~~~雅各布专栏 —— 专注行业第一品牌商业模式研究~~~

来源：Shopify

雅各布专栏是一个拥有 5 万名 CxO 的知识内容社区，也是职场不同角色的CxO（Qualified CxO & Intrapreneurs & Entrepreneur）造就增长的首选孵化平台。

创始人雅各布拥有丰富的职业经历，曾任 Nike 大中华区 CxO负责零售，供应链，数字化；LVMH affiliate Trendy Group CxO负责并购，品牌数字化转型；东方国际Lily女装CxO负责战略及数字化；微软合资公司CxO负责产品及解决方案构架；J&J和Eli Lily医药公司负责IT和Compliance。

创始人也是持续创业者，尤其在半导体，品牌零售，生命科学，新能源等赛道。

（以下为正文）

还有什么比口碑推荐更有力的吗？当一位值得信赖的朋友向您推荐一本新书或一个护肤品牌时，您就知道他们已经把您的利益放在了心上，而且比任何人都更了解您。

但是，如果你有一个对你喜爱的事物有着近乎无限信息的朋友呢？他们的推荐将是有针对性的，完全符合你的需求和愿望，这就是人工智能推荐系统的承诺。

电子商务商店可以利用人工智能分析用户数据，并提供更相关的推荐。对于许多企业来说，人工智能推荐系统可能是您的销售和营销团队所需要的推动力，而且这一切都是自动化的。

什么是人工智能推荐系统？

人工智能推荐系统又称推荐引擎，它利用机器学习算法向潜在客户在线推荐相关产品、服务或内容。

人工智能推荐系统收集并分析人口统计学、用户过往行为（评论、评级、搜索历史、过往购买）和产品属性等数据点，从而创建个性化推荐。

娱乐、金融、营销和电子商务等众多行业都在使用人工智能推荐引擎。例如，电商可能会依靠人工智能推荐系统向网站访客显示数据驱动的建议。例如，Gymshark 的推荐引擎会根据兴趣相似的客户推荐产品。

人工智能推荐系统如何提高销售额

一个好的人工智能推荐系统可以个性化您的网店体验，促进重复购买并提高满意度。2023 年，近一半的美国购物者希望获得个性化的产品推荐，56% 的顾客表示在获得定制购物体验后会再次光顾商家。通过个性化购物体验，人工智能推荐系统还能提高客户留存率，改善整体客户体验。

主要优势包括：

• 简化发现过程。系统会浮现出高度相关的选择，因此顾客不必无休止地滚动，就能找到他们想要的商品。

• 提高平均订单价值。结账页面上的 “客户也购买过 ”或 “经常一起购买 ”部分可以鼓励追加销售和交叉销售，从而提高平均订单价值并增加收入。

• 提高客户忠诚度。人工智能推荐系统带来的更快、更个性化的体验会让购物者流连忘返。

人工智能推荐系统的类型

• 基于内容的过滤

• 协作过滤

• 混合过滤

您可以使用三种主要类型的人工智能推荐系统之一为潜在客户生成个性化推荐：

1. 基于内容的过滤

人工智能推荐系统使用基于内容的过滤算法，根据用户已经喜欢的商品的具体特征（特征、类别、描述）而不是其他用户的喜好进行推荐。通过使用数据过滤分析商品元数据，人工智能推荐系统可以推荐与购物者之前接触过的商品具有相似属性的商品。

这对于客户群有限的利基市场尤其有效。您的网站上可能没有很多客户评论或互动，但如果您有足够的产品信息，就可以使用基于内容的过滤系统来进行推荐。

例如，Shopcast 应用程序使用基于内容的过滤系统，根据类似的产品功能进行推荐。

2. 协作过滤

协同过滤根据类似用户的行为预测用户的偏好。协作过滤系统可能会考虑浏览历史、购买历史或评级，这种类型的推荐引擎会根据具有类似倾向的购物者的客户数据，向你推荐它认为你会喜欢的产品。例如，服装品牌可能会根据具有相似品味的用户最近的时尚购物记录，向特定用户推荐新的服装系列。

与基于内容的过滤不同，协同过滤适用于推荐与用户浏览过的产品没有直接关系但类似用户购买过的商品。例如，“也曾购买”（Also Bought）是一个人工智能驱动的推荐系统，它可以推荐客户购物车中经常购买的产品。

3. 混合过滤

混合推荐系统将协作过滤和基于内容的过滤相结合，向用户推荐相关内容、产品和服务。例如，混合系统可以根据其他具有类似偏好的用户所选择的炊具，以及产品功能、材料或尺寸中基于内容的特定联系，预测客户可能感兴趣的炊具类型。

通过收集用户之间的相似性数据和基于内容的因素（如产品描述），混合推荐系统将多种过滤方法结合起来，从而获得高度明智的个性化推荐。

流行的人工智能推荐引擎通常采用混合方法，同时应用协作过滤和基于内容的过滤。例如，FT（频繁一起购买-Frequently Bought Together）工具根据用户行为和实时订单数据创建自动产品推荐。

人工智能推荐系统常见问题

1. 什么是人工智能推荐系统的例子？

FT：FT 应用程序是人工智能推荐系统的一个示例，它使用协同过滤器，根据用户偏好和用户参与度等数据向客户推荐产品。

2. 推荐系统有什么缺点？

人工智能推荐系统的一个缺点是收集了大量用户数据，这可能会导致隐私问题。

3. 如何在电子商务中使用人工智能推荐系统？