Kako rešiti problem hladnog starta u sistemima za preporuke

19. 01. 2024.

Problem hladnog starta predstavlja zagonetku za sisteme preporuka kada naiđu na nove korisnike bez istorijskih podataka ili potpuno nove artikle sa minimalnim interakcijama.

Bez bogate istorije ponašanja korisnika, kako ovi sistemi mogu pružiti preporuke koje zaista očaravaju i angažuju?

Hajde da vidimo šta stoji iza ovog problema hladnog starta i istražimo neke korisne strategije koje vam mogu pomoći da ga efikasno rešite.

Sadržaj

Razumevanje problema hladnog starta

“Problem hladnog starta” je zajednički izazov koji se sreće u sistemima preporuka. Odnosi se na situaciju u kojoj sistem ili algoritam naiđe na poteškoće kada ima malo ili nimalo istorijskih podataka o korisniku ili artiklu. Očigledno, ovo davanje relevantnih personalizovanih preporuka čini izazovnim.

U kontekstu sistema za preporuke, postoje dve glavne vrste problema sa hladnim startom — hladan start korisnika i hladan start artikla.

Hladan start korisnika: Kada korisnik prvi put postane deo sistema za preporuke, sistem ima ograničene informacije o njegovim preferencijama i ponašanju. To otežava davanje personalizovanih preporuka. U takvim slučajevima, sistem se može osloniti na generičke preporuke ili tražiti od korisnika da da eksplicitne povratne informacije, kao što su ocene ili preferencije, kako bi napravio korisnički profil.
Hladan start artikla: Novi artikli, kao što su proizvodi ili sadržaj, možda nisu akumulirali dovoljno interakcija korisnika ili ocena da bi se generisale tačne preporuke. Kao rezultat toga, sistem može imati problema da efikasno preporuči ove nove artikle korisnicima u sistemu. Ponekad, kolaborativne metode filtriranja koje se oslanjaju na interakcije korisnika i artikle možda neće dobro funkcionisati za probleme sa hladnim startom artikla.

Zašto je važno rešiti problem hladnog starta?

Imajući na umu složenost koja okružuje problem hladnog starta, njegovo rešavanje je ključno u sistemima za preporuke. Neki od razloga su:

Bolje angažovanje korisnika,
Poboljšano zadovoljstvo korisnika,
Maksimiziranje prihoda,
Smanjenje odliva,
Mogućnost otkrivanja,
Prikupljanje podataka
Konkurentska prednost, i
Uključivanje korisnika.

Hajde da ukratko objasnimo svaki razlog.

Bolje angažovanje korisnika

Većina sistema preporuka ima za cilj da korisnicima pruži personalizovane i relevantne preporuke. Međutim, kada sistem ne može dati tačne ili relevantne preporuke za nove korisnike ili artikle, korisnici mogu postati frustrirani ili prestati da se angažuju.

Adekvatnim rešavanjem problema hladnog starta možete da angažujete nove korisnike od početka i da zadržite njihovo interesovanje.

Poboljšano zadovoljstvo korisnika

Opšte je poznato da tačne preporuke povećavaju zadovoljstvo korisnika.

Kada korisnici dobiju preporuke koje odgovaraju njihovim interesovanjima i preferencijama, veća je verovatnoća da će

Koristiti platformu,
Odvojiti više vremena i
Angažovati se sa sadržajem ili proizvodima.

Ako stalno vodite računa o tome da se „sjajno zabavljaju“ na vašoj platformi ili veb-sajtu, takođe vodite računa da vaš veb-sajt napuste zadovoljni. Ko ne voli srećne kupce?

Maksimiziranje prihoda

U kontekstu e-trgovine i platformi za sadržaje, personalizacija može značajno da utiče na prodaju i angažovanje. U prilog ovoj tvrdni istraživanje kompanije McKinsey ustanovilo je da personalizacija često dovodi do povećanja prihoda od 10 do 15%.

Ukoliko je vaš cilj upravo povećanje prihoda, treba da se fokusirate uglavnom na odgovarajuće rešavanje problema hladnog starta. Uverite se da novi artikli ili proizvodi dobijaju potrebnu vidljivost i počećete da primećujete poboljšanja.

Smanjenje odliva

Kada sistem preporuka ne uspe da efikasno angažuje nove korisnike, to može dovesti do odliva i navesti klijente da napuste vaš veb-sajt.

U osnovi, što je veća stopa odliva, to je izglednije da će to uticati na vaš profit i usporiti rast. Dakle, smanjenje odliva je najvažnije za vaš dugoročni uspeh i rast, jer je zadržavanje postojećih korisnika često isplativije od sticanja novih.

Mogućnost otkrivanja

Pronalaženje adekvatnih rešenja za hladan start pomaže vašim korisnicima da otkriju nove artikle ili sadržaj.

U kontekstu maloprodaje i e-trgovine, vidljivost je važna jer omogućava vašim klijentima da biraju iz širokog spektra proizvoda umesto da se fokusiraju na svega nekoliko.

Kada odlučite da se pozabavite problemom hladnog starta, dozvoljavate da vaše proizvode vidi šira publika.

Prikupljanje podataka

Razlog zašto vam hladni start predstavlja problem je taj što donosite odluke „u mraku“, bez dovoljno podataka.

U ovom slučaju, rešenje je jednostavno — fokusirate se na aktivno prikupljanje povratnih informacija i preferencija korisnika. Prikupljanjem vrednih podataka od vaših kupaca, možete da izgradite bolje korisničke profile i poboljšate preporuke tokom vremena.

Prikupljanje podataka je vaša ulaznica za bolje razumevanje vaših korisnika kao i da budete sigurni da im dajete ono što im je potrebno i što žele.

Konkurentska prednost

U današnjem konkurentnom okruženju, kompanije i platforme koje mogu efikasno da reše problem hladnog starta i daju superiorne personalizovane preporuke imaju konkurentsku prednost.

Mnoge studije ukazuju da je verovatnije da će korisnici izabrati da koriste i ostati na platformama koje nude bolje preporuke.

Uključivanje korisnika

Celokupna poenta uspešnog rešavanja problema hladnog starta jeste da se proces uključivanja za vaše nove korisnike učini što je moguće više besprekornim i zanimljivijim. Posebno ako se snažno oslanjate na korisničke podatke i personalizaciju vođenu podacima.

Sve u svemu, rešavanje problema hladnog starta je ključno i za zadovoljstvo korisnika i za poslovni uspeh sistema za preporuke. Ipak, na tom putu će se sigurno pojaviti neki izazovi.

Hajde da vidimo kakvi oni mogu biti.

Izazovi povezani sa problemom hladnog starta

Problem hladnog starta u sistemima za preporuke često je povezan sa nekoliko izazova, kako za nove korisnike tako i za nove artikle. Ponekad rešavanje ovih izazova može biti složeno.

Slede neki od ključnih izazova povezani sa problemom hladnog starta:

Nedostatak podataka: Odsustvo istorijskih podataka o interakciji između korisnika i artikala za nove korisnike ili artikle ometa smislene preporuke.
Oskudnost podataka: Oskudni ili nedovoljni podaci dovode do bučnih ili nepouzdanih preporuka.
Hladan start za nove korisnike:
- Nepostojanje korisničke istorije: Novim korisnicima nedostaju podaci o interakciji, pa je teže pogoditi njihove preferencije.
- Ograničene povratne informacije: Novi korisnici možda neće odmah dati eksplicitne povratne informacije, što otežava saznavanje nihovih preferencija.
Hladan start za nove artikle:
- Izostanak ocena: Malo ili nimalo ocena ili interakcija dovodi u pitanje procenu kvaliteta.
- Ograničeni podaci o karakteristikama: Nedovoljne informacije o funkcijama ometaju preporuke zasnovane na sadržaju.
Raznolikost i slučajnost: Ograničene informacije čine generisanje različitih preporuka izazovnim.
Neravnoteža podataka: Uravnotežavanje novih i postojećih entiteta može dovesti do previsokog ili preniskog prioriteta.
Netačni modeli: Neki algoritmi imaju loš učinak sa ograničenim podacima, što dovodi do netačnih preporuka.
Prilagodljivost: Efikasno rukovanje sve većim brojem novih korisnika i artikala je ključno.
Privatnost i etički problemi: Prikupljanje obimnih podataka postavlja pitanja privatnosti i etike, što zahteva ravnotežu između personalizacije i privatnosti korisnika.

Kako biste ublažili problem hladnog starta i odgovorili na njegove izazove, možete se osloniti na nekoliko korisnih strategija. Da vidimo koje su to.

10 strategija za rešavanje problema hladnog starta

Rešavanje problema hladnog starta u sistemima za preporuke zahteva kombinaciju strategija i tehnika za davanje vrednih preporuka za nove korisnike i artikle.

Evo nekoliko strategija koje možete pokušati da primenite.

Preporuke zasnovane na sadržaju

Kako biste rešili problem hladnog starta, morate razmišljati i o novim korisnicima i o novim artiklima.

Za nove korisnike, možete pokušati da preporučite artikle na osnovu njihovih karakteristika sadržaja (npr. opisi, atributi, oznake). Obavezno uskladite profil korisnika sa karakteristikama artikla kako biste dali relevantne preporuke.

Kada su u pitanju novi artikli, pokušajte da ih preporučite korisnicima koji su pokazali interesovanje za slične artikle ili sadržaj, na osnovu sličnosti sadržaja.

Preporuke zasnovane na popularnosti

Preporuke zasnovane na popularnosti su vaša sigurna opklada za predstavljanje artikala novim korisnicima. Možete ih koristiti za promovisanje ili preporuku artikala novim korisnicima na osnovu njihove ukupne popularnosti ili nedavnih trendova.

Tehnike zajedničkog filtriranja

Primenite zajedničko filtriranje zasnovano na artiklima za nove korisnike. Kako?

Identifikujte artikle koji su slični interakcijama koje su imali sa nekoliko artikala u vezi sa kojima su se angažovali.

Koristite zajedničko filtriranje zasnovano na korisnicima za nove artikle tako što ćete identifikovati korisnike sa sličnim preferencijama i preporučiti artikle sa kojima su ti korisnici ostvarili interakcije u prošlosti.

Hibridne preporuke

Još jedna odlična strategija za ublažavanje problema hladnog starta je korišćenje hibridnih preporuka.

Na primer, kombinovanje više tehnika preporuka, kao što su zajedničko filtriranje i filtriranje zasnovano na sadržaju, može vam pružiti snažne preporuke za različite scenarije.

Demografski i kontekstualni podaci

Koristite demografske informacije o korisnicima, kao što su uzrast, pol, lokacija ili preferencije, kako biste dali početne preporuke za nove korisnike.

Uključite kontekstualne informacije, kao što su doba dana, lokacija ili tip uređaja, kako biste prilagodili preporuke na osnovu trenutnog konteksta korisnika.

Aktivno učenje

Podstaknite nove korisnike da daju eksplicitne povratne informacije, uključujući sledeće:

Ocene,
Sviđanja i

Kada prikupite dovoljno podataka i ovakvu vrstu povratnih informacija, koristite ih mudro da biste izgradili njihove korisničke profile i vremenom poboljšali svoje preporuke.

Preporuke zasnovane na znanju

Preporuke zasnovane na znanju mogu biti posebno korisne u rešavanju problema hladnog starta. One se oslanjaju na atribute artikala i korisnika, eksterne izvore podataka i analizu sadržaja kako bi dale preporuke kada su istorijski podaci o interakciji ograničeni.

Preporuke zasnovane na znanju mogu pružiti značajne preporuke i za nove artikle i za nove korisnike.

Ako imate saznanja o domenu ili pravilima specifičnim za domen, koristite to znanje da biste pružili relevantne preporuke za nove korisnike i artikle. Na primer, u sistemu preporuke recepata, možete da koristite poznate preferencije sastojaka kako biste novim korisnicima predložili više recepata.

Obogaćivanje metapodataka o artiklima

Poboljšanjem dostupnih metapodataka o artiklima, sistemi preporuka mogu da daju bolje informisane i relevantnije preporuke čak i kada postoje ograničeni podaci o istorijskim interakcijama ili ih nema.

Za nove artikle možete obogatiti njihove metapodatke ili funkcije sadržaja dodatnim informacijama. Ovo može pomoći sistemu da bolje razume karakteristike i relevantnost artikla.

Prenos učenja

Još jedna korisna strategija za rešavanje problema hladnog starta je prenošenje znanja sa postojećih korisnika ili artikala na nove. Tehnike iz prenosa učenja mogu vam pomoći da napravite predviđanja za scenarije hladnog starta koristeći poznavanje ostatka sistema.

A/B testiranje

Konačno, A/B testiranje vam može pomoći da procenite učinak različitih metoda preporuka.

Kada neprekidno testirate i ponavljate različite strategije hladnog starta kako biste utvrdili koje najbolje rade u vašem slučaju, veća je verovatnoća da ćete pronaći onu koja najbolje odgovara vašim potrebama.

—

Morate imati na umu da efikasnost ovih strategija može varirati u zavisnosti od obima korisnika i artikala i dostupnih podataka.

U praksi, možda ćete morati da kombinujete više ovih strategija kako biste efikasno rešili problem hladnog starta u vašem sistemu preporuka. Sledi pregled kako bi ovo moglo izgledati u različitim domenima i industrijama.

Primeri problema hladnog starta iz stvarnog sveta

Iako možda niste svesni toga, problem hladnog starta je rasprostranjen u različitim domenima i industrijama. Evo nekoliko primera kako se to dešava u

E-trgovini,
Uslugama striminga,
Društvenim medijima,
Platformama za poslove ili nastupe, i
Preporukama za IoT uređaje.

Kontinuirani problem hladnog starta u sistemima preporuka za e-trgovinu

Kada se novi kupac registruje na platformi za e-trgovinu, sistem nema istorijske podatke o njegovim preferencijama i ponašanju prilikom kupovine.

Kontinuirani problem hladnog starta u sistemima preporuka za e-trgovinu odnosi se na izazov pružanja personalizovanih preporuka za nove ili manje aktivne korisnike i artikle. Ovaj problem nastaje kada nema dovoljno istorijskih podataka o ovim korisnicima ili artiklima za generisanje tačnih preporuka.

Za nove korisnike, sistemu nedostaju podaci o ponašanju kao što su istorija kupovine, ocene ili obrasci pregledanja, što otežava razumevanje njihovih preferencija i interesovanja. Slično tome, za nove artikle koji se dodaju na platformu, podaci o interakciji mogu biti ograničeni ili nedostajući, zbog čega je teško efikasno ih preporučiti.

Rešavanje problema kontinuiranog hladnog starta uključuje korišćenje različitih strategija. Rešavanje problema kontinuiranog hladnog starta ključno je za osiguravanje pozitivnog korisničkog iskustva i podsticanje angažovanja korisnika, posebno u dinamičnim okruženjima e-trgovine u kojima se stalno pojavljuju novi korisnici i artikli. Balansiranje tačnosti, raznovrsnosti i istraživanja za nove korisnike i artikle ostaje značajan izazov u dizajniranju efikasnih sistema preporuka.

Isto tako, novododatim proizvodima ili artiklima možda nedostaju korisničke recenzije i ocene, što ih čini izazovnim za efikasno preporučivanje drugim korisnicima.

Rešavanje zagonetke hladnog starta sa novim pretplatnicima

Kada se novi korisnik pretplati na uslugu striminga, sistem u početku nema informacije o njegovoj istoriji gledanja i preferencijama.

Takođe, kada se izdaju novi filmovi ili TV emisije, možda će postojati ograničene povratne informacije gledalaca i podaci o interakciji na kojima se zasnivaju dalje preporuke.

Novi korisnici, novi sadržaj: Izazovi hladnog starta u preporuci društvenih medija

Korisnici koji se pridruže platformi društvenih medija u početku nemaju uspostavljene veze ili interakcije sa sadržajem, što otežava pružanje personalizovanih preporuka za sadržaj.

Novi kreatori sadržaja na platformama kao što su Instagram ili YouTube mogu se suočiti sa izazovima u preporuci svog sadržaja široj publici.

Rešavanje prepreka hladnog starta u parovima platformi za posao i nastupe

Kada se novi tražioci posla pridruže platformi za posao ili nastupe, obično nemaju prethodne prijave za posao ili istoriju interakcije,

Na isti način, novi oglasi za posao ili prilike za nastupe možda nisu ostvarili dovoljno interakcija, što je dovelo do izazova u njihovom povezivanju sa potencijalnim kandidatima.

Rešavanje prepreka hladnog starta u IoT uređajima

U kontekstu uređaja Interneta stvari (IoT), novododati uređaji možda nemaju dovoljno podataka da bi sistem efikasno preporučio rutine ili podešavanja automatizacije.

U svakom od ovih scenarija, problem hladnog starta ometa sposobnost sistema preporuka da pruže personalizovane i relevantne preporuke novim korisnicima ili za nove artikle ili sadržaj.

Vaš je posao da budete svesni ovih izazova i da ih u skladu sa tim rešavate.

Završne misli

„Problem hladnog starta“ je kritičan i široko rasprostranjen izazov sa kojim se suočavaju sistemi za preporuke. To ometa njihovu sposobnost da daju personalizovane preporuke za nove korisnike i artikle.

Međutim, nije nemoguća misija da se pozabavite izazovom hladnog problema, posebno ako imate odgovarajuću podršku.

U kompaniji Things Solver smo strastveni u tome da pomognemo našim klijentima da prevaziđu takve izazove i da pruže personalizovanije preporuke svojim klijentima.

Hajde da radimo zajedno i pronađemo najbolji način za rešavanje problema hladnog starta. Možemo pomoći u donošenju bolje informisanih odluka, čak i kada postoje ograničeni podaci za rad. Kontaktirajte nas danas na ai@thingsolver.com i hajde da smislimo rešenje koje odgovara vašim potrebama i pomaže vam da efikasnije komunicirate sa svojim klijentima.