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
