28.03.2017 Новости, Исследования и разработкиОтдел машинного обучения Rambler&Co внедрил рекомендательную систему на двух площадках e-commerce – сервисе Price.ru и интернет-магазине Ecco. Тесты показали, что машина существенно обыгрывает человека в рекомендациях: прирост CTR этого блока составил до 50%. Машина автоматически находит нетривиальные закономерности и постоянно совершенствует свои рекомендации. Алгоритм анализирует поведение пользователей в интернет-магазине и предлагает товары на основе его предпочтений и схожести товаров. Первый эксперимент компания провела совместно с порталом Price.ru. Он показал прирост на 25–30% кликабельности блока рекомендованных товаров. Таким образом пользователи сами оценили качество рекомендаций. Проект с компанией Ecco также дал хорошие результаты. Товарные рекомендации анализируют интересы клиентов интернет-магазина и показывают, что именно будет интересно для пользователя в данный момент времени. Рекомендательная система основывается на потребностях посетителей интернет-магазина и делает интересные именно им предложения, увеличивая доход интернет-магазина за счет роста конверсии, среднего чека и частоты повторных покупок. Как отмечают в Rambler&Co, человек не способен учитывать все многообразие товаров и их зависимости и работать с колоссальным объемом данных, в отличие от умных алгоритмов, которые анализируют все действия аудитории для составления рекомендаций. Рекомендательный движок платформы довольно универсален. Данное решение работает для любых проектов ...
читать далее.
