Правила применения рекомендательных технологий

Система рекомендаций товаров

Рекомендательные блоки представляют собой специальные виджеты на сайте, в мобильной версии и e-mail рассылках, которые автоматически подбирают товары, потенциально интересные пользователю.

Для формирования рекомендаций используются два основных источника данных:

• действия пользователей на сайте;
• информация из товарного каталога магазина.

Алгоритмы работают по гибридной модели и анализируют как поведение посетителей, так и характеристики товаров, что позволяет формировать максимально релевантные предложения.

1. Поведение пользователей

1.1. Взаимодействие с товарами

Наибольшее влияние на работу системы оказывают действия пользователей с товарами. Анализируются:

• просмотры карточек товаров;
• добавление товаров в корзину;
• оформление заказов;
• история интересов пользователей.

Эти данные помогают системе:

• определять популярные товары;
• выявлять товары, которые часто покупают вместе;
• находить взаимозаменяемые позиции;
• подбирать товары на основе интересов текущего пользователя и поведения других покупателей.

Также учитываются действия в рамках текущей и предыдущих пользовательских сессий.

1.2. Взаимодействие с поиском

Система может анализировать поисковые запросы внутри сайта и использовать их совместно с историей просмотров и покупок.

На основании этих данных формируются рекомендации на страницах поиска и каталога, что помогает быстрее находить подходящие товары.

1.3. Взаимодействие с рекомендательными блоками

Для повышения качества рекомендаций анализируются:

• просмотры рекомендованных товаров;
• переходы по товарам из виджетов;
• эффективность различных вариантов отображения рекомендаций.

Это позволяет системе автоматически улучшать подборки и показывать наиболее полезные предложения.

2. Информация о товарах

В работе системы используются данные товарного каталога:

• категории товаров;
• характеристики и атрибуты;
• стоимость;
• наличие на складе;
• производитель;
• изображения;
• акционные предложения и другие параметры.

Эти данные помогают:

• определять похожие товары при недостатке статистики;
• делать рекомендации более разнообразными;
• учитывать интерес пользователя к определённым характеристикам;
• подбирать товары по стилю, цене и категории;
• фильтровать предложения по заданным параметрам магазина.

Некоторые алгоритмы также учитывают дату появления товара в каталоге и ценовые показатели.

Дополнительная информация

Система рекомендаций работает автоматически и постоянно обучается на основе обезличенных данных пользователей. Это позволяет улучшать качество подбора товаров и повышать удобство использования сайта.