如何启用AI的产品建议 - 简要概述

Niccolo Mejia.
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Niccolo是EMERJ的内容作家和初级分析师,开发网上内容并帮助定量研究。他拥有艾默生学院的书面,文学和出版学士学位。

推荐引擎 -  AI产品建议

许多AI供应商公司为推动客户面前推动越来越多的产品,提供了支持AI的产品和服务。也就是说,这些解决方案并不总是清楚这些解决方案如何确定哪些产品宣传客户。零售商和其他企业应该考虑他们需要做些什么来为这些解决方案中的一个做好准备,并熟悉自己如何建立和培训AI建议

在本文中,我们将解释如何启用AI的产品建议工作。我们覆盖的两个主要主题是:

  • AI产品建议的数据要求:列出企业数据的类型这些AI解决方案使用,例如客户配置文件和产品元数据并解释其目的。
  • 使用AI将客户与产品匹配:描述这种类型的AI应用程序如何使用所需数据来预测哪些产品最有可能花钱的产品。

我们通过概述希望采用产品推荐解决方案的公司的数据要求开始我们的解释。

AI产品建议的数据要求

集成AI启用AI的推荐引擎需要来自客户公司的大量企业数据。数据用于训练机器学习算法以识别产品列表和客户信息中的信息,以便关联它们并表单建议。一些人众所周知的推荐方法存在- 一些比其他人更饥饿。

零售商需要提供其客户交易信息的商店,其中包括:

  • 客户个人资料:人口统计数据和有关客户最可能兴趣的其他信息。
  • 交易信息:包括历史客户数据的文件,如消费习惯和过去的销售,让客户花钱。这还包括数字购物车数据,例如一起选中的物品列表以及留在购物车中的任何物品未持续。
  • 网站流量数据:有关客户旅行通过电子商务网站的信息,并在退房前将其浏览的项目。

例如,考虑Metadata的类型EcomenceCerce零售商需要其产品:

  • 产品列表:产品名称,每包数量,并可能是该产品的人口统计。
  • 时间敏感的产品数据:季节性产品发布日期,产品在同一时间购买,以及其他类别取决于零售商。
  • 价格:关于所有产品的信息,包括过去和未来销售以及哪些人口统计数据应该看到销售价格。

零售商的数据科学团队需要通过机器学习算法运行所有这些数据,以便培训它来识别它内的信息并做出准确的相关性。在许多情况下,算法还需要在企业的背景中运行一段时间,以实时分析客户行为。这有助于在进行预测之前将算法适应最新的客户数据。

AI ROI横幅

使用AI将客户与产品匹配

大多数产品推荐应用程序将在预测分析上运行,这是一种用于关联不同信息和基于它的预测的AI软件。一旦软件背后的算法完成了所有必要的客户和产品数据的培训,它就可以开始将产品推荐给特定客户。

在我们的电子商务示例中,零售商将安装系统,以便它可以控制通过指定广告的指定频道出现的产品。客户通常会在侧边栏,顶级横幅或零售商选择的其他领域看到这些广告。假设算法确定了一个给定的29岁的男性客户最有可能和他的剃须刀一起购买剃须膏。然后,网站上的横幅和侧边栏的广告将改变剃须膏产品,以试图吸引客户将其添加到购物车。

其他应用程序可以用于推荐最佳购买的产品 - 在Amazon.com和其他网站上看到。

虽然推荐引擎的技术元素有很多冗长的教学视频(包括从此完成了这么完好的演示谷歌云平台),下面的视频 - 来自NBC - 提供了一个简洁的概述所谓的协同过滤,由Netflix等技术巨头使用的产品和内容推荐方法:

预测分析软件可能通过确定产品对给定客户的相关客户,然后将其针对最相关产品的广告来定位建议的结论。在前面的示例中,如果客户有购买电动剃须刀史,剃须膏可能没有推荐产品。同样,在她的30岁时考虑一个女性客户,他们最感兴趣的户外烧烤产品。

在她的情况下,该软件可能推荐她的烧烤舌和烤肉刷,而不是更典型的烹饪工具,其他客户可能更感兴趣。

其他EMERJ文章关于启用AI的产品建议

有关推荐引擎使用情况的更多信息,以及这些系统背后的技术,浏览以下文章:

标题图像信用:媒体// jonathan cronstedt

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