На сайте sewclub.ru применяются рекомендательные технологии, при применении информационных технологий предоставления информации осуществляется сбор, систематизация и анализ сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети «Интернет», находящихся на территории Российской Федерации.
Что такое рекомендации:
Рекомендации — это подсказки, которые помогают быстрее и точнее находить нужное и интересное в сети «Интернет».
Современный интернет невозможно представить без рекомендаций. Они есть практически во всех онлайн-сервисах: доставка еды, такси, кино, музыка и многих других. Именно рекомендации делают сервисы умными и удобными для пользователей.
Рекомендации помогают:
Экономить время. Они предлагают контент, товары и услуги, которые, скорее всего, подойдут именно вам. Без необходимости искать их по всему интернету или выбирать из каталога.
Находить новое. Рекомендательные алгоритмы учитывают предпочтения — не только ваши, но и других пользователей. Они могут предложить что-то необычное: одежду локального бренда, забытый фильм с любимым актёром или группу, которую вы бы иначе никогда не услышали.
Получать выгоду. Рекомендации могут предложить качественную альтернативу или бюджетный аналог, который будет не хуже привычного бренда.
1. Собираем предпочтения клиентов
Невозможно рекомендовать человеку товар, когда не знаешь о его предпочтениях. Или, по крайней мере, о предпочтениях других клиентов, похожих на него. Поэтому используются данные о действиях покупателей, например:
просмотрах продуктов или категорий продуктов;
продуктах в «Избранном», корзине или сравнении;
составе и датах заказов;
взаимодействиях с коммуникациями. Это, например, открытие писем и переходы по ссылкам из рекламы.
Также для более точных рекомендаций могут учитываться данные о самих покупателях, например о:
местонахождении, чтобы показывать рекомендации для конкретного региона, и часовом поясе, чтобы делать это вовремя;
поле или возрасте, чтобы предлагать подходящие продукты. Например, вышивальные машины — для тех, кто увлекается вышиванием, а ткани — для любителей лоскутного шитья.
Все эти данные поступают в Retail Rocket с сайта.
2. Подбираем рекомендации на основе предпочтений
Есть три подхода к формированию рекомендаций:
Подбор похожих и сопутствующих продуктов. Алгоритмы анализируют свойства тех продуктов, которыми интересовался клиент: цвет, коллекцию, категорию или производителя. По этим признакам подбираются продукты, которые также могут его заинтересовать. Например, если покупатель искал на сайте лапки для швейной машины, в рекомендациях появятся товары для шитья. Так клиент вспомнит, что нужно докупить. Хотя мог бы и не добраться до товара, если бы просто листал витрину.
Рекомендации популярных продуктов. Алгоритм анализирует взаимодействие всех клиентов с продуктами и может подсказать тот, у которого самый высокий спрос или лучшие оценки. Это полезно, если клиент впервые пришел на сайт и о нем еще ничего неизвестно. Retail Rocket порекомендует то, что нравится большинству других покупателей.
Рекомендации как для клиента с похожими предпочтениями. Алгоритм анализирует сходства в поведении клиентов. Если двум покупателям нравится одна и та же группа продуктов, их предпочтения похожи. Значит, первому можно рекомендовать то, что заинтересовало второго, и наоборот. Например, двум клиентам нравятся ножницы Aurora. Один из них также предпочитает бренд Madeira — второму тоже можно порекомендовать этот бренд. Такой подход помогает выявлять неочевидные предпочтения и составлять более разносторонние рекомендации.
3. Уточняем рекомендации
После того, как рекомендации по предпочтениям составлены, можно сделать их еще точнее, добавив в Retail Rocket дополнительные условия. Например, показывать продукты только в географической зоне клиента. А также исключить из рекомендаций товары, которые покупают независимо от предпочтений.
Когда рекомендательные алгоритмы настроены и обучены, они могут показывать покупателю подборки продуктов в любой точке контакта: на сайте — при помощи виджета или в рассылках.
Отправление юридически значимых сообщений осуществляется по электронному адресу: info@sewclub.ru