你喜欢每天都来我们餐厅吗?瞧!免费入住我们的豪华酒店!还是每个月都订披萨?下次吃披萨时打八折(有效期仅为三周)。客户关系不仅仅是友好地对待客户，而是在整个生命周期中保持客户的忠诚度。这是通过激励他继续成为客户而获得的。但我们如何决定给予什么激励呢?
哈拉的连锁赌场是世界上最大的赌场之一，并见证了大量的顾客涌入。但即便如此，他们也面临着客户流入减少，导致收入大幅下降的局面。人们迫切需要纠正这一现象，并主要通过留住客户来增加收入。顾客们不会像以前一样感到肾上腺素激增吗?主要的问题是，在连续输掉之后，顾客会转向下一个赌场碰碰运气。
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这一情况由哈佛大学教授的Gary Loveman拯救，他在1998年担任哈拉的首席运营官职务。他们拥有约2000万客户来照顾。他确保每位客户持有一个编码卡，必须在他们播放运气之前插入插槽。玩家收集了赌博的积分和奖励，以及哈拉收集了有关游戏玩家偏好的信息。这种频繁的赌徒程序被称为总奖励。从什么，如何以及何时获取所有信息。它记录了客户的频率，他使用多少钱，他赢得了多少次，他在哪一天访问等等。所有这些数据都已发送给一个公共网络，该网络提供了分析的结果，这些结果导致了创新的营销策略。不同类型的客户应用不同类型的策略，例如，一个人访问的所有节拍，它保证至少一次赢得一次，以便继续发挥动力。由于使用这些系统，哈拉的盈利能力增加了20％。
所有这些分析背后的魔力是推荐系统。这些工具不仅可以让生活变得轻松，而且可以提供解决方案。他们可以从大量的非结构化数据中找出意义，并给出有用的建议，而不用让我们卷入过多的信息中。最重要的是，它们可以用于几乎所有的领域，从那里人们可以获得任何类型的数据;从蚂蚁到海洋。因此，推荐系统告诉我们要有效利用资源，把精力放在正确的方向上。他们帮助提供更好的客户服务，通过定制和针对客户的合适的活动，从而提高利润。他们告诉公司该为哪种类型的客户做什么。许多公司，特别是所有的电子商务网站，已经在使用这种方法来跟踪客户的消费习惯。随着科技的发展，这些推荐系统每天都在变得越来越先进。 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.
一个经常访问亚马逊，每个月购买8到10本书的人会得到一个正常的毛利零售价格或更少的折扣，而很少这样做的人。所有这些“要展示的内容”都是自动生成的，而推荐系统正在使其充满活力。每个月都点披萨的顾客可以得到一张有效期为三个星期的优惠券;这将激励他在那个月再买一个披萨。这些策略有助于公司建立客户频率。当今世界可能有很多这样的例子，比如建议朋友、婚姻伴侣、住的酒店、参观的地方、航空公司、书籍、家具、衣服等等。
这证明了推荐人为企业的重要性。公司必须应对技术来击败比赛。只要公司通过使用人的人民，正确的客户关系方法和所有腐烂的技术强调他们的商业策略，它肯定会给企业的盈利能力很大。
这篇文章的作者是IIM Raipur的Akanksha Rajput
