جولة تسوق 618 | كشف أسرار أمازون وتاوباو: كيفية بناء الخوارزميات لتصبح أفضل أدلة التسوق

وبعد "Double Eleven"، استفادت JD.com أيضًا من ذكرى تأسيس متجرها لإنشاء كرنفال التسوق منتصف العام "618" الذي يعكس هذه الذكرى. بالإضافة إلى استخدام أساليب تسويقية مختلفة لجذب العملاء، تستخدم شركات التجارة الإلكترونية الكبرى أيضًا توصيات ذكية للتأثير بشكل مستمر على اختيارات التسوق للمستخدمين. لقد ساهم نظام التوصية بشكل كبير في نمو حجم المعاملات.

في عام 2009، أطلق موقع تاوباو حدث "Double Eleven"، مما أدى إلى تحويل يوم العزاب الأصلي إلىكرنفال التسوق.ومنذ ذلك الحين، انفتح الستار التاريخي لشركات التجارة الإلكترونية الكبرى التي تنشئ المهرجانات تدريجياً.

في السنوات الأخيرة، أقيمت مهرجانات مختلفة للتسوق عبر الإنترنت تقريبًا طوال العام.

مهرجان التسوق: كرنفال المستهلكين وحرب التجارة الإلكترونية

بدءًا من يوم رأس السنة الجديدة، تتوالى سلسلة من مهرجانات التسوق الواحدة تلو الأخرى.

من "مهرجان سلع رأس السنة" خلال مهرجان الربيع، إلى "يوم الإلهة" في 8 مارس، إلى "يوم الأم والطفل" في أواخر مايو، إلى كرنفال "618" في منتصف العام، يليه "الدبل إليفن" و"الدبل تويلف" في النصف الثاني من العام... القائمة طويلة جدًا بحيث لا يمكن سردها. لقد غيرت شركات التجارة الإلكترونية الكبرى طرقها لتزويد غالبية المتسوقين عبر الإنترنتشراء شراء شراءسبب.

في الآونة الأخيرة، ومع اقتراب موعد إصدار JD.com لـ "618"، بدأت شركات التجارة الإلكترونية الكبرى والمتسوقون عبر الإنترنت في الاستعداد.

منذ نهاية شهر مايو/أيار، تستعد شركات التجارة الإلكترونية الكبرى لهذا الكرنفال الذي يقام في منتصف العام، من خلال الإعلانات في كل مكان واستراتيجيات التسويق المتنوعة: خصم 50% في الساعة الأولى، بسعر يبدأ من 6.18 يوان، وخصومات بمبالغ مختلفة... كما بدأ مدمنو التسوق في إجراء اختيارات دقيقة في وقت مبكر، وملء عربات التسوق الخاصة بهم.

بالنسبة لموظفي شركات التجارة الإلكترونية الكبرى، يبدو أن مهرجان التسوق هذا هوحرب بلا بارودبشكل عام، "خط المعركة طويل جدًا، لذلك يتعين علينا الانتظار حتى 18 يونيو للبدء".

بالنسبة لأبطال هذه "الحرب" - غالبية المتسوقين عبر الإنترنت - ومع ارتفاع مستويات إنفاق المستهلكين، لم يعد السعر هو الدليل الوحيد للشراء، وبالتالي لم تعد شركات التجارة الإلكترونية الكبرى تتنافس على السعر فقط. العلامة التجارية والجودة والتقييم والعوامل الأخرى ستصبح عوامل مرجعية. نظام التوصية "أعتقد أنك تحب" و "أشياء جيدة"مثل هذه الأمور تؤثر باستمرار على اختيارات المتسوقين عبر الإنترنت وتكسر قدرتهم على التحكم في أنفسهم باستمرار.

لذلك، أكثر ذكاءنظام التوصيةكما أصبح أيضًا سلاحًا لا غنى عنه لمنصات التجارة الإلكترونية.

توصيات مخصصة في كل مكان

في الوقت الحاضر، أصبحت أنظمة التوصية الذكية موجودة في كل مكان.

اعتمدت Toutiao في البداية على خوارزميات لتفسير الحمض النووي لاهتمامات القراء وتزويد المستخدمين بتوصيات إخبارية دقيقة، وبالتالي التميز عن العديد من عملاء الأخبار. على سبيل المثال، تعتمد خاصية "الأشخاص الذين يحبون هذا الفيلم/الكتاب يحبون أيضًا..." على منصة مراجعة الأفلام، وتوصيات قوائم التشغيل على برامج الموسيقى، و"الوظائف التي قد تكون مهتمًا بها" على برنامج البحث عن الوظائف، جميعها على أنظمة توصية ذكية.

أصبحت منصات التجارة الإلكترونية المختلفة بالفعل جزءًا لا يتجزأ من نظام التوصية. وفقًا لأمازون، مبتكر التوصيات الذكية، تأتي جميع إيرادات 40% من نظام التوصية المخصص.

في الواقع، أصبح نظام التوصية شائعًا لأول مرة في صناعة البيع بالتجزئة وتم 20 عامًا من التاريخ. لقد مرت بمراحل من التوصية البسيطة إلى التوصية الشخصية.

من التصفية التعاونية الأولية القائمة على المستخدم، إلى خوارزمية التصفية القائمة على المحتوى لاحقًا، وأخيرًا إلى خوارزمية التوصية الهجينة،التعلم الآلي، التعلم العميقتقنيات مثلالتخصيص.

في البداية، اعتمد نظام التوصية بشكل أساسي على بيانات المنتج لتوصية منتجات مماثلة للمنتج الذي يتم البحث عنه. "الجميع يبدو متشابهًا"وفي وقت لاحق، تم التوصل إلى توصيات مخصصة تعتمد على الاتصالات بين المستخدمين، باستخدام استخراج البيانات والتعلم الآلي وغيرها من التقنيات. "آلاف الأشخاص، آلاف الوجوه".

تم الكشف عن خوارزمية التوصية الذكية الخاصة بـ Taobao

في الوقت الحاضر، جلبت التوصيات الذكية راحة كبيرة للمتسوقين عبر الإنترنت.أصبحت الخوارزميات بمثابة أدلة تسوق تعرف نفسها أفضل من نفسها.ومع ذلك، يجب أن تعلم أن وراء هذه المنتجات التي تجذب المستخدمين باستمرار للنقر عليها خوارزميات معقدة تتضمن التعلم الآلي والبيانات الضخمة ومعالجة اللغة الطبيعية وما إلى ذلك.

خذ على سبيل المثال موقع تاوباو، وهو موقع مألوف لدى معظم المتسوقين عبر الإنترنت. لقد مر نظام التوصية الخاص بموقع تاوباو أيضًا بمراحل عديدة من التطوير.

في عام 2011، بدأت تاوباوالمشروع التجريبي الأول لخوارزمية التوصية. في ذلك الوقت، كان هناك مشروع شخصي يسمى "ملف الأم والطفل"، والذي كان يوصي بشكل أساسي بالمنتجات المناسبة لعملاء الأم والطفل. تم إنشاء المشروع في الأصل على أمل أنتحسين كفاءة البحث حتى يتمكن المستخدمون من العثور على المنتجات التي تلبي احتياجاتهم بسرعة أكبر.يزيدسهلة القياس.قبل ذلك، كانت عمليات البحث التقليدية في التجارة الإلكترونية تستخدم نفس مجموعة الخوارزميات.

حوالي عام 2013، ومع زيادة عدد المنتجات على المنصة، لم يعد استخدام نفس خوارزمية البحث لجميع المستخدمين قادرًا على تلبية احتياجات المستخدمين. ولتحقيق هذه الغاية، تاوباوالتوصيات والبحث المخصصلقد تم وضعه رسميًا على جدول الأعمال لتلبية متطلبات المستخدمين المتنوعة بشكل متزايد.

لقد اتخذت تاوباو خطوة حاسمة مع Juhuasuanاختبار التوصية الشخصية——في الماضي، كان تصنيف عروض منتجات Juhuasuan يعتمد على حجم المبيعات المحسوب كل ساعة. بعد تنفيذ الفرز المخصص، تضاعف حجم معاملات المنتج بسرعة.

لقد أدى نجاح الاختبار إلى زيادة ثقة تاوباو في التوصيات الشخصية. لذا، في عام 2014، وبعد تشكيل فريق البحث في مجال التجارة الإلكترونية، أنشأت علي بابا فريقًا متخصصًا في تكنولوجيا التوصيات.

كما توفر كمية كبيرة من بيانات المستخدم أيضًا أساسًا كافيًا لنظام التوصيات الخاص بشركة علي بابا. بالإضافة إلى المعلومات الأساسية مثل العمر والجنس، يجب على المستخدمسجل التسوق، سجل البحث، سجل التصفح،يتم التقاط كل ذلك بواسطة الآلة لتحديد تفضيلاتها.

يمكننا مراقبة سلوك تصفحك في كل مرة. على سبيل المثال، يمكننا معرفة ما إذا كانت المنتجات التي تتصفحها في ١٠ خانات متشابهة. عندما تكون الفئات الموصى بها مركزة جدًا، يستشعر الجهاز إرهاق المستخدم من خلال بعض الإشارات، وفي المرة التالية سيزيد من نطاق الاستكشاف ويقترح خيارًا آخر.

قال الشخص المسؤول عن نظام التوصيات في تاوباو ذات مرة: "الموقف الأسوأ فيما يتعلق بتوصيات المنتجات هو أن يرى المستخدمون المنتج، لكنهم يستمرون في التمرير عبر الشاشة ولا ينقرون عليه".

لكن،ليس من السهل على الخوارزميات أن تجد المنطق في سلوك المستخدم.بالنسبة للمستخدم، قد يكون هذا السيناريو شائعًا جدًا: افتح موقع تاوباو، واستعرض تنورة، ثم تصفح الدراجات، ثم أعود للنظر إلى التنانير، وأخيرًا أشتري كيسًا من المعكرونة الحارة وأغادر.

لاستخراج القواعد من مجموعة كبيرة من السلوكيات، توصل مهندسو الخوارزميات إلى طريقتين:توصيات في الوقت الحقيقي،السماح للنماذج والخوارزميات المعقدة بفهم هدف كل نقرة بسرعة وتقديم التوصيات في أي وقت وفقًا لخطوات المستخدم؛تصنيف السلوكيات غير المنطقية.أي يتم تصنيفها حسب فئات مثل الملابس والمنتجات الإلكترونية وغيرها.

بحلول عام 2018، أصبحت توصيات تاوباو الذكية تعتمد على السيناريوهات. على سبيل المثال، عندما يبحث المستخدمون عن كراسي طعام على الطراز الاسكندنافي، لا يتم التوصية بكراسي الطعام فقط، بل أيضًا بمجموعة كاملة من أثاث المنزل على الطراز الاسكندنافي. يُقال إنه بعد هذا التحسن، زاد معدل استخدام عمود التوصيات الخاص بموقع Taobao بشكل كبير.

عندما نستخدم منصات التجارة الإلكترونية، فإننا نضع غرضًا في الاعتبار أيضًا. "يبحث"، أصبحت تدريجيا بلا هدف "يزور". أثناء تجوالك، غالبًا ما تشتري مجموعة من المنتجات الموصى بها دون أن تدرك ذلك.

القيود والتحديات التي تواجه أنظمة التوصية

ومع ذلك، غالبا ما تتعرض أنظمة التوصية للانتقاد.توصيات غير دقيقة وتوصيات مكررةإنها الفتحة الأكثر شيوعًا.

اشتكى أحد المستخدمين ذات مرة: لقد اشتريت للتو لحافًا، لكنهم يوصون به لي كل يوم؛ قال مستخدم آخر: لقد سئمت من نفس نمط التنورة التي يتم التوصية بها لي كل يوم.

وتُظهِر البيانات أن معدل إعادة الشراء بالنسبة للمنتجات مثل الكتب والأغذية مرتفع نسبيًا، لذا فإن الخوارزمية الخاصة بالتوصيات المتكررة تحتاج أيضًا إلى استهداف.لم تعد نفس الخوارزمية تنطبق على جميع المستخدمين والمنتجات.

لذلك، يجب تحسين تكنولوجيا التوصية بشكل مستمر من حيث الدقة واستخراج الطلب المحتمل. في يوم ما في المستقبل، قد تتمكن من شراء ما تريده أكثر من غيره وأنت مغمض العينين.

وأخيرا، أتمنى لكم جميعا مهرجان تسوق مرضي وسعيد.

انقر لقراءة المقال الأصلي