Dolgin.indb
Шрифт:
Рекомендация соответствовала
клиента и сравнивает информацию с данными других пользовате- вкусу пользователя где-то на 30%.
лей, после чего выдает свои рекомендации. Позволяет выбирать
По-видимому, этим объясняется не-
наименования из базы и проставлять свои оценки
большое количество абонентов
На сайте можно скачивать музыку, создавать или закачивать
Очень неудобная навигация, мало
свой плей-лист, создавать собственные фильтры – такие, как
активных клиентов.
настроение, действие, место и т.д. Также сайт предлагает функ-
отвечают ожиданиям пользователя
цию мониторинга за поведением пользователя. Соответственно
на 50%
рекомендации могут строиться не только на основе плей-листа
и персонального рейтинга абонента, но и на основе информации
о его действиях. Если пользователю нравятся чьи-то рекоменда-
ции, он может включить этого человека в список тех, кто на него
влияет
В системе накоплена огромная база музыкальных профилей, к ко- Самая популярная система. Удоб-
торой она обращается для выработки рекомендаций. Сам прогноз ная навигация – люди чувствуют
строится на основе совпадения этих профилей (если клиенту нра- себя охотниками за хорошей музы-
вится Cesa'ria E'vora, то ему будет предложен похожий по профилю кой, хотя поиск занимает некото-
Yuri Buenaventura). Кроме того, абонент может посмотреть, что
рое время
слушают люди с близкими музыкальными предпочтениями
Общее впечатление очень хорошее.
Качественные рекомендации со-
ставляют порядка 75%
Система создана для работы с iTunes. Она считывает плей-лист
клиента и на основе этой информации и анализа плей-листов дру-
гих пользователей выдает свои рекомендации
Каждая песня проаннотирована в соответствии с некоторым набором Лучшая из всех систем опроса мне-
характеристик (составлен ее «профиль»). Клиент выбирает люби-
ния, очень наглядная и удобная.
мые песни и обозначает, что в них нравится (стиль, исполнитель, Рекомендации соответствуют вкусу
звучание и т.д.). В результате система и создает «профиль» клиента, пользователя примерно на 90%
и предлагает песни к прослушиванию в определенном порядке, на-
чиная с самых приятных. Рекомендованные песни можно купить и
скачать или прослушать в режиме радио
555
ПРИЛОЖЕНИЯ
11.9. Рекомендательные системы и сотовая связь
Рекомендательные системы вызвали интерес и у производителей
сотовых телефонов, поскольку по всем прогнозам ожидается взрыв-
ной рост продаж развлекательного контента для мобильных теле-
фонов. Расширяющиеся каналы связи и увеличивающаяся
облегчают обнаружение, проигрывание и хранение контента. Беспро-
водное соединение позволяет осуществлять локализованный файло-
обмен и обнаруживать единомышленников, создавая своеобразные
коммьюнити.
Nokia совместно с AgentArts Inc. (www.agentarts.com) разрабаты-
вает решения, способные улучшить сервис для обладателей смарт-
фонов. Платформа, отвечающая за выработку рекомендаций, может
быстро выдать ряд советов и персональных опций для покупки ин-
тересующего контента в интернете или у провайдера мобильной свя-
зи. Это могут быть рингтоны, игры, видео. Эта платформа состоит из
3-х модулей: один из них вырабатывает рекомендации, другой – ведет
персональный профиль пользователя, третий – осуществляет анализ
поступающей информации и поддерживает взаимосвязь. Профиль
предпочтений формируется путем отслеживания сайтов, которые
посещает пользователь, информации, которую он скачивает в смар-
тофон, покупок, которые он делает в интернете и у провайдера. На
основании этого ему выдаются персональные рекомендации подхо-
дящего контента.
Несколько примеров индивидуально подобранного развлекатель-
ного контента:
1. Персонифицированные меню и рекомендации по контенту.
Рекомендации и пункты меню основаны на профиле
предпочтений потребителя.
556
ПРИЛОЖЕНИЕ 1: МАРКЕТИНГ МУЗЫКАЛЬНЫХ ЗАПИСЕЙ
Персонифицированные рекомендации: новые поступле-
ния, типы контента. (На экране мобильного телефона
высвечиваются рекомендуемые рингтоны, разделенные
на 2 типа: первые – которые должны понравиться, вто-
рые – которые могут понравиться.)
2. Сопоставление профилей людей со схожими вкусами.
• Позволяет просматривать профили пользователей, совпадающие с собственным профилем клиента.