Data & analytics, Microsoft Fabric, ML Libraries, AI
Recommender ML libraries: drijvende kracht achter personalisaties
In onze blogreeks “Effectief, snel en relevant AI inzetten op je eigen data” nemen we populaire ML libraries en AI tools onder de loep. In deze post: de kracht van recommender ML Libraries.
| AI vs. ML: een snelle introductie Artificial Intelligence (AI) en Machine Learning (ML) worden vaak in één adem genoemd, maar betekenen niet exact hetzelfde. Simpel gezegd is AI het brede veld waarin machines taken uitvoeren die normaal menselijke intelligentie vereisen, zoals redeneren, leren of problemen oplossen. ML is een subset van AI, waarbij systemen patronen leren ontdekken in data zonder expliciet geprogrammeerd te zijn. |
Wat zijn recommender systemen?
In een wereld waarin personalisatie centraal staat, spelen recommender systemen (ook wel recommendation engines genoemd) een cruciale rol.
Het zijn AI-gestuurde systemen die automatisch voorspellen welke producten, content of keuzes het meest relevant zijn voor een gebruiker. Ze analyseren gedrag, voorkeuren en patronen, om vervolgens gepersonaliseerde aanbevelingen te kunnen doen.
Of het nu gaat om e-commerce, gepersonaliseerde marketingacties of journeys: aanbevelingen zorgen voor een betere gebruikerservaring, hogere conversie en meer klanttevredenheid.
Waarom recommender systemen gebruiken?
Personalisatie
Gebruikers krijgen content die écht aansluit bij hun voorkeuren. Door gepersonaliseerde aanbevelingen voelt de ervaring relevanter, persoonlijker en waardevoller, wat de betrokkenheid en klanttevredenheid versterkt.
Efficiëntie
Met dynamische aanbevelingen vinden klanten sneller wat ze zoeken. Dit bespaart tijd, vermindert frustratie en zorgt voor een vlottere navigatie door het aanbod.
Verhoogde omzet
Slimme, contextuele aanbevelingen stimuleren zowel cross-selling als upselling. Klanten ontdekken aanvullende producten of diensten die passen bij hun eerdere keuzes, wat leidt tot hogere conversie en omzet.
Datagedreven inzichten
Door gedrag en voorkeuren te analyseren verkrijg je waardevolle inzichten in trends en patronen. Deze data vormt de basis voor voortdurende optimalisatie.
GitHub repository: recommender-team / recommenders
Deze repository bevat:
- collaborative filtering, zoals Matrix Factorization
- content-based recommenders
- deep learning modellen, zoals Neural Collaborative Filtering
- hybrid benaderingen
- voorbeelden om snel aan de slag te gaan
Verschillende algoritmen in deze repository zijn mede ontwikkeld en ter beschikking gesteld door Microsoft, aangezien ze deze algoritmen ook toepassen in eigen systemen en platformen.
Waarom zijn recommender systemen belangrijk voor marketingafdelingen?
Marketingteams staan onder druk om hypergepersonaliseerde campagnes te leveren en klantloyaliteit te verhogen.
Recommender systemen bieden hier enorme kansen:
- gerichte campagnes: aanbevelingen op basis van klantgedrag zorgen voor persoonlijkere communicatie en hogere conversieratio’s
- segmentatie en targeting: identificeer klantgroepen met vergelijkbare voorkeuren, en stem je aanbod hier op af
- contentoptimalisatie: toon relevante producten of artikelen op het juiste moment
- ROI-verhoging: door slimme aanbevelingen stijgt de waarde per klant en daalt de acquisitiekost
Met de recommenders GitHub repository en de integratie in Microsoft Fabric kunnen organisaties eenvoudig experimenteren, modellen trainen en aanbevelingen implementeren in hun bestaande workflows.
Deze intelligente datasets met recommendations kunnen worden aangeleverd aan bijvoorbeeld marketing automation platformen, om zo relevante content aan de klant te bezorgen.
