{"id":17015,"date":"2023-03-02T14:29:10","date_gmt":"2023-03-02T13:29:10","guid":{"rendered":"https:\/\/thingsolver.com\/blog\/starter-pack-ai-powered-recommenders\/"},"modified":"2024-12-02T13:18:38","modified_gmt":"2024-12-02T12:18:38","slug":"personalizacija-pocetni-paketi-do-preporuke-sa-vestackom-inteligencijom","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/thingsolver.com\/sr\/blog\/personalizacija-pocetni-paketi-do-preporuke-sa-vestackom-inteligencijom\/","title":{"rendered":"Personalizacija 2.0: Od po\u010detnih paketa do preporuka koje pokrec\u0301e ve\u0161ta\u010dka inteligencija"},"content":{"rendered":"<p>U trenutnom poslovnom okru\u017eenju, postoji neverovatna potreba da ostanete konkurentni, povec\u0301ate stope konverzije, poja\u010date programe lojalnosti i pobolj\u0161ate korisni\u010dko iskustvo tokom kupovine. Zbog toga su <a href=\"https:\/\/thingsolver.com\/blog\/introduction-to-recommender-systems\/\">sistemi preporuka<\/a> postali sastavni deo strategija vo\u0111enih podacima.<\/p>\n<p>U zavisnosti od va\u0161eg krajnjeg cilja, dostupnih podataka i tehni\u010dkih resursa, mo\u017eete koristiti razli\u010dite modele preporuke da biste ih postigli.<\/p>\n<p>Hajde da po\u010dnemo tako \u0161to c\u0301emo objasniti preporuke za po\u010detni paket i videti koliko su od pomoc\u0301i.<\/p>\n<p>Zatim c\u0301emo dublje zaroniti u preporuke koje pokrec\u0301e ve\u0161ta\u010dka inteligencija i objasniti kako one podr\u017eavaju va\u0161e poslovne ciljeve i planove.<\/p>\n<p>Na kraju, hajde da razgovaramo o slede\u0107em<\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_72 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Sadr\u017eaj<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Toggle Table of Content\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/thingsolver.com\/sr\/blog\/personalizacija-pocetni-paketi-do-preporuke-sa-vestackom-inteligencijom\/#Startni_paket_sistema_preporuka\" title=\"Startni paket sistema preporuka\">Startni paket sistema preporuka<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/thingsolver.com\/sr\/blog\/personalizacija-pocetni-paketi-do-preporuke-sa-vestackom-inteligencijom\/#Predstavljanje_personalizacije\" title=\"Predstavljanje personalizacije\">Predstavljanje personalizacije<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/thingsolver.com\/sr\/blog\/personalizacija-pocetni-paketi-do-preporuke-sa-vestackom-inteligencijom\/#Sistemi_preporuka_zasnovani_na_istoriji\" title=\"Sistemi preporuka zasnovani na istoriji\">Sistemi preporuka zasnovani na istoriji<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/thingsolver.com\/sr\/blog\/personalizacija-pocetni-paketi-do-preporuke-sa-vestackom-inteligencijom\/#Sistemi_preporuka_zasnovani_na_nameri\" title=\"Sistemi preporuka zasnovani na nameri\">Sistemi preporuka zasnovani na nameri<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/thingsolver.com\/sr\/blog\/personalizacija-pocetni-paketi-do-preporuke-sa-vestackom-inteligencijom\/#Sistemi_preporuka_vodjeni_vestackom_inteligencijom\" title=\"Sistemi preporuka vo\u0111eni ve\u0161ta\u010dkom inteligencijom\">Sistemi preporuka vo\u0111eni ve\u0161ta\u010dkom inteligencijom<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/thingsolver.com\/sr\/blog\/personalizacija-pocetni-paketi-do-preporuke-sa-vestackom-inteligencijom\/#Inkorporiranje_sistema_preporuka_u_poslovni_model\" title=\"Inkorporiranje sistema preporuka u poslovni model\">Inkorporiranje sistema preporuka u poslovni model<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/thingsolver.com\/sr\/blog\/personalizacija-pocetni-paketi-do-preporuke-sa-vestackom-inteligencijom\/#Poslovanje_sa_stanovnistvom\" title=\"Poslovanje sa stanovni\u0161tvom\">Poslovanje sa stanovni\u0161tvom<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/thingsolver.com\/sr\/blog\/personalizacija-pocetni-paketi-do-preporuke-sa-vestackom-inteligencijom\/#E-trgovina\" title=\"E-trgovina\">E-trgovina<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/thingsolver.com\/sr\/blog\/personalizacija-pocetni-paketi-do-preporuke-sa-vestackom-inteligencijom\/#Telko_Telekomunikacije\" title=\"Telko (Telekomunikacije)\">Telko (Telekomunikacije)<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/thingsolver.com\/sr\/blog\/personalizacija-pocetni-paketi-do-preporuke-sa-vestackom-inteligencijom\/#Bankarstvo\" title=\"Bankarstvo\">Bankarstvo<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-11\" href=\"https:\/\/thingsolver.com\/sr\/blog\/personalizacija-pocetni-paketi-do-preporuke-sa-vestackom-inteligencijom\/#Industrija_usluga_strimovanja\" title=\"Industrija usluga strimovanja\">Industrija usluga strimovanja<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-12\" href=\"https:\/\/thingsolver.com\/sr\/blog\/personalizacija-pocetni-paketi-do-preporuke-sa-vestackom-inteligencijom\/#Drustveni_mediji_i_industrija_deljenja_sadrzaja\" title=\"Dru\u0161tveni mediji i industrija deljenja sadr\u017eaja\">Dru\u0161tveni mediji i industrija deljenja sadr\u017eaja<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-13\" href=\"https:\/\/thingsolver.com\/sr\/blog\/personalizacija-pocetni-paketi-do-preporuke-sa-vestackom-inteligencijom\/#Industrija_dostave_hrane\" title=\"Industrija dostave hrane\">Industrija dostave hrane<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-14\" href=\"https:\/\/thingsolver.com\/sr\/blog\/personalizacija-pocetni-paketi-do-preporuke-sa-vestackom-inteligencijom\/#Turizam_i_ugostiteljstvo\" title=\"Turizam i ugostiteljstvo\">Turizam i ugostiteljstvo<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-15\" href=\"https:\/\/thingsolver.com\/sr\/blog\/personalizacija-pocetni-paketi-do-preporuke-sa-vestackom-inteligencijom\/#Revolucionizovanje_vaseg_poslovanja_sa_Things_Solver_AI_studiom\" title=\"Revolucionizovanje va\u0161eg poslovanja sa Things Solver AI studiom\">Revolucionizovanje va\u0161eg poslovanja sa Things Solver AI studiom<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Startni_paket_sistema_preporuka\"><\/span>Startni paket sistema preporuka<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Nepersonalizovani sistemi preporuka obi\u010dno daju preporuke koje su rezultat generi\u010dkih obrazaca identifikovanih u okviru agregiranih podataka.\u00a0 U kompaniji <a href=\"https:\/\/thingsolver.com\/\">Things Solver<\/a>, nazivamo ih <em>startnim paketom sistema preporuka<\/em>.<\/p>\n<p>Na primer, preporuke zasnovane na najprodavanijim proizvodima svih vremena ili proizvodima u trendu su najpopularnije nepersonalizovane preporuke. Obi\u010dno rade u velikom broju slu\u010dajeva, ali ne pokazuju da slu\u0161amo i razumemo na\u0161e klijente.<\/p>\n<p>Druga vrsta nepersonalizovanih preporuka uklju\u010duje preporuke za nove proizvode. One su povezane sa problemom \u201ehladnog starta\u201c gde vec\u0301ina modela preporuka ne mo\u017ee da odgovori na potrebu da preporu\u010di ne\u0161to novo, ali je relevantna za doti\u010dnog kupca.<\/p>\n<p>Naravno, postoje na\u010dini da se ovo prevazi\u0111e. Zahtevaju kori\u0161c\u0301enje inteligencije i analitike kako bi se prona\u0161lo re\u0161enje \u2013 kori\u0161c\u0301enje obrazaca preporuka sli\u010dnih proizvoda ili identifikovanje ranih usvaja\u010da koji izra\u017eavaju interesovanje za nove ponude.<\/p>\n<p>Sve u svemu, preporuke za po\u010detni paket su jeftina, jednostavna i zgodna re\u0161enja za scenarije gde su identifikacija kupaca ili dugoro\u010dno prac\u0301enje kupovine zahtevni. U ovom slu\u010daju, jedini na\u010din je oslanjanje na agregiranu statistiku poput:<\/p>\n<ul>\n<li>Preporuka na blagajni,<\/li>\n<li>Promo banera u prodavnicama\/ulicama, ili<\/li>\n<li>Preporuke za po\u010detnu stranicu u veb-prodavnici.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Me\u0111utim, ako su vam ove informacije dostupne, personalizovani sistemi preporuka mogu zna\u010dajno nadma\u0161iti nepersonalizovane sisteme preporuka.<\/p>\n<p>Hajde da vidimo kako.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Predstavljanje_personalizacije\"><\/span>Predstavljanje personalizacije<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Kako va\u0161i resurski podataka rastu, rastu i mogu\u0107nosti za izgradnju delotvornog modela <a href=\"https:\/\/thingsolver.com\/recommender\/\">sistema preporuka<\/a>. Preduzec\u0301a moraju prepoznati ovaj potencijal, po\u0161to bi neuspeh u iskori\u0161tavanju dostupnih podataka predstavljao propu\u0161tenu priliku.<\/p>\n<p>Ovde <a href=\"https:\/\/thingsolver.com\/personalization\/\">personalizacija<\/a> stupa na scenu. Personalizovani sistemi preporuka se oslanjaju na obrasce identifikovane u podacima kojima imaju pristup.<\/p>\n<p>Hajde da to demonstriramo kroz dva razli\u010dita primera \u2013 sistemi preporuka zasnovani na istoriji i namerama.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Sistemi_preporuka_zasnovani_na_istoriji\"><\/span>Sistemi preporuka zasnovani na istoriji<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Najjednostavniji, ali najefikasniji je <em>sistem preporuka zasnovan na istoriji<\/em>. Predla\u017ee proizvode koje su kupci ranije kupili i koje c\u0301e verovatno ponovo kupiti.<\/p>\n<ul>\n<li>Da li je personalizovan? Da, po\u0161to svaki kupac dobija poseban skup preporu\u010denih proizvoda.<\/li>\n<li>Da li je relevantan? Apsolutno, s obzirom na sklonost kupovini proizvoda iz pro\u0161lih transakcija.<\/li>\n<li>Da li ga pokrec\u0301e ve\u0161ta\u010dka inteligencija? Nije nu\u017ean, jer se mo\u017ee napraviti pomoc\u0301u razli\u010ditih filtera, grupisanja i agregacija.<\/li>\n<\/ul>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Sistemi_preporuka_zasnovani_na_nameri\"><\/span>Sistemi preporuka zasnovani na nameri<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Jo\u0161 jedan koristan model preporuke je sistem preporuka zasnovan na nameri. Ova preporuka predla\u017ee proizvode koje je kupac vi\u0161e puta pregledao u veb-prodavnici ili dodao u svoju korpu bez kupovine.<\/p>\n<p>Personalizovan je, relevantan je i rezultat je jednostavne kombinacije filtera i agregacija.<\/p>\n<p>\u2013<\/p>\n<p>Kao \u0161to vidite, personalizovane preporuke su neophodne kada je identifikacija kupaca moguc\u0301a, a istorija interakcija ili kupovina proizvoda je akumulirana. One su odli\u010dne za takozvanu strategiju eksploatacije &#8211; predlaganje relevantnih proizvoda na osnovu interesovanja kupaca.<\/p>\n<p>Ali \u0161ta je sa drugim interesocanjima koja kupac jo\u0161 nije eksplicitno pokazao?<\/p>\n<p>Ovo je jedna od oblasti gde ve\u0161ta\u010dka inteligencija mo\u017ee biti od koristi! Omoguc\u0301ava nam da upravljamo ovim izazovom i otkrijemo namere kupaca pre nego \u0161to ih klijent eksplicitno otkrije ili \u010dak sazna.<\/p>\n<p>Kako?<\/p>\n<p>AI to posti\u017ee ispitivanjem kupaca koji su sli\u010dni ili analizom proizvoda koji su na neki na\u010din povezani sa onima za koje je korisnik zainteresovan.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Sistemi_preporuka_vodjeni_vestackom_inteligencijom\"><\/span>Sistemi preporuka vo\u0111eni ve\u0161ta\u010dkom inteligencijom<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Sistemi preporuka vo\u0111eni ve\u0161ta\u010dkom inteligencijom su efikasan na\u010din za analizu preferencija, namera i potreba kupaca u svakoj prilici.<\/p>\n<p>Razvijeni su razli\u010diti sistemi preporuka, koji koriste <a href=\"https:\/\/thingsolver.com\/blog\/ai-strategies-transforming-ecommerce\/\">AI strategije<\/a> kroz razli\u010dita so\u010diva. Ovi sistemi se krec\u0301u od onih najjednostavnijih kao \u0161to je kolaborativno filtriranje do sofisticiranijih pristupa kao \u0161to su preporuke zasnovane na sadr\u017eaju koje pokrec\u0301u NLP algoritmi ili sistemi preporuka koji koriste grafikone neuronske mre\u017ee.<\/p>\n<p>Sistemi preporuka sa ve\u0161ta\u010dkom inteligencijom su odli\u010dni u otkrivanju dugoro\u010dnih obrazaca koji odra\u017eavaju preferencije kupaca, \u010dak i u svetlu nedavnih doga\u0111aja.<\/p>\n<p>Na primer, oni mogu da identifikuju kupca koji je upuc\u0301en u tehnologiju sa sklono\u0161c\u0301u ka ure\u0111ajima u crnoj boji i preporu\u010de najnoviji crni iWatch dok kupac pregleda <a href=\"https:\/\/www.apple.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Apple<\/a> proizvode.<\/p>\n<p>Iako preporuke ve\u0161ta\u010dke inteligencije daju efikasne i potpuno personalizovane rezultate, ponekad mogu predstavljati izazove u pogledu resursa i brzine. Razli\u010diti modeli se oslanjaju na razli\u010dite parametre, pri \u010demu su neki pod velikim uticajem obima proizvoda ili transakcija, dok drugi zavise od dostupnih atributa proizvoda.<\/p>\n<p>Shodno tome, njihove performanse mogu opteretiti memoriju i <a href=\"https:\/\/www.solarwinds.com\/resources\/it-glossary\/what-is-cpu\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">kori\u0161c\u0301enje CPU<\/a>, \u0161to dovodi do produ\u017eenog vremena obrade.<\/p>\n<p>Kako biste odgovorili na ove izazove, klju\u010dno je prilagoditi tehnologiju tako da odgovara specifi\u010dnim poslovnim potrebama i dostupnim resursima. Kori\u0161c\u0301enje usluga zasnovanih na oblaku, odr\u017eavanih aplikacija i re\u0161enja bez servera, zajedno sa moc\u0301nim okvirima za obradu podataka kao \u0161to je Spark, mo\u017ee se pokazati neprocenjivim, kao \u0161to smo otkrili na na\u0161em putu ka razvoju preporuka visokih performansi.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Inkorporiranje_sistema_preporuka_u_poslovni_model\"><\/span>Inkorporiranje sistema preporuka u poslovni model<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Prilago\u0111ene preporuke slu\u017ee kao vrhunska prednost za uspe\u0161nu marketin\u0161ku strategiju i povec\u0301anje prodaje i <a href=\"https:\/\/thingsolver.com\/blog\/retail-businesses-using-ai-to-boost-revenue\/\">prihoda<\/a>. Ipak, iako je neophodno imati odgovarajuc\u0301e preporuke, to ne garantuje uspeh.<\/p>\n<p>Pri\u010da postaje komplikovanija kada uzmemo u obzir pravi tajming i kanale komunikacije. Kupci imaju razli\u010dite potrebe, sa razli\u010ditim nivoima zna\u010daja u zavisnosti od situacije.<\/p>\n<p>Stoga, primarni fokus treba da bude na kreiranju sistema preporuka koji obuhvata model preporuke i unapre\u0111uje ga dodatnim uvidima kako bi se odgovorilo na sledec\u0301a pitanja:<\/p>\n<ul>\n<li>\u0160ta preporu\u010diti?<\/li>\n<li>Gde treba postaviti preporuku \u2013 na veb-sajt, mobilnu aplikaciju ili druge kanale?<\/li>\n<li>Kada je pravo vreme za pokretanje preporuke \u2013 tokom procesa pregledanja, u petak uve\u010de ili van radnog vremena?<\/li>\n<li>Ko je prava publika za konkretnu ponudu ili predlog?<\/li>\n<\/ul>\n<p>Tokom na\u0161eg putovanja prema sistemu preporuka, nau\u010dili smo da je najbolji na\u010din da po\u010dnemo pokrivajuc\u0301i najosnovnije poslovne potrebe, a zatim dodamo slo\u017eenost i fleksibilnost kako potrebe poslovanja rastu.<\/p>\n<p>Hajde da istra\u017eimo kako sistemi preporuka igraju klju\u010dnu ulogu u razli\u010ditim industrijama, uklju\u010dujuc\u0301i slede\u0107e:<\/p>\n<ul>\n<li>Maloprodaja,<\/li>\n<li>E-trgovina,<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/thingsolver.com\/solver-ai-suite-for-telco\/\">Telko<\/a> (Telekomunikacije),<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/thingsolver.com\/solver-ai-suite-for-banking\/\">Bankarstvo<\/a>,<\/li>\n<li>Dru\u0161tveni mediji i industrija deljenja sadr\u017eaja,<\/li>\n<li>Industrija dostave hrane, i<\/li>\n<li>Turizam i ugostiteljstvo.<\/li>\n<\/ul>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Poslovanje_sa_stanovnistvom\"><\/span>Poslovanje sa stanovni\u0161tvom<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Na primer, u industriji <a href=\"https:\/\/thingsolver.com\/solver-ai-suite-for-retail\/\">maloprodaje<\/a>, recimo da kupac ulazi u va\u0161u prodavnicu za obu\u0107u.<\/p>\n<p>Sistem preporuka mo\u017ee vam pomoc\u0301i da:<\/p>\n<ul>\n<li>Odredite koje odevne predmete da im preporu\u010dite,<\/li>\n<li>Da li da izlo\u017eite artikle blizu ulaza, izloga ili putem onlajn aplikacije, i<\/li>\n<li>Da li da pokrenete preporuku tokom njegove posete ili nakon \u0161to ode<\/li>\n<\/ul>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"E-trgovina\"><\/span>E-trgovina<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>U <a href=\"https:\/\/thingsolver.com\/solver-ai-suite-for-ecommerce\/\">e-trgovini<\/a>, personalizovane preporuke su od su\u0161tinskog zna\u010daja za pobolj\u0161anje iskustva kupovine.<\/p>\n<p>Zamislite onlajn prodavnicu odec\u0301e u kojoj kupcima nisu predstavljeni samo artikli koji bi im se mogli svideti na osnovu njihovih pro\u0161lih kupovina, vec\u0301 tako\u0111e dobijaju pravovremene predloge za komplementarne dodatke i modne artikle u trendu.<\/p>\n<p>Pravo vreme za ove preporuke \u2013 tokom procesa pregledanja ili kada ponovo posete sajt \u2013 mo\u017ee dovesti do zna\u010dajnog povec\u0301anja stope konverzije od 30% i povec\u0301anja vrednosti prose\u010dne korpe za 20%.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Telko_Telekomunikacije\"><\/span>Telko (Telekomunikacije)<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Telko koristi preporuke da pomogne klijentima da otkriju najprikladnije mobilne planove, ure\u0111aje i dodatne usluge.<\/p>\n<p>Na primer, provajder mobilnih usluga mo\u017ee da koristi sistem preporuka da predlo\u017ei planove podataka i modele telefona na osnovu obrazaca kori\u0161c\u0301enja korisnika. Ove preporuke, strate\u0161ki postavljene na veb-sajtu kompanije ili u mobilnoj aplikaciji, tempirane su da se pojave kada klijenti istra\u017euju svoje moguc\u0301nosti ili kada je najverovatnije da c\u0301e razmotriti nadogradnju plana.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Bankarstvo\"><\/span>Bankarstvo<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Bankarski sektor mo\u017ee da koristi personalizovane finansijske preporuke da usmerava klijente ka dono\u0161enju informisanih odluka o \u0161tednji, investicijama i zajmovima.<\/p>\n<p>Na primer, banka bi mogla da koristi sistem preporuka da predlo\u017ei investicione portfelje prilago\u0111ene finansijskim ciljevima pojedinca i toleranciji na rizik. Ove preporuke mogu biti predstavljene u klju\u010dnim trenucima, kao kada se klijenti prijavljuju na svoje onlajn bankovne ra\u010dune ili kada primaju mese\u010dne izvode.<\/p>\n<p>Ovaj pristup ne samo da podsti\u010de lojalnost kupaca, vec\u0301 i podsti\u010de odgovorno finansijsko upravljanje.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Industrija_usluga_strimovanja\"><\/span>Industrija usluga strimovanja<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>U svetu striming servisa kao \u0161to je Netflix, sistemi preporuka igraju klju\u010dnu ulogu.<\/p>\n<p>Netflix koristi AI preporuku koja uzima u obzir va\u0161u istoriju gledanja, preferencije, pa \u010dak i doba dana kada obi\u010dno gledate. Ako ste skloni da gledate dokumentarne filmove tokom vikenda, preporu\u010dic\u0301e vam nova izdanja u tom \u017eanru u petak uve\u010de.<\/p>\n<p>Ovaj nivo personalizacije ne samo da odr\u017eava anga\u017eovanje korisnika, vec\u0301 i dovodi do povec\u0301anog zadr\u017eavanja pretplate.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Drustveni_mediji_i_industrija_deljenja_sadrzaja\"><\/span>Dru\u0161tveni mediji i industrija deljenja sadr\u017eaja<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Platforme dru\u0161tvenih medija kao \u0161to je Instagram koriste sisteme preporuka da predla\u017eu nove naloge koje treba pratiti i postove za interakciju. One analiziraju prethodne interakcije korisnika, kao \u0161to su lajkovi i komentari, kako bi preporu\u010dile sadr\u017eaj koji je u skladu sa njihovim interesovanjima.<\/p>\n<p>Vreme ovih preporuka je klju\u010dno, sa obave\u0161tenjima koja se \u010desto \u0161alju kada su korisnici najaktivniji na platformi. Ovaj pristup mo\u017ee povec\u0301ati anga\u017eovanje korisnika i produ\u017eiti vreme koje provode na platformi.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Industrija_dostave_hrane\"><\/span>Industrija dostave hrane<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>U industriji dostave hrane, sistem preporuka se mo\u017ee koristiti za predlaganje obroka kupcima. Sistem analizira prethodne porud\u017ebine korisnika, preferencije u ishrani i doba dana.<\/p>\n<p>Na primer, mo\u017ee preporu\u010diti zdrave salate tokom vremena ru\u010dka i hranu za u\u017eivanje tokom ve\u010deri. Vreme i relevantnost ovih preporuka mogu dovesti do povec\u0301ane u\u010destalosti porud\u017ebina i vec\u0301ih veli\u010dina korpe.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Turizam_i_ugostiteljstvo\"><\/span>Turizam i ugostiteljstvo<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>U slu\u010daju platforme za rezervaciju putovanja, njihov sistem preporuka uzima u obzir korisni\u010dku istoriju putovanja, interesovanja i predstojec\u0301e praznike. Na osnovu ovih podataka, preporu\u010duje odredi\u0161ta, hotele i iskustva koja su u skladu sa preferencijama korisnika.<\/p>\n<p>Ove preporuke su strate\u0161ki tempirane, pri \u010demu se ponude za letnji odmor pojavljuju mesecima unapred, dok se hotelske ponude u poslednjem trenutku \u0161alju bli\u017ee datumu putovanja.<\/p>\n<p>\u2013<\/p>\n<p>Ovi primeri pokazuju kako razli\u010dite industrije koriste sisteme preporuka za pobolj\u0161anje svojih poslovnih modela. Pru\u017eanje prilago\u0111enih preporuka, optimizacija vremena i pobolj\u0161anje anga\u017eovanja korisnika mogu vas zaista dovesti do boljih poslovnih rezultata.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Revolucionizovanje_vaseg_poslovanja_sa_Things_Solver_AI_studiom\"><\/span>Revolucionizovanje va\u0161eg poslovanja sa Things Solver AI studiom<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Tokom na\u0161eg putovanja sa sistemima za preporuke, otkrili smo da je klju\u010dno po\u010deti od osnova, a zatim dodati slo\u017eenost i fleksibilnost kako se potrebe preduzec\u0301a razvijaju.<\/p>\n<p>Bez obzira na industriju u pitanju i veli\u010dinu kompanije, prilagodili smo na\u0161e tipove preporuka da odgovaraju va\u0161im jedinstvenim zahtevima. Na\u0161a ponuda uklju\u010duje slede\u0107e:<\/p>\n<ul>\n<li>Po\u010detni paket preporuka za direktan pristup,<\/li>\n<li>Inteligentne personalizovane preporuke za naprednu personalizaciju i<\/li>\n<li>AI preporuke za najsavremenija re\u0161enja.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Pored toga, nastavljamo da radimo na inovacijama koje uklju\u010duju slede\u0107e:<\/p>\n<ul>\n<li>Razvijanje hibridnih sistema preporuka koji kombinuju razli\u010dite modele preporuka i uklju\u010duju poja\u010dano u\u010denje za preciznije preporuke.<\/li>\n<li>Kombinujuc\u0301i preporuke sa istorijom pretrage i optimizovanjem rangiranja proizvoda, na\u0161 cilj ostaje dosledan: da svakom kupcu pru\u017eimo najbolje moguc\u0301e iskustvo kupovine, telekomunikacija, bankarskih usluga ili dostave hrane.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Da li ste spremni da isprobate <a href=\"https:\/\/thingsolver.com\/solver-ai\/\">Solver AI Studio<\/a>? Imajuc\u0301i na umu isti cilj \u2013 omoguc\u0301iti najbolje moguc\u0301e iskustvo kupovine za svakog kupca \u2013 mo\u017eemo smisliti strategiju koja je u skladu sa va\u0161im poslovnim ciljevima i utire put ka personalizovanim re\u0161enjima. Ne \u010dekajte \u2013 <a href=\"https:\/\/thingsolver.com\/book-a-demo\/\">zaka\u017eite demonstraciju<\/a> danas i omogu\u0107imo da se stvari doga\u0111aju!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>U trenutnom poslovnom okru\u017eenju, postoji neverovatna potreba da ostanete konkurentni, povec\u0301ate stope konverzije, poja\u010date programe lojalnosti i pobolj\u0161ate korisni\u010dko iskustvo tokom kupovine. Zbog toga su sistemi preporuka postali sastavni deo strategija vo\u0111enih podacima. U zavisnosti od va\u0161eg krajnjeg cilja, dostupnih &#8230; <\/p>\n<p class=\"read-more\"><a class=\"btn small\" href=\"https:\/\/thingsolver.com\/sr\/blog\/personalizacija-pocetni-paketi-do-preporuke-sa-vestackom-inteligencijom\/\">Pro\u010ditaj vi\u0161e<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":15,"featured_media":15625,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[188],"tags":[235,205,191],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/thingsolver.com\/sr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/17015"}],"collection":[{"href":"https:\/\/thingsolver.com\/sr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/thingsolver.com\/sr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/thingsolver.com\/sr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/15"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/thingsolver.com\/sr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=17015"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/thingsolver.com\/sr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/17015\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":17018,"href":"https:\/\/thingsolver.com\/sr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/17015\/revisions\/17018"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/thingsolver.com\/sr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/15625"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/thingsolver.com\/sr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=17015"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/thingsolver.com\/sr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=17015"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/thingsolver.com\/sr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=17015"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}