מנועי המלצות

הגבירו את שביעות רצון הלקוחות והמעורבות באמצעות מנועי למידה עמוקה המבטיחים חוויות חלקות ומותאמות אישית למשתמשים.

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 כיצד נוכל לסייע

אנחנו טובעים במידע. כיצד תציגו את התוכן הנכון למשתמשים שלכם?

הצוות שלנו יכול לתמוך בכם בתכנון ויישום של מנועי המלצות. אפשרו למשתמשים וללקוחות שלכם לגלות מוצרים חדשים, את התוכן הרלוונטי ביותר, טיפול או פעולה שמובילה להגברת המכירות והמעורבות בפלטפורמה שלכם.

שמעו מהמומחה שלנו

מנועי המלצות הם אחד הכלים החזקים ביותר לשיפור שביעות רצון הלקוחות ונאמנותם על ידי אספקת חוויות מותאמות אישית. החל מאותות פשוטים כמו רכישות מוצרים, ניתן ליצור במהירות סיפורי הצלחה שעליהם ניתן לבנות. ככל שאתה אוסף יותר נתונים מצפיות משתמשים, לייקים, תגובות או מאפייני הקשר כמו מזג אוויר, אתה יכול לשפר את ההמלצות שלך ולהניע הכנסות עבור העסק שלך.

Tomasz Smolarczyk

Tomasz Smolarczyk

ראש תחום בינה מלאכותית

A man browsing smartphone and recommendation engines

המלצת מוצרים

עסקי מסחר אלקטרוני מודרניים לרוב להפעיל עם אלפי מוצרים לסיפוק צורכי הלקוחות. בו בזמן, נעשה קשה יותר ויותר ללקוחות למצוא את מה שהם צריכים. באמצעות טכניקות למידה עמוקה, אנו יכולים לסייע לעסקים לבנות מנועי המלצות שיתאימו אישית את חוויית המשתמש ויקלו על גילוי מוצרים חדשים הרלוונטיים עבורם.

POV of browsing recommendation engines in a smart TV

גילוי תוכן

בעידן הדיגיטלי שבו אנו חיים, אנו מוצפים בתוכן דיגיטלי. עם מנועי המלצות, אנו יכולים להתאים בקלות את החוויה הדיגיטלית לכל פלטפורמה, החל מזרמי מוזיקה, סרטים לצפייה, מאמרים לקריאה או כל תוכן אחר לבדיקה. אנו יכולים אפילו לחבר שני סוגי נתונים ולהמליץ על המועמדים הטובים ביותר להצעת עבודה.

הדגמה שלנו: המלצת סרטים

A person browsing recommendation engines

הפעולה הטובה הבאה

לקוחות מתרגלים למוצרים מעוצבים היטב וקלים לשימוש. על מנת כדי להניב עבורם ערך גדול אף יותר, חברות צריכות לחזות את התנהגות הלקוח ולהציע באופן יזום את הפעולה הטובה הבאה. זו יכולה להיות המלצה על אפליקציה שניתן להשתמש בה בהקשר ספציפי או תכונה שיכולה להיות שימושית ברגע מסוים של האינטראקציה של הלקוח עם המערכת. כל זה צריך להיות מסופק בזמן כמעט אמיתי כדי להיות רלוונטי.

שותפויות

arrow_circle_right הצוות שלנו

הכירו את המומחים שלנו

Tomasz Smolarczyk

Tomasz Smolarczyk

מנהלת בינה מלאכותית

בהישען על הרקע שלי ב-IT ובעסקים, ניהלתי פרויקטי אנליטיקה במגוון סקטורים, כולל טלקומוניקציה, קמעונאות, רכב ובריאות. הניסיון שלי כלל פיתוח מודלים חזויים שהניעו קבלת החלטות, הרחבת צוותי מדעי הנתונים לתמיכה בצמיחת סטארטאפים והובלת יוזמות טרנספורמציה דיגיטלית מקיפות עבור תאגידים גדולים. יש לי יכולת מוכחת לתרגם פתרונות טכניים מורכבים לאסטרטגיות עסקיות ברות-יישום, תוך הבטחת התאמתן ליעדים הארגוניים. בנוסף, לימודי הניהול לתואר שני, המבוססים על תוכנית MBA, חידדו את כישורי המנהיגות, התכנון האסטרטגי והתקשורת האפקטיבית שלי, ומאפשרים לי להשיג תוצאות מוחשיות ולהניע צמיחה עסקית בת-קיימא.

Jakub Winter

Jakub Winter

ראש תחום ייעוץ AI

בוגר McKinsey ו-EMBA. בעל הסמכת GCP, המספק ייעוץ אסטרטגי בתחום ה-AI ברמת הדירקטוריון. אני משתף פעולה עם הנהלות בכירות בארגונים גלובליים כדי לאפיין, להפחית סיכונים ולעצב מערכות AI (סוכניות) גדולות בדרגת פרודקשן. לאחר McKinsey הובלתי אנליטיקה ו-AI בסטארטאפים ובעלי צמיחה מהירה – כולל בתחומי הבריאות, המסחר האלקטרוני והפיננסים – ותרגמתי אסטרטגיה ליכולות שנשלחו לפרודקשן, כגון פלטפורמות MarTech מבוססות AI, מנועי מוצר ופלטפורמות קבלת החלטות. במסגרת פרה-סייל ופורומים להנהלה, אני מוביל מפגשי גילוי וארכיטקטורה, מייעץ לגבי גישות יישום ומגבש את בעלי העניין להאצת מפת הדרכים הארגונית.

Maksymilian Przybylski

Maksymilian Przybylski

יועץ AI בכיר

כיועץ AI בכיר ב-Spyrosoft Solutions, אני נשען על רקע טכני מעשי בלמידת מכונה כדי לתרגם אתגרים עסקיים מורכבים לאסטרטגיות AI מאובטחות וניתנות להרחבה.
לאורך מגוון רחב של ניסיונות בתחום הטכנולוגיה, רכשתי מומחיות רחבה בתכנון פתרונות AI מתקדמים עבור תחומים תובעניים במיוחד — בעיקר רכב, בריאות, תעשייה וביטחון. המיקוד הטכני שלי נע בין הנדסת ראייה ממוחשבת מורכבת לתכנון מערכות AI סוכניות מאובטחות.
חלק מרכזי בגישה שלי כולל הנחיית סדנאות גילוי AI, שבהן אני מסייע לארגונים להעריך את המוכנות הטכנולוגית שלהם, לתעדף מקרי שימוש בעלי השפעה גבוהה ולבנות מפות דרכים ישימות שמאיצות באופן בטוח את אימוץ ה-AI ומניעות ערך עסקי מוחשי.

arrow_circle_right המאמרים שלנו

בחרו את הקריאה הבאה שלכם

arrow_circle_rightצרו קשר

השאירו את פרטי הקשר שלכם ונחזור אליכם בהקדם האפשרי

Tomasz Smolarczyk

Tomasz Smolarczyk

מנהלת בינה מלאכותית