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.

Эффективная и выгодная реклама с сервисом от МегаФона

Широкий выбор рекламных каналов, более 100 параметров по интересам, подробная аналитика и другие возможности уже ждут в Личном кабинете. А еще кешбэк 100% за запуск рекламы в первый месяц и еще 10% — каждый месяц.

Узнать больше >>

Реклама. ПАО «МегаФон». ИНН 7812014560. ОГРН 1027809169585. ERID LjN8K1P7y.

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.