你喜欢每天参观我们的餐厅吗？瞧！享受我们豪华酒店的免费隔夜住宿！或者你每个月订购披萨吗？您的下一个披萨享受20％的折扣（仅提供三周的优惠）。客户关系不仅仅是对客户很好地对待，但留住顾客，并持有他的忠诚度。通过为他提供奖励来继续成为客户来获得这一点。但是我们如何决定给予什么奖励？
哈拉的赌场链是世界上最大的赌场链，目睹了客户的大量涌入。但即使他们面临着客户流入减少的时间，它导致收入的急剧下降。迫切需要彻底纠正这个并增加收入，主要是通过保留客户。顾客在以前喜欢相同的肾上腺素匆忙吗？主要问题是，在不断失去之后，客户搬到了下一个赌场，试试运气。
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哈佛大学(Harvard)教授加里•洛夫曼(Gary Loveman)在1998年出任哈拉斯(Harrah’s)的首席运营官，挽救了这种局面。他们有大约2000万客户需要照顾。他确保每个顾客手里都有一张编码的卡片，在他们碰运气之前，必须把卡片插入卡槽。玩家通过赌博收集点数和奖励，Harrah收集玩家偏好的信息。这种频繁的赌博程序被称为“全面奖励”。所有的信息都是从什么，怎么，什么时候。它记录了客户的频率，他玩游戏花了多少钱，他赢了多少次或输了多少次，他哪天来，等等。所有这些数据都被发送到一个公共网络，该网络给出了分析结果，并据此提出了创新的营销策略。然后针对不同类型的客户采用了不同的策略，例如，在一个人拜访的所有节拍中，保证他至少赢一次，从而使玩游戏的动机继续下去。由于使用了这些系统，哈拉斯的盈利能力提高了20%。
所有这些分析背后的魔力都是推荐系统。这些是工具，不仅可以让生活方式轻松，而且还提供解决方案。他们可以从大型非结构化数据中揭示意义，并在没有让我们参与过多的信息的情况下给予有用的建议。最重要的是，它们是并且可以在几乎每个竞技场中使用，从哪里可以获得任何类型的数据;从蚂蚁到海洋。因此，推荐系统告诉我们有效地使用资源并将能量放在正确的方向上。他们帮助通过定制提供更好的客户服务，并针对具有合适的活动的客户，从而提高盈利能力。他们与公司沟通到哪个类型的客户。他们已经在尤其是尤其是所有电子商务网站的公司中使用，以跟踪客户习惯。而且这些推荐系统每天都会获得更多的尖端，并随着技术的出现。 In general, there are three primary categories of recommender systems, namely, collaborative filtering, content-based filtering and hybrid recommender systems. Collaborative filtering methods are based on predicting what users will like depending on their similarity to other users and the ratings provider by those users. Content-based filtering methods are based on description of the item and a profile of the user’s preference. In other words, this method recommends items based on the items that the user has liked in the past. A hybrid recommender system on the other hand, combines both the above mentioned approaches in order to reduce their disadvantages and exploit their benefits.
每月经常访问亚马逊并购买大约八到十本书的人，与一个很少相同的人相比，折扣正常的保证金零售价格或更少的折扣。所有这些“要示出的内容”都会自动生成，推荐系统正在充满活力。每月订购披萨的人只能给予仅限三周的优惠券;那个月份会让他促使他买另一个披萨。这些策略帮助公司建立了客户频率。当前世界可能有很多例子，在暗示朋友，婚姻合作伙伴，一个留在的酒店，游览，航空公司，书籍，家具，衣服以及不符合的地方。
这证明了推荐系统对企业的重要性。公司必须提高技术以击败竞争对手。只要公司强调他们的业务策略，使用他们的人，正确的客户关系方法和最重要的所有准确的技术，它肯定会给企业巨大的利润。
本文由IIM Raipur的Akanksha Rajput作者
