Розробка рекомендаційних систем на основі ШІ
Коли продукт добре розуміє інтереси користувача, до нього хочеться повертатися. Рекоменадційні ШІ-системи можуть створити персоналізований досвід для кожного — якщо навчається на правильних даних.
Brights починає розробку рекомендаційних систем із даних, які у вас уже є. Перевіряємо їхню якість і спосіб збору, а тоді рекомендуємо рішення відповідно до вашого трафіку, цілей і бюджету — щоб ви інвестували саме в те, що потрібно вашому бізнесу.
Перетворіть дані на цінні, персоналізовані рекомендації
Оцінка готовності даних
до початку розробки
Власна система або готова платформа
залежно від потреб бізнесу
ISO/IEC 27001
сертифікація
5.0
рейтинг на Clutch
Рекомендаційні системи для вашої галузі.
Електронна
Товари, які часто купують разом
Схожі товари на сторінці продукту
Персональний порядок товарів на головній сторінці та в категоріях
Персональні рекомендації в листах про покинутий кошик
Рекомендації наступного уроку на основі прогресу
Курси, які допомагають закрити прогалини в знаннях
Вправи з тем, які даються користувачу найважче
Персональні програми корпоративного навчання
Медіа та
Новини та статті, впорядковані за інтересами читача
Рекомендації наступного епізоду або відео на стримінгових платформах
Персональні добірки музики та подкастів
Події та квитки на основі попередніх покупок
Фінтех і банківські
Рекомендації відповідних карток і кредитів
Рекомендації ощадних та інвестиційних продуктів
Пропозиції в застосунку на основі витрат користувача
Кешбек-пропозиції на основі історії транзакцій
Страхові плани відповідно до профілю клієнта
Додаткові послуги під час продовження поліса
Підказки агентам, які додаткові продукти запропонувати клієнту
Рекомендації страхового покриття в особистому кабінеті
Туризм і готельний
Напрямки для подорожей на основі попередніх бронювань
Готелі та номери відповідно до вподобань гостя
Пропозиції кращого номера, ресторану чи спа-послуг
Сезонні пропозиції на основі попередніх подорожей
SaaS та
Підказки щодо корисних функцій під час онбордингу
Шаблони відповідно до завдання користувача
Рекомендації сумісних сервісів та інтеграцій
Довідкові матеріали відповідно до дій користувача в продукті
Корпоративне програмне
Рекомендації потрібних документів і матеріалів із бази знань
Підказки щодо наступної дії в CRM-системі
Рекомендації колег та експертів, які можуть допомогти з конкретним питанням
Наші проєкти .
Які рекомендаційні системи ми розробляємо.
Колаборативна фільтрація
Пошук закономірностей у тому, що переглядали чи купували користувачі зі схожими інтересами. Найкраще підходить для великих каталогів із достатньою кількістю даних, зокрема маркетплейсів.
Рекомендації на основі характеристик
Підбір схожих товарів або контенту за категорією, властивостями чи описом. Підходить для нових позицій, про взаємодію з якими ще недостатньо даних.
Гібридні системи рекомендацій
Поєднання даних про поведінку користувачів із характеристиками товарів або контенту. Дає змогу формувати точніші рекомендації, навіть коли даних про нового користувача чи нову позицію ще мало.
Контекстні рекомендації в реальному часі
Коригування рекомендацій протягом сесії залежно від часу, геолокації, пристрою чи останніх дій користувача. Підходить для новинних сервісів, доставки їжі та інших продуктів, де потреби швидко змінюються.
Рекомендації на основі поточної сесії
Аналіз дій відвідувача протягом поточної сесії, що допомагає визначити, що може зацікавити його далі. Підходить і для анонімних користувачів без акаунта та історії покупок.
Візуальний пошук і схожі товари
Пошук візуально схожих товарів за завантаженим фото або зображенням із каталогу. Особливо корисний для магазинів одягу, меблів та інших товарів, де зовнішній вигляд впливає на вибір.
Семантичний пошук і векторні рекомендації
Пошук товарів або контенту за змістом, а не за точним збігом слів у запиті. Обробка природної мови допомагає зрозуміти намір користувача й показати доречні результати, навіть якщо в каталозі вони описані іншими словами.
Моделі ранжування та повторного ранжування
Визначення порядку рекомендацій за їхньою релевантністю та бізнес-показниками, наприклад наявністю товару чи маржинальністю. У результаті користувач першими бачить найбільш доречні пропозиції.
Рекомендації на основі відповідей і правил
Підбір складних продуктів на основі відповідей клієнта та заздалегідь визначених правил. Підходить для страхування, кредитування та інших сфер, де для рекомендацій недостатньо історії попередніх покупок.
Підберемо рішення під ваші дані
Наші послуги з розробки рекомендаційних ШІ-систем.
AI projects by Brights beyond recommendation engines.
){kind=logo}
){kind=logo}
)
)
)
Інші напрямки роботи зі штучним інтелеком.
Індивідуальна розробка ШІ-рішень
AI-рішення на основі ваших даних і бізнес-цілей, від консультування і навчання моделей до розробки ШІ-агентів та SaaS-продуктів, у яких штучний інтелект — в основі функціоналу. Кожен проєкт починаємо з чесної оцінки того, де використання ШІ справді принесе користь вашому бізнесу.
Інтеграція AI у наявні системи
Інтегруємо ШІ у наявні CRM, ERP та інші системи без повної перебудови продукту. Спочатку оцінюємо готовність даних і перевіряємо концепцію на реальних даних, а вже потім переходимо до повної інтеграції.
Розробка з використанням ШІ
ШІ-інструменти пришвидшити запуск проєкту, а досвідчені інженери відповідають за архітектуру та перевіряють результат. Це допомагає скоротити терміни розробки, надаючи вам повне право власності на код і незалежність конкретних постачальників.
Технології.
Відгуки наших клієнтів.
Brights is rated 5/5 average from reviews on Clutch
Поширені запитання.
Система використовує машинне навчання, щоб знаходити закономірності в поведінці користувачів, даних про товари або в обох джерелах одночасно. На їх основі вона визначає, що найімовірніше зацікавить конкретного користувача. Для пошуку та продуктів із великою кількістю контенту також можна використовувати обробку природної мови, щоб знаходити результати за змістом, а не лише за точним збігом слів.
Обговоримо проєкт?
Дякуємо, що догортали аж сюди. Давайте перейдемо до наступного кроку. Для цього надайте короткий опис вашого майбутнього проєкту у формі праворуч.