Iedomājaties sevi ienākot kādā no interneta grāmatu veikaliem. Ieteikto produktu piedāvājums ņirb gar tavām acīm: jaunākie Zviedrijas kriminālromāni, ilustrēti velosipēdu maršruti un pat jaunākās pavārgrāmatas. Kā tas nākas, ka viens no lielākajiem interneta veikaliem zina, ka skandināvu detektīvromāni ir tava iecienītākā lasāmviela un tavi brīvdienu plāni ietver ceļošanu ar velosipēdu? Kā var zināt to, ka rudens vakaros labprāt atklāj ko jaunu virtuvē?

„Tās ir personalizētās rekomendācijas,” skaidro Mateušs Gordons (Mateusz Gordon) Gemius e-komercijas eksperts. „Rekomendāciju sistēma ir labi izveidots biznesa stratēģijas elements, ko izmanto visi lielākie interneta veikali. Ja tās nebūtu, pircējiem nāktos tērēt daudz vairāk laika, iepazīstoties ar visu interneta veikala piedāvājumu, kas nevienmēr atbilst  viņu vajadzībām vai interesēm,” viņš turpina. “Piemēram, ir tāds risinājums kā Spotify, digitālās mūzikas aplikācija, kas atlasa  dziesmas, izpildītājus, albumus un dziesmu listes, balstoties uz vēsturiskajiem datiem par aplikācijas lietotāju paradumiem. Ar šo efektīvo pieeju mūzikas klausīšanās ir kļuvusi daudz patīkamāka.”

„Klienti novērtē piedāvājumus, kas atbilst to gaumei”, komentē profesors Gregors Mazureks (Grzegorz Mazurek), Kozminski universitātes e-komercijas fakultātes vadītājs. „Pētījumi pierāda, ka pirkumu rekomendācijas ir plaši izmantotas tieši interneta veikalu vidū. Vairāk kā puse interneta lietotāju tos novērtē kā noderīgus un praktiskus.” Saskaņā ar profesora teikto, interneta lapas satura pielāgošana patērētāju vajadzībām vairs nav mārketinga rīks, bet, pirmkārt un galvenokārt, lieliska priekšrocība un laika taupīšanas instruments klientiem.

No interneta veikalu īpašnieku viedokļa, personalizēto rekomendāciju ieviešana ir veiksmīgi darbojošos interneta veikalu pamatā. Šobrīd, kad internetā iepērkas jau aptuveni 70 % interneta lietotāju un 17 % no tiem to plāno darīt vēl biežāk, izdzīvos tie, kas rūpēsies par patērētāju labsajūtu visvairāk.

Interneta veikaliem ar ierobežotu produktu klāstu visu produktu rādīšana nevarētu sagādāt lielas problēmas, taču tiem veikaliem, kas arvien paplašina savu produktu spektru, stāsts ir atšķirīgs.
„Personalizēto piedāvājumu neesamība interneta lapai nozīmē mazāk apmierinātu un lojālo klientu. Nereti klientu var saniknot tas, ka viņš nevar atrast savām vēlmēm piemērotu produktu pietiekami ātri. Interneta veikals bez rekomendāciju sistēmas automātiski ierindojas aiz tiem veikaliem, kam šī sistēma ir,” spriež Gordons.

Kā tieši personalizēto rekomendāciju sistēma darbojas?

Rekomendāciju sistēma ļauj interneta veikala piedāvājumu pielāgot konkrētām lietotāju vajadzībām  jebkurā tā vietā (pašā lapā, preču katalogā, iepirkumu grozā, paldies lapā). Izvēloties ieteikuma preču parādīšanās vietu,  pircēji tajā var atrast sev interesējošas un noderīogas preces. Šis profilēšanas veids ir iespējams, pateicoties tam, ka sistēma var "redzēt" patērētāju uzvedību: kāda cenu diapazona viņus interesē, uz kādām kategorijām tiek klikšķināts, ko pērk, ko glabā iepirkumu grozā, kādi apmeklētāju uzvedības paradumi lapā, kādas preces atzīmētas ar “patīk” jeb “like”. Pamatojoties uz šo informāciju, speciālā ieteikumu sistēmā iestrādāts algoritms ieteikto produktu klāstā parāda tos produktus, kurus var uzskatīt par vai nu interesantiem, vai saderīgiem ar klienta jau izvēlēto preci.

Atkarībā no tā, vai interneta veikala apmeklētājs ir regulārs tā klients, reģistrēts lietotājs vai varbūt ir ienācis pirmo reizi, sistēma darbosies pēc kāda no četriem rekomendāciju modeļiem:
1.    alternatīvās rekomendācijas,
2.    papildu prece,
3.    vispārējās rekomendācijas,
4.    personalizētās rekomendācijas.

Pirmās iesaka pircējam produktu no tās pašas kategorijas, kuru klients jau aplūko. Papildu rekomendācijas piedāvā iegādāties preces, kas sader kopā jau ar klienta izvēlēto preci, piemēram, piedāvā datora somu, ja klients pērk datoru. Vispārējās rekomendācijas parādās tad, ja klients interneta veikalā ir pirmo reizi. Tad tam tiek piedāvātas citu klientu biežāk pirktākās preces, ko iesaka pārdevējs. Viskompleksākās ir personalizētās rekomendācijas, kas ir balstītas uz klienta gaumi, komentāriem, precēm, kas bijušas klienta grozā, vai vienkārši ko tas ir skatījies, pētot interneta veikala piedāvājumu. Šos četrus rekomendāciju tipus ērti var kombinēt.

Kas vēl, vispārīgās rekomendācijas vairs nav vispārīgas līdz brīdim līdz lietotājs pierakstās interneta veikalā. Pēc tam klientam jau tiek sniegtas personalizētas rekomendācijas balstoties uz tā pieredzi interneta veikalā. Arī tad, ja lietotājs dzēš sīkdatnes (cookies), katru reizi, kad viņš pierakstīsies, sistēma to identificēs. Savukārt, ja lietotājs neizmanto pierakstīšanos un nedzēš sīkdatņu failus, sistēma viņu atcerēsies mēneša garumā.

Interneta veikals, kas neizmanto rekomendāciju sistēmas priekšrocības, sasniedz zemāku efektīvo klikšķu skaitu. Pat ja kāda konkrēta produkta rādīšana var paaugstināt šos rādītājus, produktu rādīšana ieteikuma kvadrātā sasniedz labākus rezultātus. Šādā veikalā lietotājam ir jāveic daudz mazāku ceļu līdz piemērotākās preces atrašanai.