618 ショッピング カーニバル | Amazon とタオバオの秘密を明らかにする: 最高のショッピング ガイドとなるアルゴリズムの構築方法
「ダブル イレブン」に続き、京東商城も店舗のお祝いを利用して、それに呼応する「618」年央ショッピング カーニバルを開催しました。大手電子商取引企業は、顧客を引き付けるためにさまざまなマーケティング手法を使用することに加えて、インテリジェントなレコメンデーションを使用してユーザーのショッピングの選択に継続的に影響を与えています。レコメンドシステムは取引量の増加に大きく貢献しました。
2009 年、タオバオは「ダブル イレブン」を創設し、元の独身の日を「ダブル イレブン」に変えました。ショッピングカーニバル。それ以来、主要な電子商取引フェスティバルの歴史の幕が徐々に開きました。
近年、ほぼ一年中、さまざまなネットショッピングの祭典が開催されています。
ショッピングフェスティバル: 消費者のカーニバル、電子商取引業者の戦争
元旦からショッピングフェスティバルが続きます。
春節の「正月雑貨まつり」から、3月8日の「女神の日」、5月下旬の「母と子の日」、そして中旬の「618」カーニバルまで、そして、下半期の「ダブルイレブン」、「ダブルトゥエルブ」…挙げればキリがありません。大手電子商取引企業は交代で大多数の買い物客にさまざまな商品を提供している。買う、買う、買う理由。
最近では、JD.comの「618」が間もなく登場する予定で、大手電子商取引企業やショッピング関係者は準備を進めている。
5月末以来、大手電子商取引企業は、この年央カーニバルに向けて、最初の1時間で50％オフ、最安6.18元、さまざまな金額での全額割引など、圧倒的な広告とマーケティング戦略で準備を進めてきた。 .. ...そして買い物客は早い段階から慎重に商品を選び始め、ショッピング カートをいっぱいにしました。
大手EC企業の社員にとって、このような買い物祭りは煙のない戦争一般的には、「戦線が長すぎるので、6.18 の開始まで待ってください。」
この「戦争」の主役である大多数の買い物客にとって、消費水準の向上に伴い、もはや価格だけが購買の指標ではなくなっており、大手電子商取引企業はもはや価格だけで競争しているわけではありません。ブランド、品質、評価などが参考要素となります。そして推薦制度 「気に入ったようですね」「いいものですね」などなど、厳選する側の選択に影響を与え続け、常に自制心を破ってしまうのです。
したがって、より賢い推薦制度また、電子商取引プラットフォームにとって不可欠な戦闘兵器となっています。
どこでもパーソナライズされたおすすめ情報
今日、インテリジェントなレコメンデーション システムはどこにでも存在します。
Toutiao は当初、アルゴリズムを利用して読者の興味の DNA を解釈し、ユーザーに正確なニュースの推奨を提供することで、多くのニュース クライアントの中で傑出した存在でした。また、映画レビュー プラットフォームでの「この映画/本が好きな人は...も好きです」、音楽ソフトウェアでのおすすめの曲リスト、求人検索ソフトウェアでの「興味があるかもしれない仕事」などの例もあります。これらはすべてインテリジェントに基づいています。推薦システム。
そして、さまざまな電子商取引プラットフォームはレコメンデーション システムと切り離せないものです。スマート レコメンデーションの創始者である Amazon によると、 40% の収益は、パーソナライズされたレコメンデーション システムから得ています。
実際、レコメンデーション システムは小売業界で最初に普及し、現在に至っています。 20年の歴史。シンプルな関連レコメンデーションからパーソナライズされたレコメンデーションまでの段階を連続的に通過してきました。
最初のユーザーベースの協調フィルタリングから、コンテンツベースのフィルタリングアルゴリズム、そして最後にハイブリッド推奨アルゴリズムに至るまで、私たちは継続的に追加してきました。機械学習、ディープラーニングなどのテクノロジーにより、推奨事項がますます増えていますパーソナライゼーション。
当初、推奨システムは主に製品データに基づいて、検索されている製品と同じタイプの製品を推奨していました。 「何千人もの人々は似ています」。その後、ユーザー間の関連付けに基づいて、データマイニング、機械学習、その他のテクノロジーを使用したパーソナライズされた推奨事項が追加されました。 「何千もの人々、何千の顔」。
タオバオのインテリジェントなレコメンデーションアルゴリズムが明らかに
現在、スマート レコメンデーションは買い物客に多くの利便性をもたらしています。アルゴリズムは、自分自身よりも自分自身のことをよく知っている買い物ガイドになります。ただし、ユーザーのクリックを惹きつけ続けるこれらの製品の背後には、機械学習、ビッグデータ、自然言語処理などを含む複雑なアルゴリズムがあることを知っておく必要があります。
ほとんどのオンライン買い物客がよく知っているタオバオを例に考えてみましょう。タオバオのレコメンデーション システムもいくつかの開発段階を経ています。
2011 年、淘宝網内部レコメンドアルゴリズムの最初の実験プロジェクト。当時は「母子ファイル」と呼ばれるパーソナライズされたプロジェクトで、主に母子の顧客に適した商品を推奨していました。このプロジェクトはもともと、次のような願いを込めて設立されました。検索効率を向上させ、ユーザーがニーズを満たす製品をより早く見つけられるようにします。トランザクションの増加測定が簡単です。これ以前は、従来の電子商取引検索では依然として同じアルゴリズムが使用されていました。
2013 年頃、プラットフォーム上の製品が増えたため、すべてのユーザーに同じ検索アルゴリズムを使用することはユーザーのニーズを満たすことができなくなりました。このためタオバオでは、パーソナライズされたおすすめと検索多様化するユーザーニーズに応えるため、本格的に検討することとなった。
タオバオはJuhuasuanと重要な決断を下したパーソナライズされた推奨テスト——以前は、Juhuasuanの商品表示は時間ごとに計算された販売量に基づいて並べ替えられていましたが、パーソナライズされた並べ替えを追加した後、商品の取引量はすぐに2倍になりました。
テストの成功により、タオバオはパーソナライズされたレコメンデーションにさらに自信を持てるようになりました。そのため、アリババは 2014 年に、e コマース検索チームに続いて、専門のレコメンデーション テクノロジー チームを設立しました。
大量のユーザーデータも、アリババの推奨システムに十分な根拠を提供します。年齢や性別などの基本情報に加え、ユーザーのショッピング履歴、検索履歴、閲覧履歴、すべてはマシンによってキャプチャされ、好みが定義されます。
「たとえば、10 個のピットにある商品がすべて似ているかどうかなど、ユーザーの閲覧行動を毎回観察できます。推奨カテゴリーが集中しすぎると、機械が何らかの信号を通じてユーザー (美的感覚) が疲れていることを感知し、次へ 一歩押すと探索度が上がるので他をオススメします。
タオバオのレコメンドシステム担当者はかつて、「商品レコメンデーションにとって最悪の状況は、ユーザーが商品を見て露出しているのに、スクロールし続けてクリックしないことだ」と語った。
しかし、アルゴリズムがユーザーの行動のロジックを見つけることも簡単ではありません。ユーザーとしては、このシナリオは非常に一般的かもしれません。淘宝網を開き、スカートを探し、次に自転車を探し、それからスカートを見に戻ってきて、最後にスパイシーなストリップを 1 パック購入して立ち去るというシナリオです。
混沌とした動作からパターンを抽出するために、アルゴリズム エンジニアは 2 つの方法を考え出しました。リアルタイムの推奨事項、複雑なモデルとアルゴリズムが各クリックの意図を素早く理解し、ユーザーの足跡に従っていつでも最初に推奨を行います。非論理的な行動を分類し、つまり、衣料品、電化製品などのカテゴリごとに分類されます。
2018 年までに、淘宝網のインテリジェントなレコメンデーションはシナリオベースになる予定です。たとえば、ユーザーが北欧スタイルのダイニングチェアを検索すると、ダイニングチェアだけでなく、北欧スタイルの家庭用家具のフルセットも推奨されます。報告によると、こうした改善後、タオバオのおすすめコラムの利用率が大幅に上昇したという。
私たちが電子商取引プラットフォームを利用するときも、本来の目的から出発します "検索"、徐々に目的がなくなってきました。 "訪問"。ぶらぶらしていると、知らず知らずのうちにおすすめ商品をまとめ買いしてしまうこともしばしば。
レコメンダー システムの限界と課題
しかし、推薦システムはしばしば批判されます。不正確な推奨事項と繰り返される推奨事項これは最も一般的な欠点です。
一部のユーザーは、「キルトを買ったばかりなのに、毎日勧められる」と不満を言いました。また、別のユーザーは、「毎日同じスタイルのスカートを勧められ、疲れている」と言いました。
データによると、書籍や食品などの商品は再購入率が比較的高いため、繰り返し推奨アルゴリズムもターゲットにする必要があります。同じアルゴリズムがすべてのユーザーと製品に適用されるわけではなくなりました。
したがって、レコメンデーション技術には、精度と潜在需要マイニングの点で継続的な改善が依然として必要です。将来、目を閉じていても一番欲しいものを買えるようになるかもしれません。
最後に、皆さんが幸せで楽しいショッピングフェスティバルになることをお祈りしています。