نظام التوصيات والتجارة الإلكترونية

 

نظام التوصيات والتجارة الإلكترونية

 

ما هو نظام التوصيات؟

تقترح أنظمة
التوصية المنتجات والمحتوى للمستخدمين، مما يساعدهم على التنقل عبر الأسواق
الافتراضية التي لا نهاية لها. بينما أثبتت
الأساليب التقليدية فعاليتها، فإن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لديها القدرة
على الارتقاء بهذه الأنظمة إلى المستوى التالي.

حتى وقت قريب جدًا، كان يتعين على
مندوبي المبيعات المهرة التواجد في المتاجر الفعلية للتوصية بالمنتجات للعملاء. لكن ليس بعد الآن.

في هذه الأيام، تعمل أنظمة التوصية كمندوبي مبيعات افتراضيين – حيث تساعد المتسوقين عبر
الإنترنت على التنقل عبر المنتجات، والتوصية بالعناصر بناءً على سجل البحث
والاهتمامات الظاهرة، وبشكل عام، تجعل تجربة التسوق عبر الإنترنت أكثر إمتاعًا.

 

كيف تعمل أنظمة التوصية؟

يعتمد جوهر نظام التوصية على نهج
التوصية.

الأساليب الأكثر شيوعًا المتبعة في
التوصيات هي:

تصفية التعاونية

يعتمد التصفية التعاونية على مفهوم العلاقات المشتركة بين الناس. ببساطة، هذا يعني أن شخصين أو أكثر يتشاركون اهتمامات
مشتركة في منطقة واحدة من المحتمل أن ينجذبوا إلى عناصر أو منتجات مماثلة في مناطق
أخرى أيضًا.

يمكن تتبع التشابه بين الأفراد من
خلال دراسة أشياء مثل أنماط التصفح وخيارات البحث وسجل الشراء والتقييمات.

التصفية التعاونية هي أكثر أنظمة
توصية النهج شيوعًا التي تتبعها.

التصفية على أساس المحتوى

تركز التصفية القائمة على المحتوى على المستهلكين بشكل فردي.

يوصي هذا النوع من النظام بمنتجات
ومحتوى مماثل للمستخدم بناءً على المنتجات والمحتوى الذي استهلكه أو أعجبه في
الماضي. الافتراض الكامن وراء هذا النظام هو
أنه إذا أعجب المستخدم عنصرًا “أ” من فئة “س”، فقد يعجبه
أيضًا العنصر “ب” من الفئة “س” أو العنصر “أ” من
الفئة “ص“.

الجانب السلبي لهذا النظام هو أنه
يعرض دائمًا نفس أنواع العناصر، مما يجعل تجربة التسوق مملة ورتيبة.

التصفية القائمة على
المعرفة

في التصفية القائمة على المعرفة، يتم تقديم التوصيات بناءً على معرفة مجال النظام. بمعنى آخر، يلتقط نظام التصفية القائم على المعرفة
متطلبات المستخدم ويقرنها بقاعدة معرفية محددة ويقدم توصيات بناءً على ذلك.

التصفية السكانية

يوصي هذا النوع من الأنظمة بناءً على البيانات الديموغرافية للمستخدم .

تعتبر التصفية السكانية أقل تخصيصًا
من أساليب التصفية الأخرى، ولكنها قد تكون مفيدة لتقديم توصيات للمستخدمين الجدد
الذين قد لا يكون لديهم سجل تصفح / شراء على نظام أساسي معين.

التصفية المجتمعية

أنظمة التوصية المجتمعية مدفوعة بتصفح
أقران المستخدم وسجل الشراء، بدلاً من سجلهم الخاص. ويستند إلى مفهوم أنه من المرجح أن يتأثر المستخدم
بتوصيات أصدقائه بدلاً من الاقتراحات العشوائية.

أنظمة الفلترة الهجينة

تجمع التصفية المختلطة بين أساليب
التصفية المتعددة للتوصية بالمنتجات / المحتوى الأكثر ملاءمة.

تتمثل فائدة هذا النظام في تعظيم
فوائد كل نظام ترشيح مع التقليل من أوجه القصور فيه.

أنظمة التوصية الشعبية

توجد أنظمة التوصية في جميع الأنظمة
الأساسية تقريبًا عبر الإنترنت – بدءًا من خدمات البث ووصولاً إلى وسائل التواصل
الاجتماعي والتجارة الإلكترونية ومتاجر التطبيقات.

تتضمن بعض الخدمات البارزة التي تعتمد
على أنظمة التوصية ما يلي:

كيفية عمل نظام توصية

هناك العديد من أنواع أنظمة التوصيات
، يمكن التمييز بين معظمها من خلال المنهجية المتبعة لتقديم التوصيات. تعتمد بعض أنظمة RS على تصفية البيانات ؛ تستخدم الأنظمة الأخرى مزيجًا من
التصفية و AI / ML.

ومع ذلك، فإن ما يربط هذه الأنظمة هو
الحجم الكبير للبيانات القادمة من مصادر مختلفة.

في معظم الحالات، يتطلب إنشاء أنظمة
التوصية الخطوات الأربع التالية:

1. جمع البيانات

البيانات هي العنصر الأساسي لعمل نظام التوصية.

يتم جمع مجموعات البيانات هذه من
مصادر مختلفة بناءً على سلوك المستخدم ومعايير الاختيار الخاصة بهم.  هناك العديد من المعلمات المتضمنة في عملية جمع
البيانات.

2. تخزين البيانات

بمجرد جمع البيانات الكافية، ستحتاج
إلى إيجاد طريقة لتخزينها.

يجب تخزين البيانات  بشكل آمن
لأنك لا تريد أن تفقد العنصر الأكثر قيمة في نظام التوصية فقط  وليس قواعدبيانات لغة الاستعلام المهيكلة (NoSQL) هي حلول تخزين شائعة ؛ ولكن في معظم الحالات ، يُفضل NoSQL للكميات الكبيرة من البيانات.

3. معالجة البيانات

في هذه الخطوة، تتم معالجة البيانات
وترتيبها بناءً على بعض المعلمات مثل الخصائص والنوع والمصادر. الغرض من هذه المرحلة هو إعداد البيانات وتسهيل عملية
التصفية.

4. تطبيق المرشحات 

هذه هي الخطوة الأكثر أهمية، حيث يتم
تقديم التوصية الفعلية.

هنا ، يتم استخدام البيانات المعالجة
في عوامل تصفية مختلفة لاستخراج التوصيات الأكثر ملاءمة. هذه المرشحات مصنوعة على أساس خوارزميات مختلفة.

أنظمة التوصية التي تعمل
بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

سيحكم مستقبل محركات التوصية بالذكاء
الاصطناعي والأنظمة القائمة على التعلم الآلي.

ذلك لأن أنظمة التوصية القائمة على
الذكاء الاصطناعي أكثر تخصيصًا ويمكنها الوصول إلى العملاء المحتملين بسهولة. يمكنهم أيضًا تقديم توصيات بشكل أسرع من الأنظمة
التقليدية، مما يوفر الوقت والجهد اللازمين للبحث عن منتج، وزيادة التحويل،
وبالتالي دفع نمو الأعمال

ما الذي يجعل أنظمة التوصية القائمة
على الذكاء الاصطناعي مختلفة؟ حسنًا،
تستند معظم مناهج التوصيات التي تمت مناقشتها حتى الآن إلى قواعد خطية ، مما يعني أنها
تتبع خوارزميات رياضية بسيطة. ونتيجة لذلك
، فإنهم يعملون دائمًا بنفس الطريقة بغض النظر عن سلوك المستخدم. على النقيض من ذلك، تتبع أنظمة التوصية القائمة على
الذكاء الاصطناعي قواعد غير خطية – بدلاً من ذلك تستخدم خوارزميات التعلم الآلي
لاقتراح أنسب المنتجات / المحتوى.

الجانبان الرئيسيان للأنظمة القائمة
على الذكاء الاصطناعي هما التخصيص والأتمتة.

التخصيص

التخصيص هو مفتاح النجاح لأي نظام
توصية؛ وهو أكثر دقة في الأنظمة القائمة على
الذكاء الاصطناعي مقارنةً بأنظمة التوصية التقليدية.

ذلك لأن خوارزميات التعلم الآلي فعالة
للغاية في تحليل البيانات والتنبؤ بالاقتراحات. بالإضافة إلى ذلك ، تتعلم الأنظمة القائمة على الذكاء
الاصطناعي والتعلم الآلي باستمرار ، مما يسمح لها بالتحسين بمرور الوقت وتوليد مخرجات أفضل.

أتمتة      

تلعب الأتمتة دورًا مهمًا آخر في حلول التوصيات المستندة إلى الذكاء
الاصطناعي. يمكن للمؤسسات أتمتة الخطوات
الميكانيكية اللازمة في عملية التوصية لتحقيق نتائج أفضل في وقت أقل.

في أنظمة التوصية الآلية المستندة إلى
الذكاء الاصطناعي، تقوم الأنظمة المستندة إلى AI و / أو ML بتحليل البيانات في الوقت الفعلي
وتهتم الأتمتة بالباقي.

يلعب علم البيانات دورًا مهمًا للغاية في تطوير أنظمة التوصية القائمة على الذكاء
الاصطناعي.

ومع تطور العصر الرقمي ، أصبح لدى
المستخدمين مجموعة واسعة من الخيارات التي تؤدي إلى منافسة شرسة في مجال التسويق الرقمي . وبالتالي، تساعد أنظمة التوصية
المستخدمين في الحصول على المنتجات التي يرغبون فيها.

مفتاح نجاح أنظمة التوصية هو فهم عقول
العملاء وميولهم نحو منتجات ومحتوى معين. أنظمة التوصية التقليدية، إلى حد ما، ناجحة في التوصية
بالعناصر. لكن الأنظمة التي تعمل بنظام AI و ML لديها القدرة على جعلها أكثر كفاءة وتخصيصًا.