیل می‌کند. این به پلتفرم اجازه می‌دهد آهنگ‌هایی را توصیه کند که از نظر صوتی شبیه به آنچه کاربر گوش داده باشد.
4. کاهش ابعاد ماتریس: مانند نتفلیکس، اسپاتیفای همچنین از تکنیک‌های کاهش ابعاد ماتریس برای پیش‌بینی آهنگ‌هایی که یک کاربر ممکن است دوست داشته باشد را بر اساس تاریخچه گوش دادن گذشته‌اش استفاده می‌کند.
5. پردازش زبان طبیعی (NLP): اسپاتیفای وب را برای مقالات، وبلاگ‌ها و محتوای متنی دیگر در مورد آهنگ‌ها و هنرمندان اسکن می‌کند تا عموم نظرات و احساسات را درک کند. این کمک می‌کند تا توصیه ها با اطلاعات بیشتری ارائه شود.
6. شخصی‌سازی لیست پخش: لیست‌های پخش مانند “Discover Weekly” و “Release Radar” بر اساس عادات گوش دادن و پیش‌بینی‌های الگوریتم‌ها برای هر کاربر شخصی‌سازی می‌شوند.