Viss ir ieteikums

Kad Barneys New York pagājušā gada jūlijā laida klajā Oklahomsitijas Thunder basketbola zvaigznes Rasela Vestbruka modes līniju, vadītāji nezināja, kurš tieši šīs drēbes pirks. Viņiem nevajadzēja. Atbildes ātri parādījās no tiešsaistes iepirkšanās inovācijas, kas bieži tiek ignorēta: ieteikumu dzinējs.

Tradicionālās tehnoloģijas versijas ir vienkāršas. Pastāstiet Netflix savas jūtas par dažām filmām, un tas piedāvā vairāk. Izlasiet produkta lapu vietnē Amazon, un tajā tiek parādītas līdzīgas alternatīvas. Šie ir rīki, kas palīdzēja padarīt šos uzņēmumus milzīgus. Taču mūsdienās jaunās tehnoloģijas un daudz lielāks pieejamo datu klāsts pārceļ ieteikumu dzinējus, piemēram, to, ko izmanto Bārnijs, uz jaunu vietu, padarot tos lietotājam mazāk pamanāmus, bet svarīgākus vietņu darbībai.

Viens piemērs ir tas, kā ieteikumi var tikt parādīti kā automātiskās pabeigšanas meklēšanas rezultāti. Kad pircējs Džensona ASV tiešsaistes velosipēdu veikalā ievada pirmos divus burtus, meklējot pilnu sejas ķiveri, ieteikumu sistēma parāda ķiveru sarakstu secībā, pamatojoties uz šī klienta profilu. Uzņēmumā Neiman Marcus katra pircēja tiešsaistes pieredze ir līdzīgi pielāgota atbilstoši personas uzvedībai iepriekšējos apmeklējumos — un pat pašreizējā.

Labākas marķēšanas tehnoloģijas ļauj mazumtirgotājiem iedziļināties konkrētajā apģērba dizaina detaļās. Tādā veidā viņi var izcelt jaunus dizainerus, piemēram, Vestbruku, atbilstošiem klientiem, pievēršot uzmanību viņa dizaina specifiskajām iezīmēm. Tas ir līdzīgi tam, kā Pandora grupas izklausās līdzīgi, lai veidotu mūziķu auditoriju.

Kad sarežģītākas ieteikumu programmas piesaista ikdienas pārlūkprogrammas ar šādu pielāgotu lapu atlasi, iespēja, ka viņi kaut ko iegādāsies, trīskāršojas, saka Mets Vulsijs, Barneys digitālās nodaļas izpildviceprezidents.

Vecais veids, kā sniegt ieteikumus tiešsaistē, ir klientu uzrunāšana — jūs ļaujat viņam pastāstīt par sevi un vajāt viņus, saka Vulsijs. Mēs cenšamies izmantot lielos datus, lai apsteigtu klientu.

Tehnoloģijas, kas padara tiešsaistes ieteikumus tikpat labi pielāgotus kā Bārnija tērps, ir liela datu programmatūra, piemēram, Hadoop, un aparatūra, ar kuru to darbināt, saka Džoelle Kaufmane, starta uzņēmuma BloomReach, kas atrodas Mauntinvjū, Kalifornijā, mārketinga direktore. viens no aptuveni trīs desmitiem pārdevēju šajā jomā.

Svarīga loma var būt arī datiem, kas balstīti uz atrašanās vietu no mobilajiem tālruņiem. Citi patērētāju ieskatu avoti, kas tikai sāk sniegt informāciju par šo jauno programmu ieteikumiem, var ietvert pirkumu vēsturi no bezsaistes veikaliem un sociālo mediju vēsturi.

Ātra Barneys vietnes apskate parāda, kā tā darbojas. Mēs ar Vulsiju devāmies uz vīriešu apģērbu lapu un noklikšķinājām uz tā paša 150 USD pulksteņa. Tā kā mana ierobežotā pārlūkošanas un pirkumu vēsture koncentrējās uz lētākām precēm, ekrāna apakšdaļā es saņēmu pulksteņu sarakstu no 95 līdz 250 USD. Vulsijs, kurš jautri atzina, ka, iespējams, ģērbjas labāk nekā lielākā daļa reportieru, tika parādīti pulksteņi, kas maksā no 330 līdz 1100 USD.

To padara iespējamu paralēlās apstrādes tehnoloģijas, kas ātri apstrādā milzīgus datu apjomus, saka BloomReach Kaufmans. Jaunās sistēmas var piedāvāt desmitiem dažādu algoritmu, lai izvēlētos nākamo lapu, ko patērētājs varētu redzēt.

Uzņēmumā Neiman Marcus BloomReach tehnoloģija var mainīt to, kāda veida apģērbs parādās sieviešu apģērbu lapā jau pēc dažiem klikšķiem. Pēc tam, kad Kaufmans noklikšķināja uz trim džemperiem, pazuda Jimmy Choo apavu cilne, kas tika aizstāta ar vārtiem uz pārdošanā esošajiem džemperiem.

Viņa saka, ka tā ir tūlītēja mašīnmācīšanās. Viss ir ieteikums.

paslēpties