ਵੱਡੀਆਂ ਤਕਨੀਕੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਵੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹਨ?
ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਹਰ ਉਸ ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ ਅਹਿਮ ਹਨ ਜਿਸ ਦੇ ਉਤਪਾਦ ਇੰਨੇ ਵੱਧ ਹਨ ਕਿ ਗਾਹਕ ਸਾਰੇ ਦੇਖ ਨਹੀਂ ਸਕਦਾ, ਕਿਉਂਕਿ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਪਹਿਲਾਂ ਕੀ ਦਿਖਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਇਸੇ ਨਾਲ ਕਾਫ਼ੀ ਹੱਦ ਤੱਕ ਤੈਅ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਦੇਖਿਆ, ਖਰੀਦਿਆ ਅਤੇ ਮੁੜ ਸਟਾਕ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ।
ਇੱਕ ਕਾਲਪਨਿਕ ਆਨਲਾਈਨ ਸ਼ਿਲਪ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਦੁਕਾਨ, ਵਿਲੋਮੀਅਰ ਕ੍ਰਾਫਟਸ, ਦੀ ਮਿਸਾਲ ਲਓ, ਜਿਸਦੇ ਲਗਭਗ 4,000 ਉਤਪਾਦ ਹਨ ਅਤੇ 15 ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਟੀਮ ਹੈ। ਈ-ਕਾਮਰਸ ਮੁਖੀ ਹਾਨਾ ਕੋਲ ਖ਼ਰੀਦ ਟੀਮ ਦੀ ਇੱਕ ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਅਤੇ 'ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਵੀ ਪਸੰਦ ਆ ਸਕਦੇ ਹਨ' ਪੈਨਲ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੀ ਏਜੰਸੀ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਹੈ। ਉਸਦੇ ਨੋਟ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ: 'ਲਗਭਗ ਹਰ ਪੰਨੇ 'ਤੇ ਉਹੀ 40 ਉਤਪਾਦ ਸੁਝਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਬਸੰਤ ਲਈ ਧਾਗਿਆਂ ਦੀ ਨਵੀਂ ਲੜੀ (220 ਵਸਤਾਂ) ਨੂੰ 3 ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਰਾਹੀਂ ਲਗਭਗ ਕਿਸੇ ਨੇ ਨਹੀਂ ਦੇਖਿਆ। ਮੁੜ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਚੰਗੇ ਸੁਝਾਅ ਮਿਲਦੇ ਹਨ, ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਆਉਣ ਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਬੇਤਰਤੀਬ ਜਿਹੇ। ਸੁਤੰਤਰ ਕਾਰੀਗਰਾਂ ਦੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਕਦੇ ਦਿਖਾਈ ਹੀ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੇ।' ਏਜੰਸੀ ਤੋਂ ਬਦਲਾਅ ਮੰਗਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਉਸਨੂੰ ਸੰਸਥਾਪਕ ਨੂੰ ਸਮਝਾਉਣਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਕਿਵੇਂ ਫ਼ੈਸਲਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਦਿਖਾਉਣਾ ਹੈ?
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਸਮੱਗਰੀ-ਆਧਾਰਿਤ ਛਾਂਟੀ, ਸਹਿਯੋਗੀ ਛਾਂਟੀ ਜਾਂ ਦੋਵਾਂ ਦੇ ਮਿਲੇ-ਜੁਲੇ ਤਰੀਕੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਫ਼ਰਕ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨਾਲ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਾਂ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਲੋਕਾਂ ਨਾਲ।
ਸਮੱਗਰੀ-ਆਧਾਰਿਤ ਛਾਂਟੀ
ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਰਤ ਕੇ ਉਹ ਚੀਜ਼ਾਂ ਸੁਝਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਪਸੰਦ ਵਰਗੀਆਂ ਹੋਣ। ਜਿਸ ਗਾਹਕ ਨੇ ਨੀਲੇ-ਹਰੇ ਰੰਗ ਦੀ ਮੋਟੀ ਮੇਰੀਨੋ ਉੱਨ ਖਰੀਦੀ ਹੋਵੇ, ਉਸ ਨੂੰ ਹੋਰ ਮੋਟੀਆਂ ਉੱਨਾਂ ਅਤੇ ਨੀਲੇ-ਹਰੇ ਧਾਗੇ ਦਿਖਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਨੂੰ ਦੂਜੇ ਗਾਹਕਾਂ ਬਾਰੇ ਕਿਸੇ ਡਾਟੇ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ, ਪਰ ਇਹ ਓਨੀ ਹੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿੰਨੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਿਸੇ ਨੇ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੀਆਂ ਹੋਣ, ਅਤੇ ਇਹ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਆਮ ਪਸੰਦ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਦੀ ਕੋਈ ਚੀਜ਼ ਘੱਟ ਹੀ ਸੁਝਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਸਾਂਝੇ ਵਰਤੋਂ-ਵਿਹਾਰ ਦੇ ਆਧਾਰ ਉੱਤੇ ਛਾਂਟੀ
ਉਹ ਚੀਜ਼ਾਂ ਸੁਝਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਮਿਲਦੇ-ਜੁਲਦੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਪਸੰਦ ਆਈਆਂ ਹੋਣ। ਜੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬੁਣਾਈ ਕਿੱਟ ਖਰੀਦਣ ਵਾਲੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਫੰਦੇ ਦੇ ਨਿਸ਼ਾਨ ਅਤੇ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੀ ਕਿਤਾਬ ਖਰੀਦੀ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਨਵੀਂ ਕਿੱਟ ਖਰੀਦਣ ਵਾਲੇ ਨੂੰ ਉਹ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦਿਖਾਈਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਅਣਕਿਆਸੇ ਪਰ ਲਾਭਦਾਇਕ ਸੁਝਾਅ ਲੱਭ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਵੇਰਵਿਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ, ਪਰ ਇਹ ਪਿਛਲੀਆਂ ਅੰਤਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੇ ਰਿਕਾਰਡ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਮਿਸ਼ਰਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ
ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜੋ, ਅਕਸਰ ਸਟਾਕ ਵਿੱਚ ਨਾ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਹਟਾਉਣ ਵਰਗੇ ਸਧਾਰਨ ਨਿਯਮਾਂ ਨਾਲ, ਤਾਂ ਜੋ ਹਰ ਤਰੀਕਾ ਦੂਜੇ ਦੀਆਂ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਦੀ ਭਰਪਾਈ ਕਰੇ।
ਕੋਲਡ ਸਟਾਰਟ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਕੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ?
ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਡਾਟੇ ਦੀ ਘਾਟ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਨਵੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਵਰਤੋਂਕਾਰਾਂ ਨਾਲ ਮੁਸ਼ਕਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਕੋਈ ਰਿਕਾਰਡ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਖ਼ਾਸ ਤੌਰ ਉੱਤੇ, ਸਾਂਝੇ ਵਰਤੋਂ-ਵਿਹਾਰ ਅਧਾਰਿਤ ਛਾਂਟ ਉਸ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦੀ ਜਿਸ ਨੂੰ ਅਜੇ ਕਿਸੇ ਨੇ ਖ਼ਰੀਦਿਆ ਜਾਂ ਕਲਿੱਕ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ। Willowmere ਦੀ ਬਸੰਤ ਰੁੱਤ ਦੀ ਉੱਨ ਦੀ ਲੜੀ ਨਾਲ ਬਿਲਕੁਲ ਇਹੀ ਹੋਇਆ ਸੀ, ਅਤੇ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਆਏ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ ਵੀ ਇਸ ਕੋਲ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਆਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਆਮ ਉਪਾਅ ਹਨ: ਨਵੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਸਮਾਨਤਾ ਦਾ ਸਹਾਰਾ ਲੈਣਾ, ਉਸੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਜਾਂ ਉਸੇ ਨਿਰਮਾਤਾ ਦੀਆਂ ਹੋਰ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ ਉੱਤੇ ਨਵੀਂ ਚੀਜ਼ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣਾ, ਨਵੇਂ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀਆਂ ਲੋਕਪ੍ਰਿਯ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦਿਖਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਜਿੱਥੇ ਦੁਕਾਨ ਲਈ ਢੁੱਕਵਾਂ ਹੋਵੇ ਉੱਥੇ ਪਸੰਦ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਜਾਂ ਦੋ ਛੋਟੇ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣਾ।
ਫੀਡਬੈਕ ਦੇ ਚੱਕਰ ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਕਿਵੇਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ?
ਫੀਡਬੈਕ ਚੱਕਰ ਉਦੋਂ ਬਣਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਸਿਸਟਮ ਉਨ੍ਹਾਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਉੱਤੇ ਹੋਏ ਕਲਿੱਕਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਸ ਨੇ ਆਪ ਦਿਖਾਉਣ ਲਈ ਚੁਣੀਆਂ ਸਨ। ਇਸ ਕਰਕੇ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਦਿਖਾਈਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਕਲਿੱਕ ਮਿਲਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹ ਹੋਰ ਵੀ ਵੱਧ ਦਿਖਾਈਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਮਸ਼ਹੂਰ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਸਮੂਹ ਬਾਕੀ ਸਭ ਨੂੰ ਪਿੱਛੇ ਧੱਕ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਵਿਲੋਮੀਅਰ ਦੇ 40 ਉਤਪਾਦਾਂ ਨਾਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਦਕਿ ਕਦੇ ਨਾ ਦਿਖਾਈਆਂ ਗਈਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਅਹਿਮੀਅਤ ਸਾਬਤ ਕਰਨ ਦਾ ਮੌਕਾ ਹੀ ਨਹੀਂ ਮਿਲਦਾ।
ਇਸ ਤੋਂ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ’ਤੇ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਦੇ ਸਵਾਲ ਉੱਠਦੇ ਹਨ। ਜੇ ਸੁਤੰਤਰ ਨਿਰਮਾਤਾਵਾਂ ਦੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦਾ ਪਿਛਲਾ ਰਿਕਾਰਡ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਇਹ ਚੱਕਰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਭਾਵੇਂ ਜੋ ਵੀ ਹੋਵੇ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਾਂ ਤੋਂ ਓਹਲੇ ਰੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਗਾਹਕਾਂ ਕੋਲ ਚੋਣ ਘਟ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਦਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿੱਚ ਨਵੀਆਂ ਜਾਂ ਘੱਟ ਦਿਖਾਈਆਂ ਗਈਆਂ ਵਸਤਾਂ ਲਈ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਥਾਵਾਂ ਰਾਖਵੀਆਂ ਰੱਖਣਾ, ਸਿਰਫ਼ ਕੁੱਲ ਕਲਿੱਕਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਨਿਰਮਾਤਾ ਅਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਮੁਤਾਬਕ ਦਿਖਾਏ ਜਾਣ ਨੂੰ ਮਾਪਣਾ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡਾਟੇ ਨੂੰ ਤਾਜ਼ਾ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਆਪਣੀਆਂ ਪਿਛਲੀਆਂ ਚੋਣਾਂ ਤੋਂ ਹੀ ਨਾ ਸਿੱਖ ਰਿਹਾ ਹੋਵੇ।
ਏਜੰਸੀ ਨੂੰ ਕੀਤੀ ਕਮਜ਼ੋਰ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰੀ ਹੋਈ ਬੇਨਤੀ ਕਿਹੋ ਜਿਹੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ?
ਕਮਜ਼ੋਰ ਬੇਨਤੀ ਕਹਿੰਦੀ ਹੈ: 'ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੀਆਂ, ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਓ।' ਏਜੰਸੀ ਸ਼ਾਇਦ ਉਸੇ ਕਿਸਮ ਦੇ ਹੋਰ ਕਲਿੱਕ ਡਾਟੇ ਨਾਲ ਮੁੜ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਦੇਵੇ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹੀ ਚੱਕਰ ਹੋਰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਸੁਧਾਰੀ ਹੋਈ ਬੇਨਤੀ ਕਹਿੰਦੀ ਹੈ: 'ਸਾਡਾ ਪੈਨਲ ਸਿਰਫ਼ ਖ਼ਰੀਦ ਇਤਿਹਾਸ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਜਾਪਦਾ ਹੈ। ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ (1) ਨਵੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦਾ ਕਾਫ਼ੀ ਇਤਿਹਾਸ ਬਣਨ ਤੱਕ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਰੇਸ਼ੇ, ਭਾਰ, ਰੰਗ ਅਤੇ ਕਾਰੀਗਰੀ ਵਰਗੀਆਂ ਉਤਪਾਦ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਰਤੋ; (2) ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਆਉਣ ਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਿਕਣ ਵਾਲੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਇੱਕੋ ਸੂਚੀ ਦੀ ਥਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਵਿਭਿੰਨ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦਿਖਾਓ; (3) ਅੱਠ ਵਿੱਚੋਂ ਦੋ ਥਾਵਾਂ ਉਹਨਾਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਰਾਖਵੀਆਂ ਰੱਖੋ ਜੋ ਪਿਛਲੇ 30 ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਦਿਖਾਈਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ; (4) ਹਰ ਮਹੀਨੇ ਦੱਸੋ ਕਿ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲੇ ਕੁੱਲ ਦਰਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਨਿਰਮਾਤਾ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਉਮਰ ਅਨੁਸਾਰ ਕਿੰਨਾ ਹਿੱਸਾ ਸੀ; ਅਤੇ (5) ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡ ਕੇ ਬਦਲਾਅ ਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਪੈਨਲ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਪਰਖ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਕਲਿੱਕ ਨਹੀਂ, ਆਰਡਰ ਵੀ ਮਾਪੋ।' ਹੁਣ ਹਾਨਾ ਜਾਂਚ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੰਮ ਹੋਇਆ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ।
ਤੁਸੀਂ ਕਿਵੇਂ ਜਾਂਚਦੇ ਹੋ ਕਿ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਅਸਰਦਾਰ ਹਨ ਜਾਂ ਨਹੀਂ?
ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਸਿਰਫ਼ ਕਲਿੱਕਾਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਆਰਡਰਾਂ, ਵਾਪਸ ਕੀਤੇ ਸਮਾਨ ਅਤੇ ਇਸ ਗੱਲ ਨੂੰ ਵੀ ਦੇਖੋ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਤਪਾਦਾਂ ਅਤੇ ਸਪਲਾਇਰਾਂ ਨੂੰ ਕਿੰਨੀ ਬਰਾਬਰੀ ਨਾਲ ਦਿਖਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਅਜਿਹਾ ਪੈਨਲ ਜੋ ਕੁਝ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਿਕਣ ਵਾਲੇ ਉਤਪਾਦਾਂ 'ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ ਪਰ ਨਵੀਆਂ ਉਤਪਾਦ ਲੜੀਆਂ ਨੂੰ ਲੁਕਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਦੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਸਮੂਹ ਨਾਲ ਕਰੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਪੁਰਾਣਾ ਸੰਸਕਰਣ ਦਿਖਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਸੇਲ ਜਾਂ ਤਿਉਹਾਰ ਦੌਰਾਨ ਦਿਖਾਈਆਂ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਬਿਹਤਰ ਲੱਗਣਗੇ, ਭਾਵੇਂ ਮਾਡਲ ਕੋਈ ਵੀ ਹੋਵੇ।
ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ ਕਿਹੜੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ?
ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਗ਼ਲਤੀ ਸਿਰਫ਼ ਕਲਿੱਕ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਧਿਆਨ ਖਿੱਚਣ ਵਾਲੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਉਭਾਰਨ ਵਾਲੇ ਚੱਕਰ ਨੂੰ ਹੁਲਾਰਾ ਮਿਲਦਾ ਹੈ। ਹੋਰ ਗ਼ਲਤੀਆਂ: ਸਮੱਗਰੀ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਨਵੀਂ ਉਤਪਾਦ ਲੜੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਡਾਟੇ ਦੀ ਘਾਟ ਕਾਰਨ ਮੁਸ਼ਕਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ; ਤੁਲਨਾ ਸਮੂਹ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵੇਖ ਕੇ ਸਫਲਤਾ ਪਰਖਣਾ; ਕਿਹੜੇ ਸਪਲਾਇਰ ਜਾਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਕਦੇ ਦਿਖਾਈ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੀਆਂ, ਇਸ ਨੂੰ ਅਣਡਿੱਠਾ ਕਰਨਾ; ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਸੂਚਨਾ ਵਿੱਚ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਦੱਸੇ ਬਿਨਾਂ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਲਈ ਨਿੱਜੀ ਡਾਟਾ ਵਰਤਣਾ।
ਇਸ ਪਾਠ ਦੀ Tosheo.ai ਵਿੱਚ ਕੀ ਥਾਂ ਹੈ?
ਇਹ ਪਾਠ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕੋਰਸ ਦੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਕਿਵੇਂ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਿਵੇਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਪਾਠਾਂ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। Tosheo.ai ਵਿੱਚ ਅਮਲੀ ਕੰਮ ਤਹਿਤ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਕਾਲਪਨਿਕ ਦੁਕਾਨ ਦੀਆਂ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਸੁਧਾਰਨ ਲਈ ਸੰਖੇਪ ਹਦਾਇਤਾਂ ਲਿਖਣ ਲਈ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਮੁਲਾਂਕਣ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ’ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਫੀਡਬੈਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਡਾਟੇ ਦੀ ਘਾਟ, ਫੀਡਬੈਕ ਦੇ ਚੱਕਰਾਂ, ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖ ਪਰਖ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਕੰਮ ਲਈ ਹਦਾਇਤਾਂ ਦੇਣ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਪਰਖਣ ਦੀ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਬੁਨਿਆਦ ਹੈ; ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਬਣਾਉਣਾ ਵਿਕਲਪਿਕ ਕੋਡ ਸਿੱਖਣ-ਮਾਰਗ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ।
ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਦਾਇਰਾ
ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ Google: ਸਮੱਗਰੀ-ਅਧਾਰਿਤ ਛਾਂਟੀ ਦੇ ਫ਼ਾਇਦੇ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ (ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ: 19 October 2026) ↗