Увеличение конверсии рекомендательными системами. Читайте на Cossa.ru

В этом разделе материалы размещаются пользователями сайта и публикуются после одобрения модератором. Редакция не несет ответственности за орфографические и другие ошибки, хотя и старается исправлять их по мере возможности.
Добавить свою заметку вы можете на этой странице.
18 января 2014, 17:42
2

Увеличение конверсии рекомендательными системами

Как увеличить конверсию магазина? Практика показывает, что одним из лучших решений является рекомендательная система.

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.

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.

Data-driven без чепухи: спецпроект для практиков

Коллеги из E-Promo объясняют, как data-driven подход помогает проектировать сильные маркетинговые стратегии:

  • Откуда брать ценные для бизнеса данные;
  • Как их корректно агрегировать и анализировать;
  • Как устроено data-driven продвижение на примерах свежих кейсов;
  • И каких результатов можно достичь, интегрировав ИИ-сервисы в работу маркетологов.

2021 — год умного маркетинга, заряженного технологиями и большими данными, не отставайте →

Реклама

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.





Чем живёт диджитал?
Главное — в рассылке: