از مهم ترین ویژگی های سیستم های توصیه گر کسب اطلاعات و داده های مشتریان و از سویی ایجاد ارتباط بین این داده ها و تولید دانش کاربردی می باشد. دانشی که به شناخت هر چه بهتر مشتریان ختم می شود و در نهایت می تواند به ارائه محصولات و خدمات مورد نظر و مطابق با سلایق مشتریان ختم شود.

سیستم توصیه گر چیست؟

این سیستم در واقع الگوریتم هایی می باشد که می تواند بر اساس داده های موجود به ارائه پیشنهادات کاربردی برای اشخاص منجر شود. این سیستم بر اساس برخی داده هایی محتوایی و یا گروهی اقدام به ارائه پیشنهادات به مشتریان می نماید. این سیستم ها داده های خود را بر اساس محتوی موجود و یا داده های گروهی و در نهایت بر اساس دانش کاربردی تولید می کند. 

سیستم توصیه گر مبتنی بر محتوی به ارائه توصیه های کاربردی بر اساس محتوی کالا ها و خدمات و همچنین ارائه این محصولات بر اساس سابقه خرید مشتریان می باشد. در مدل گروهی بر اساس رفتارهای گروهی پیشنهادات ارائه می شود. فرض کنید شما از یک فروشگاه اینترنتی خرید می نمایید. فروشگاه بر اساس الگوریتم های خود تشخیص داده است که رفتار شما احتمالا شبیه رفتار آقای مهرانی می باشد. بنابراین فروشگاه خرید های آقای مهرانی را برای شما هم توصیه می نماید.

سطح پیچیده تر سیستم های توصیه گر در قالب مبتنی بر دانش می باشد. در این بخش از هوش مصنوعی به منظور پیش بینی سلایق خرید و رفتار خرید مشتریان استفاده می شود که در این بخش الگوریتم های پیچیده تری مورد استفاده قرار می گیرد.

ارتباط بین سیستم های توصیه گر و امنی چنل

همانطور که در مقالات قبلی این سایت ارائه شده است امنی چنل omni channel از دو بخش ادغام و یکپارچگی اطلاعات و ارائه خدمات شخصی سازی شده تشکیل می شود. سیستم های توصیه گر بخوبی می توانند بخش دوم این سیستم ها را ایجاد نمایند. چراکه با شناخت سلایق مشتریان به ارائه خدمات شخصی سازی شده می پردازد.