Чтение онлайн

слушивания каждый раз настраивать станцию под свое настроение

(проранжировав несколько произведений).

У подписчиков сайта есть еще одна возможность зна-

комства с новой музыкой. Просматривая профайлы, плей-листы дру-

гих зарегистрированных музыкальных фанов, слушатель может найти

абонента с близкими вкусами. Этого человека можно назначить «вли-

яющим на него» и тогда песни, высоко оцененные виртуальным со-

ветчиком, будут проигрываться на персональной станции абонента.

Для лучшей навигации на сайте представлены новости, редактор-

ские рецензии, интервью с артистами и рейтинги.

11.5. Партнерство независимых рекомендательных

систем c провайдерами контента (онлайновыми

музыкальными сервисами, е-ретейлерами)

Автоматизированные рекомендательные системы лучше ра-

ботают в паре с провайдером контента, будь то пиринговая сеть, легальный музыкальный сервис типа iTunes Music Store или ин-

тернет-радио. Сам по себе рекомендательный сервис без возмож-

ности прослушать трек целиком не вполне полноценен, а если

предлагать такую опцию на платной основе, возникнут проблемы с

привлечением клиентов.

548

ПРИЛОЖЕНИЕ 1: МАРКЕТИНГ МУЗЫКАЛЬНЫХ ЗАПИСЕЙ

GenieLab (www.genielab.com)

Примером независимой рекомендательной системы, состоящей в

партнерских отношениях с on-line музыкальными сервисами, являет-

ся GenieLab.

Если рядом с именем рекомендованного артиста стоит иконка

Amazon, iTunes или Microsoft MSN Music, это означает, что, кликнув

на любую из них, пользователь попадет на сервер данного партнера

GenieLab и сможет прослушать там образец рекомендованной музыки

и при желании приобрести ее. Сама система рекомендаций предостав-

ляет информацию об артистах, их фото, а также сообщает о наличии

их музыки на партнерских онлайновых музыкальных сервисах.

У GenieLab есть встраиваемое ПО GenieLab Widget, которое рабо-

тает в тандеме с iTunes. Оно мониторит ту музыку, которую пользова-

тель проигрывает на iTunes, и посылает запрос на GenieLab.com об ее

исполнителе.

11.6. Рекомендательные системы в электронной

коммерции

Многие крупнейшие коммерческие веб-сайты используют реко-

мендательные системы для повышения продаж. Делается это тремя

способами:

1. посетители сайта часто просматривают интернет-странички и ни-

чего не приобретают. Цель рекомендательных систем – помочь

найти товар, способный заинтересовать покупателя; 2. рекомендательные системы могут предложить посетителю приоб-

рести какие-то товары дополнительно к его покупке. Это может

происходить, например, на стадии расчета, исходя из того ассор-

тимента, который уже находится в «корзине» покупателя. При гра-

мотных рекомендациях размер заказа возрастает; 3. завоевание лояльности покупателей. Когда конкуренты находятся

на «расстоянии» одного-двух кликов мышкой, эта бизнес-страте-

гия очень актуальна. Формируя дополнительные позитивные ха-

рактеристики, рекомендательные системы повышают лояльность

покупателей. Сайты инвестируют в узнавание персональных вку-

сов своих посетителей и затем используют эти сведения для качест-

венных рекомендаций, а также для формирования комфортного

пользовательского интерфейса. В ответ покупатели предпочитают

те сайты, которые лучше отвечают их потребностям. Чем больше

клиент пользуется рекомендательным сервисом, обучая его в соот-

549

ПРИЛОЖЕНИЯ

ветствии со своими приоритетами, тем удобнее для него этот сайт.

На потребительскую лояльность влияет и выстраивание отноше-

ний между покупателями. Люди возвращаются на сайт, где реко-

мендуются визави, с которыми им приятно контактировать.

11.6.1. Примеры рекомендательных систем,

используемых в e-коммерции

Amazon.com

На Amazon.com действуют несколько вариантов рекомендательно-

го сервиса.

Как и многие подобные сайты, Amazon структурирован в виде ин-

формационных страниц для каждого конкретного товара. Покупатель

видит средний покупательский рейтинг товара, его цену, описание, краткую редакторскую рецензию Amazon, отзывы покупателей. Также

на странице помещена рекомендация: «Люди, приобретшие этот товар, также приобрели следующее…»

Amazon постоянно отслеживает перемещения посетителя по сайту, какие товары он просматривает, какие приобретает. На основании по-

купательского поведения система помогает найти то, что может заин-

тересовать клиента.

Amazon располагает и более совершенным рекомендационным сер-

висом (см. рис.).

550

ПРИЛОЖЕНИЕ 1: МАРКЕТИНГ МУЗЫКАЛЬНЫХ ЗАПИСЕЙ

Потребительские предпочтения на Amazon.com выявляются с по-

мощью анализа приобретенных и проранжированных товаров, а также

товаров, уже принадлежащих покупателю (о которых он сообщил сер-

вису). Затем система сравнивает потребительские вкусы конкретного

клиента с другими пользователями, и на основании совпадения вкусов

генерируются рекомендации.

Каждый раз, когда зарегистрированный пользователь заходит на

Amazon, в рубрике «Новое для вас» сервис сообщает ему об индивиду-

ально подобранных недавних поступлениях.

Рекомендательный сервис на OD2 (www.ondemanddistribution.com) Это совместный проект по продаже музыки через интернет

крупнейшего в Европе on-line музыкального сервиса On Demand Distribution (OD2) и корпорации Microsoft 93. Рекомендательный сервис