Увеличение конверсии рекомендательными системами

Рекомендательные системы — это особый вид фильтрации информации, который рекомендует доступные товары интернет-магазинов, развлекательные продукты (книги, музыку, видео, записи трансляции, новости, картинки, события и т.д.) или людей(например, сайты знакомств), потенциально интересных пользователю.

Система рекомендаций  автоматически изучает и анализирует поведение пользователя при просмотре товаров или совершении покупок на любой заданной платформе. Далее, основываясь на этих данных, а так же нескольких похожих профилей, система рекомендаций показывает информацию, подходящую вкусам и интересам конкретного пользователя.

IT-конференция МТС True Tech Day 17 мая

Что будет:

• 5 тематических треков: Main, Development, AI/ML, Cloud, Science;
• 50 спикеров с докладами про архитектуру, облачные платформы, NLP4Code, вероятностное программирование, безопасность контейнеров и другое;
• 10 часов нетворкинга;
• Цифровые зоны и digital-интеграции;
• А ещё вечеринка со звездой.

Все спикеры и темы уже на сайте. Регистрируйся на True Tech Day. Участие бесплатное.

Реклама. ПАО «МТС». ИНН 7740000076. ОГРН 1027700149124

Система  использует технологии коллаборативной фильтрации для изучения вкуса и интересов пользователя, постоянно пополняя базу и улучшая качество рекомендаций.

При составлении профиля пользователя проводится дифференциация при учете  явных и косвенных  данных. Явные данные включают в себя оценки, лайки и содержимое  избранного, тогда как к косвенным данным относятся время просмотра, количество просмотров, а так же данные реальных покупок рассматриваемого товара.

Далее рекомендательная система сравнивает собранные данные как с похожими, так и с различающимися данными профилей других пользователей и выдает список рекомендованных объектов пользователю.

Рекомендательные системы – удобная и актуальная альтернатива поисковым алгоритмам, так как они помогают пользователям изучить объекты, до которых они не добрались бы сами в процессе поиска.

Внедрение рекомендательных систем в электронной коммерции значительно повышает удовлетворение пользователя, в то же время увеличивает средний чек и закрепляет потребительские ценности пользователя в целом.