Современные электронные каналы продаж опираются на интеллектуальные технологии для индивидуального учета предпочтений пользователя. В мире Интернет-магазинов известна система автоматизированных рекомендаций, позволяющая предсказать степень интереса каждого посетителя к товарным позициям через анализ в реальном времени статистики посещений, покупок, просмотра рекомендаций и результатов рейтингов.
Персонализация работы с клиентом сегодня жизненно необходима компаниям, специализирующимся в области электронной коммерции для поддержания своей конкурентноспособности. Сегодня выигрывает тот, кто лучше и эффективнее выстраивает отношения с клиентом. Модуль Personalization помогает компаниям предоставлять своим клиентам оперативные рекомендации через Интернет, а именно: снабжать клиентов персональными советами по конкретным продуктам, оценками "правильности" этих советов, а также обеспечивать улучшенную навигацию по сайту на основании данных о пристрастиях и настройках посетителя. Модуль предназначен для использования в электронной коммерции, хостинге приложений и операторских центрах (call centers).
Oracle9iAS Personalization - это механизм выдачи оперативных рекомендаций, основанный на технологиях Data Mining и работающий в рамках Oracle9i Application Server. Модуль Personalization сводит к минимуму затраты на составление точных персональных рекомендаций. Используя данные из различных источников, в том числе из клиентской базы данных, а также сведений о пользовательской активности, модуль создает динамический профиль для каждого клиента, котрый затем используется для выдачи рекомендаций. Модуль снабжен гибким и легко настраиваемым программным интерфейсом, который позволяет применять разнообразные стратегии составления рекомендаций, поэтому система оперативных рекомендаций легко поддается настройке для поддержки интересующих клиента областей. Средства data mining, встроенный в БД, позволяют автоматически обнаруживать индивидуальные стереотипы поведения клиентов и использовать их для составления максимально точных персональных рекомендаций.
На рисунке представлена схема работы по организации выдачи рекомендаций при посещении заказчиками Web-сайтов организации. Закзачики могут работать с различными Web-сайтами (не только Oracle), где работают различное ПО (Apache, Microsoft, Netscape). В процессе работы пользователь посещает различные разделы сайтов, выбирает интересующие его категории товаров, делает заказы и так далее. Вся его работа отслеживается и фиксируется в специальных журналах. Фактически его работа - это некоторый поток операций, который носит название clickstream. Далее наступает этап сбора информации о clickstream (выборка осуществляется из журналов) и загрузка полученных данных в базу данных Oracle9i Database в готовую специально разработанную базу данных, которая носит название clickstream.
При загрузке используется не только информация из журналов, но и другие, предварительно собранные данные о заказчике. С целью подготовки рекомендаций эта база данных подвергается детальному анализу. Анализ проводится в следующих формах. Во-первых, имеется более 30 готовых отчетов, построенных по clicksteram - их можно сразу запустить и получить сводные данные по Вашим заказчикам. Кроме того, можно разработать специальные отчеты - с помощью Oracle Reports. Можно поработать с базой данный, вводя нерегламентированные запросы с помощью средства Oracle Discoverer.
Далее по базе данных с помощью алгоритмов Data Mining строится предсказательная модель (prediction model), позволяющая сгенерировать для пользователя рекомендации. Ядро рекомендаций функционирует в составе Oracle9i Application Server. При каждом новом посещении сайта пользователь получает рекомендацию о новой системе скидок, маркетинговых программах и т.п.
За дополнительной информацией обращайтесь в компанию Interface Ltd.
| INTERFACE Ltd. |
| ||||
