Google Cloud：Recommendations AI 讓線上購物變得更加個性化

隨著數(shù)字化在各行各業(yè)，尤其是零售業(yè)的不斷推進(jìn)，確保線上客戶的高度個性化購物體驗(yàn)對于建立客戶忠誠度至關(guān)重要。例如，商品推薦就是一個可以通過幫助客戶發(fā)現(xiàn)符合其品味、喜好的商品從而有效提高個性化體驗(yàn)的方法。

多年來，Google 一直在 Google 搜索和 YouTube 等旗艦渠道提供高質(zhì)量的推薦內(nèi)容。而Recommendations AI 汲取這些經(jīng)驗(yàn)，為組織提供可以向其客戶大規(guī)模提供高度個性化商品推薦的服務(wù)。現(xiàn)在，我們很高興地宣布，Recommendations AI 的Beta版已經(jīng)向所有客戶開放。

無需手動制定規(guī)則或在本地管理繁瑣的推薦模型，您可以直接通過使用 Recommendations AI 替換或補(bǔ)充現(xiàn)有解決方案來升級個性化策略。

將側(cè)重點(diǎn)聚焦在每個客戶而不是商品上，Recommendations AI 可以整合客戶的購物歷史，并為他們提供個性化的商品推薦。而且，Recommendations AI 擅長處理為長尾產(chǎn)品或“冷啟動”的新用戶、新商品提供推薦的情況。它的“context hungry”深度學(xué)習(xí)模型將商品和用戶元數(shù)據(jù)運(yùn)用到數(shù)百萬商品上以大規(guī)模地獲取洞察，并用手動編排規(guī)則無法比擬的速度不斷地實(shí)時迭代這些洞察。

此外，Recommendations AI 可擴(kuò)展的托管服務(wù)和直觀的用戶界面為您提供簡化的模型管理體驗(yàn)。如此，您的團(tuán)隊不再需要花費(fèi)數(shù)月的時間頂著要與最新技術(shù)保持同步的壓力去編寫千行代碼來訓(xùn)練自定義推薦模型。

Recommendations AI 的關(guān)鍵更新

現(xiàn)在，您只需在控制臺中點(diǎn)擊幾下即可開始使用 Recommendations AI。在創(chuàng)建新的 Google Cloud 項目后，您可以利用已經(jīng)使用過的工具（包括 Merchant Center，Google 跟蹤代碼管理器，Google Analytics 360，Cloud Storage和BigQuery）集成并回填目錄和用戶事件數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)導(dǎo)入完成后，您可以選擇模型類型、指定優(yōu)化目標(biāo)并開始訓(xùn)練模型。最初的模型訓(xùn)練和調(diào)整只需要兩到五天，然后您就可以開始為客戶提供推薦了。為確保模型設(shè)置能按照預(yù)期的方式工作，您可以預(yù)覽模型給出的推薦。

除了讓入門使用變得更容易之外，我們還與 Google Brain和Research 團(tuán)隊合作，突破過往推薦系統(tǒng)可以容納的范圍。因此，我們的模型可以擴(kuò)展并支持涵蓋數(shù)千萬種商品的龐大目錄，并確?？蛻粲袡C(jī)會全面了解您的商品目錄。Recommendations AI 還能夠糾正非常受歡迎的或正在促銷中的商品導(dǎo)致的偏差，更好地處理季節(jié)性以及商品數(shù)據(jù)稀疏的情況。Recommendations AI的模型訓(xùn)練基礎(chǔ)架構(gòu)可以每天對您的模型進(jìn)行重新訓(xùn)練以動態(tài)適應(yīng)不斷變化的商品目錄、客戶行為或購物趨勢，從中汲取洞察并歸納到所提供的推薦中。

世界各地的零售商已經(jīng)認(rèn)識到 Recommendations AI 所帶來的巨大價值。

絲芙蘭（Sephora）作為跨國美容和個人護(hù)理產(chǎn)品的全渠道零售商，在全球擁有數(shù)千家實(shí)體店。該公司也在使用商品推薦為其客戶提供個性化的電商體驗(yàn)。

絲芙蘭網(wǎng)站個性化與測試經(jīng)理Jaclyn Luft說：“我們希望在數(shù)字平臺上也能為客戶提供與實(shí)體店一樣的高度個性化的購物體驗(yàn)。我們開始與 Google Cloud 合作，探索如何利用其創(chuàng)新的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，通過商品推薦為線上客戶提供更進(jìn)一步的個性化服務(wù)?！?/span>

“自從部署 Recommendations AI 以來，商品頁面的點(diǎn)擊率與過往ML驅(qū)動的推薦相比提高了50％，首頁的整體轉(zhuǎn)化率提高了近2％?！?Luft還表示，“我們正在評估如何在生態(tài)系統(tǒng)的其他領(lǐng)域（例如，在網(wǎng)購結(jié)帳流程和面向客戶的郵件中）持續(xù)嘗試、迭代和擴(kuò)展 Recommendations AI 的應(yīng)用，讓推薦更精準(zhǔn)?！?/span>

Hanes Australasia是澳大利亞標(biāo)志性的服裝和生活方式潮牌的“大賣場”，也是另一個運(yùn)用 Recommendations AI 增強(qiáng)個性化推薦的客戶。

“Recommendations AI 提供出色的數(shù)據(jù)執(zhí)行能力，展示了 Google Cloud 如何將數(shù)據(jù)洞察轉(zhuǎn)化為真正的商業(yè)價值，” Hanes Australasia 線上分析經(jīng)理Peter Luu說?！爱?dāng)我們分A / B組對比測試 Recommendations AI 和此前的手動推薦系統(tǒng)，我們發(fā)現(xiàn)各個商品類別的收入都實(shí)現(xiàn)了兩位數(shù)的增長?！?/span>

Luu還補(bǔ)充說：“該產(chǎn)品非常易于使用—— Google Cloud 提供專業(yè)知識、兼顧功能和績效，因此我們不需要成為機(jī)器學(xué)習(xí)專家也可充分利用這一工具?！?/span>

Digitec Galaxus 是瑞士最大的在線零售商，為客戶提供從電子設(shè)備到服裝等廣泛而多樣的商品。Digitec Galaxus 正在使用 Recommendations AI 幫助客戶找到所需的商品。

“為客戶提供完美的在線購物體驗(yàn)是 Digitec Galaxus 的當(dāng)務(wù)之急，” Digitec Galaxus商品個性化負(fù)責(zé)人Christian Sager表示，“運(yùn)用 Recommendations AI，我們實(shí)現(xiàn)了在全網(wǎng)為客戶提供個性化的商品推薦。同時，Recommendations AI 也是測試和挑戰(zhàn)我們自己開發(fā)的推薦算法的重要參考?！?/span>

Sager解釋說：“在新冠疫情期間，找到你所急需的商品比以往任何時候都更為重要?！?“在過去的幾個月中，我們注意到商品推薦的使用量總體上有了強(qiáng)勁增長，其中運(yùn)用 Recommendations AI 的時段點(diǎn)擊率與此前同期相比增長40％。隨著疫情的持續(xù)，客戶需求也在不斷變化，Recommendations AI使我們能夠適應(yīng)變化并滿足客戶需求及其偏好。”