محركات التوصية

زيادة رضا العملاء وتفاعلهم من خلال الاستفادة من محركات التعلم العميق التي تضمن تجارب سلسة ومخصصة للمستخدمين.

A man in a suit swiping tablet
A circular diagram illustrating four key components of a good recommendation engine. Top left (AI/ML): Uses advanced algorithms to generate recommendations based on historical ratings and user behaviour. Top right (Business rules): Determines what to present to the customer depending on context such as location, time of day or holidays. Bottom right (Optimisation): Incorporates constraints and objectives, considering what content is available and which context is most profitable. Bottom left (Real-time trends): Captures what’s currently popular or trending, for example, what’s hot on Twitter. The circle is divided into four coloured quadrants in shades of blue and violet, each representing one of the components. The title above reads: “What goes into a good recommendation engine?”

arrow_circle_right كيف يمكننا المساعدة

نحن غارقون في المعلومات. كيف تقدم المحتوى المناسب لمستخدميك؟

يمكن لفريقنا دعمك في تصميم وتنفيذ محركات التوصية. مكّن مستخدميك وعملاءك من اكتشاف منتجات جديدة وأكثر المحتوى صلة، المعالجة أو إجراء يؤدي إلى تعزيز المبيعات والتفاعل على منصتك.

استمع إلى خبيرنا

تُعد محركات التوصية من أقوى الأدوات لتحسين رضا العملاء وولائهم من خلال تقديم تجارب مخصصة. فالبدء بإشارات بسيطة مثل عمليات شراء المنتجات يمكن أن يخلق بسرعة قصص نجاح يُبنى عليها. ومع جمع المزيد من البيانات من مشاهدات المستخدمين وإعجاباتهم وتعليقاتهم، أو السمات السياقية مثل الطقس، يمكنك تحسين توصياتك وتحقيق إيرادات لأعمالك.

Tomasz Smolarczyk

Tomasz Smolarczyk

رئيس قسم الذكاء الاصطناعي

A man browsing smartphone and recommendation engines

توصية المنتجات

غالبًا ما تكون شركات التجارة الإلكترونية الحديثة تشغيل مع وجود آلاف المنتجات لتلبية احتياجات العملاء. وفي الوقت نفسه، أصبح من الصعب بشكل متزايد على العملاء العثور على ما يحتاجون إليه. باستخدام تقنيات التعلم العميق، يمكننا مساعدة الشركات على بناء محركات التوصية التي ستخصص تجربة المستخدم وتسهل اكتشاف منتجات جديدة ذات صلة بهم..

POV of browsing recommendation engines in a smart TV

اكتشاف المحتوى

بما أننا نعيش في العصر الرقمي، فإننا نغرق في المحتوى الرقمي. ومع محركات التوصيات، يمكننا بسهولة تخصيص التجربة الرقمية لأي منصة، من تدفقات الموسيقى والأفلام التي نشاهدها والمقالات التي نقرؤها أو أي محتوى آخر نطّلع عليه. بل يمكننا حتى ربط نوعين من البيانات والتوصية بأفضل المرشحين لعرض عمل.

عرضنا التوضيحي: توصية الأفلام

A person browsing recommendation engines

أفضل إجراء تالٍ

يعتاد العملاء على منتجات جيدة التصميم وسهلة الاستخدام. من أجل لتحقيق قيمة أكبر لهم، تحتاج الشركات إلى التنبؤ بسلوك العملاء واقتراح الإجراء الأفضل التالي بشكل استباقي. قد يكون ذلك توصية بتطبيق يمكن استخدامه في سياق محدد أو ميزة قد تكون مفيدة في لحظة معينة من تفاعل العميل مع النظام. ويجب تقديم كل ذلك في الوقت الفعلي تقريباً ليكون ذا صلة.

الشراكات

arrow_circle_right فريقنا

تعرّف على خبرائنا

Tomasz Smolarczyk

Tomasz Smolarczyk

مدير الذكاء الاصطناعي

استناداً إلى خلفيتي في تكنولوجيا المعلومات والأعمال، أدرت مشاريع تحليلات عبر قطاعات متنوعة، بما في ذلك الاتصالات والبيع بالتجزئة والسيارات والرعاية الصحية. تضمّنت خبرتي تطوير نماذج تنبؤية قادت عملية اتخاذ القرار، وتوسيع نطاق فرق علوم البيانات لدعم نمو الشركات الناشئة، وقيادة مبادرات تحوّل رقمي شاملة للشركات الكبرى. أمتلك قدرة مثبتة على ترجمة الحلول التقنية المعقدة إلى استراتيجيات أعمال قابلة للتنفيذ، مع ضمان توافقها مع الأهداف التنظيمية. بالإضافة إلى ذلك، صقلت دراساتي العليا في الإدارة، القائمة على منهج MBA، مهاراتي في القيادة والتخطيط الاستراتيجي والتواصل الفعّال، مما يمكّنني من تحقيق نتائج ملموسة ودفع نمو أعمال مستدام.

Jakub Winter

Jakub Winter

رئيس استشارات الذكاء الاصطناعي

خريج سابق من McKinsey وحاصل على شهادة EMBA. حاصل على شهادة GCP، ويقدّم استشارات استراتيجية في مجال الذكاء الاصطناعي على مستوى مجلس الإدارة. أتعاون مع الإدارات العليا في الشركات العالمية لتحديد نطاق أنظمة الذكاء الاصطناعي (الوكيلية) الكبيرة الجاهزة للإنتاج، وتقليل مخاطرها، وتصميمها. بعد McKinsey، قدت مبادرات التحليلات والذكاء الاصطناعي في شركات ناشئة وشركات سريعة النمو – بما في ذلك قطاعات الرعاية الصحية والتجارة الإلكترونية والتمويل – محوّلاً الاستراتيجية إلى قدرات منجزة مثل منصات MarTech المدعومة بالذكاء الاصطناعي، ومحرّكات المنتجات، ومنصات اتخاذ القرار. في مراحل ما قبل البيع والمنتديات التنفيذية، أدير جلسات الاستكشاف والتصميم المعماري، وأقدّم المشورة بشأن أساليب التنفيذ، وأوحّد أصحاب المصلحة لتسريع خرائط الطريق المؤسسية.

Maksymilian Przybylski

Maksymilian Przybylski

مستشار أول للذكاء الاصطناعي

بصفتي مستشاراً أولاً للذكاء الاصطناعي في Spyrosoft Solutions، أعتمد على خلفية تقنية عملية في تعلّم الآلة لترجمة تحديات الأعمال المعقدة إلى استراتيجيات ذكاء اصطناعي آمنة وقابلة للتوسع.
من خلال مجموعة واسعة ومتنوعة من الخبرات في المشهد التكنولوجي، بنيت خبرة واسعة في تصميم حلول ذكاء اصطناعي متقدمة لمجالات بالغة التطلّب — primarily في قطاعات السيارات والرعاية الصحية والصناعة والدفاع. ويمتد تركيزي التقني من هندسة الرؤية الحاسوبية المعقدة إلى تصميم أنظمة ذكاء اصطناعي وكيلية آمنة.
يتضمن جزء أساسي من منهجيتي تسهيل ورش عمل استكشاف الذكاء الاصطناعي، حيث أساعد المؤسسات على تقييم جاهزيتها التكنولوجية، وترتيب أولويات حالات الاستخدام عالية التأثير، وبناء خرائط طريق قابلة للتنفيذ تسرّع تبنّي الذكاء الاصطناعي بأمان وتحقق قيمة أعمال ملموسة.

arrow_circle_right مقالاتنا

اختر قراءتك التالية

arrow_circle_rightاتصل بنا

اترك بيانات الاتصال الخاصة بك وسنعاود التواصل معك في أقرب وقت ممكن

Tomasz Smolarczyk

Tomasz Smolarczyk

مدير الذكاء الاصطناعي