توصیه از ما، خرید از شما

سیستم توصیه گر

وفاداری مشتری، به عنوان شاخصی مؤثر از تداوم موفقیت در تجارت شناخته شده است و خرید مکرر در یک دوره زمانی را می توان به وضوح به رضایتمندی از موضوعی معین و وفاداری توصیف کرد. در این راستا ایجاد اعتماد در ذهن مشتریان، کلید موفقیت درازمدت بسیاری از شرکتهای تجارت الکترونیکی است، که می توان با بهره گیری از سیستمهای توصیه گر تا حد قابل قبولی به آن دست یافت.
شاید تولید حجم زیادی از اطلاعات در راستای بهینه سازی سایت و سئو، از سوی دیگر مانعی باشد برای رسیدن مشتری به چیزی که جستجو می کند. چرا که با یک کلیک حجم عظیمی از اطلاعات که توسط وب سایت‌های متفاوت تولید می شود، پیش رویش حاضر شده و کاربر باید زمان بسیار زیادی را جهت جستجو در وب و کسب اطلاعات مورد نیاز خود، صرف نمایند. این در حالی است که گاهی محتوای صفحات وب نسبت به انتظار کاربر بی ربط بوده و بدین ترتیب کاربر ناگزیر به بررسی تمام مطالب و انتخاب بخش مطلوب مورد نظر خود است.
به کمک سیستم‌های توصیه گر، کاربران قادر به دستیابی سریع به اطلاعات مورد نیاز خود در مدت زمان کوتاه تری خواهند بود. همچنین شرکت‌ها نیز قادر به کسب دانش در خصوص رفتار خرید مشتریان بوده و بر اساس آن امکان توسعه بهترین و مناسب‌ترین استراتژی‌های بازاریابی را به منظور جذب مشتری خواهند داشت. و در نتیجه رضایت و وفاداری مشتریان افزایش پیدا نموده و به تبعیت از آن با افزایش تعداد بازدیدهای کاربر از وب سایت‌های شرکت‌های آنلاین، فرصت‌های معامله و سود بیشتری نصیب این شرکت‌ها خواهد شد.
بخش بندی مشتریان یکی از راههایی است که محققان با استفاده از آن مشتریان هدف خود را شناسایی می‌ کنند، آنها را بخش بندی نموده و استراتژی‌هایی را مبنی بر ارزش طول عمر مشتری توسعه می‌دهند. به این ترتیب با بررسی رضایت مشتریان، آنها را بر اساس میزان سود آوریشان برای سازمان دسته بندی می‌کنند.
اما گروهی دیگر سعی در پیش بینی رفتار مشتریان دارند. آنها با بررسی محتوا و مفهوم و زیرساخت، رفتار مشتریان را در فضای بازار پیش بینی می کنند و با استفاده از سیستمهای توصیه گر از طریق پیش بینی احتمال خرید مشتریان، بازاریابی می کنند. به عنوان نمونه شرکت آمازون پلتفرمهای آنلاینی را برای افزایش فروش محصولات خود ارائه کرده و با پیشنهادات دقیق و کاملا مرتبط توانسته است وفاداری و اعتماد مشتریان را جلب نماید.
لذا به منظور پیاده سازی یک سیستم توصیه گر موفق، شرکت‌ها باید درک و شناخت مناسبی از رفتار کاربران خود داشته باشند و با جمع‌آوری انواع داده‌های مشتریان و تحلیل الگوهای رفتاری آنها، استراتژی مناسبی اتخاذ کنند که نه تنها قادر به جذب مشتری بیشتری باشد، بلکه مشتریان فعلی را وفادارتر نماید.
سیستم توصیه گر باید اطلاعات مفیدی را به کاربران توصیه کرده و استراتژی‌هایی که کاربران جهت رسیدن به اهدافشان به کار می‌گیرند را پیشنهاد ‌کند. این سیستم‌ها کاربردهای فراوانی دارند. در حوزه تجارت الکترونیک جهت پیشنهاد محصولات و خدمات مختلف، در شبکه‌های بنگاهی جهت پیدا کردن افراد خبره در یک زمینه خاص، در کتابخانه‌های دیجیتال جهت پیدا نمودن کتاب، مقاله و …. در حوزه پزشکی جهت انتخاب پزشک و انتخاب دارو به بیمار کمک می‌کنند. همینطور در مدیریت ارتباط با مشتری جهت ارائه راهکارهایی برای بهبود روابط تولید کننده و مصرف کننده می توانند بسیار موثر باشند.
امروزه با اطمینان کامل می‌توان ادعا کرد که استفاده از راه حل هوشمندی کسب و کار می‌تواند قدرت رقابت پذیری یک سازمان را افزایش دهد و از دیگر سازمان‌ها متمایز کند. این راه حل این امکان را به سازمان‌ها می‌دهد تا با بکارگیری اطلاعات موجود از مزایای رقابتی و پیشرو بودن بهره برداری کنند. در واقع هوشمندی کسب و کار به تجزیه تحلیل و امکان دسترسی به مقادیر زیادی از داده‌ها در تصمیم گیری‌های تجاری کمک می‌کند.

سیستمهای توصیه گر چطور کسب و کار را هوشمند می کنند؟

سیستم‌های توصیه گر از تکنیک‌های مشارکت جمعی استفاده می‌کنند. در این تکنیک به جای استفاده از محتوای اقلام برای ارائه پیشنهاد، از نظرات و رتبه بندی‌های کاربران استفاده می‌شود. به این صورت که با نگاه به سابقه ی خریدهای گذشته، حلقه ی ارتباطات و سلایق و علایق مشترک کاربر با دیگر کاربران، استخراج داده های کاربر و تجزیه و تحلیل آنها، پیشنهادی بر اساس تشابه رفتاری او با کاربران مشابه ارائه می شود. به این منظور لازم است جهت کارایی بیشتر و نتایج دقیق‌تر این سیستم ها، به طور مداوم با مشتریان در تعامل بوده و تمام بازخوردهای مرتبط ثبت شود. چرا که اینگونه اطلاعات می تواند در ارزیابی‌های دوباره و بهبود مدل‌های جدید بسیار تاثیر گذار باشد.
راه حل دیگری که می تواند به این راهکار کمک کند، جمع آوری الگوهای رفتاری مشتریان موجود و مشتریان از دست رفته است که باید با هم مقایسه شده و تحلیل شود. تا علل احتمالی ترک مشتری تجزیه و تحلیل شده و با برنامه‌های پیشگیرانه مناسب به کمک سیستم توصیه گر، مشکل ریزش مشتریان به حداقل برسد.

عوامل موثر در رضایت مشتری

• دسترسی
• همدلی
• زمان پاسخگویی
• راحتی
• سادگی
• کیفیت
• قیمت مناسب
• قدردانی
• برنامه وفاداری
• کیفیت پیشنهاد
• کیفیت وب سایت
• شفافیت
و اما هر یک از این پارامترها بطور مستقیم یا غیر مستقیم بر دیگری تاثیر داشته دارند و از همکاری و هم افزایی پارامترهای مختلف با هم می توان سیستم قوی و موثرتری طراحی کرد.
مثلا کیفیت سرویس، اطلاعات و سیستم بر کیفیت وبسایت اثر مثبت دارد.
دقت، تنوع و نوآوری بر کیفیت توصیه اثر دارد.
و به همین ترتیب بیان علت توصیه و شفافیت آن، بر رضایت مشتری بسیار موثر است.
و اما موضوع مورد بحث در این مقاله، فاکتور کیفیت توصیه است که به ارزیابی علاقه مشتری به محصولات توصیه شده و ارزش ادراک شده ی آنها می پردازد.

نتیجه گیری و پیشنهاد

به منظور بهبود هر چه بیشتر سیستمهای توصیه گر در وب سایت، توصیه می شود عوامل تسهیل کننده زیر برای مشتریان و در وبسایت تعبیه شود:
– یک سیستم فعال برای موارد تأخیری ارسال و حمل کالا
– جمع آوری اطلاعات مربوط به تحویل کالا
– هزینه و زمان تحویل
– سیستمهای اطلاع رسانی برای محصولات جدید همراه با اطلاعات کامل آنها
– ایجاد گروههای خبری برای محصولات و خدمات جدید
– ارائه اطلاعات کافی درباره ی دریافت محصولات پس از ارسال، پس دادن کالا و استرداد وجه
– سیاست های پس دادن کالا
– سیستمهای ردیابی مؤثر برای ارسال و باز پس فرستادن محصولات
– تهیه نمودارهای گرافیکی و فلوچارت از خدمات شرکت برای مراحل پیش و پس از فروش محصول
– دسترسی آسان به منوهای سایت و ساده سازی فرایند خرید
– ذخیره اطلاعات خرید برای خریدهای آینده

 

اگر جالب بود به اشتراک بگذارید.

دیدگاهتان را بنویسید