Принципы применения рекомендательных технологий

Рекомендательные технологии представляют собой набор инструментов, интегрированных в сайт, мобильное приложение или электронную почту, которые предлагают пользователю подборку товаров, соответствующих его интересам.

Основой для формирования рекомендаций служат два типа данных: поведенческая активность пользователей и информация о товарном ассортименте магазина.

Алгоритмы рекомендательных технологий являются гибридными, что позволяет им гибко комбинировать оба источника данных в зависимости от контекста. При этом анализируются все доступные поведенческие данные, представленные в виде различных событий.

1. Анализ поведенческих данных пользователей
   1.1. Взаимодействие пользователей с товарами
   Наиболее значимыми для формирования рекомендаций являются данные о взаимодействии пользователей с товарами. Ключевые события включают просмотр карточки товара, добавление товара в корзину и оформление заказа. Эти данные используются следующим образом:

• Для оценки популярности отдельных товаров на основе совокупного интереса пользователей.
• Для анализа распределения товаров по пользовательским сессиям, что позволяет выявить взаимосвязи между товарами, такие как их заменимость или сочетаемости.
• Для определения товаров и категорий, которые могут заинтересовать пользователя, на основе его текущей и предыдущей сессий, а также данных о поведении других пользователей.

1.2. Использование внутренней поисковой системы на сайте
Данные о поисковых запросах пользователей в сочетании с информацией о взаимодействии с товарами применяются для формирования поисковых рекомендаций. Такие рекомендации отображаются на странице результатов внутреннего поиска на сайте.

1.3. Взаимодействие с системой рекомендаций
События, связанные с просмотром и кликами по товарам в рекомендательных виджетах, активно анализируются. Эти данные помогают оптимизировать конфигурацию виджетов и выбирать товары, которые ранее демонстрировали наилучшие показатели вовлеченности.

1. Использование данных о товарном ассортименте
   Данные о товарах включают все доступные атрибуты, такие как категории, цены, наличие на складе и другие характеристики. Эти данные применяются в следующих случаях:

• При недостатке поведенческих данных для определения схожести между товарами.
• Для обеспечения разнообразия в рекомендациях.
• В сочетании с поведенческими данными для выявления предпочтений пользователя к определенным атрибутам товаров и формирования рекомендаций на основе этих предпочтений.
• Для стилистического подбора товаров с использованием изображений.
• Для учета таких факторов, как цена и время появления товара в ассортименте.
• Для фильтрации товаров по производителю, акциям и другим атрибутам в соответствии с требованиями на сайте.