На информационном ресурсе при применении информационных технологий предоставления информации осуществляется сбор, систематизация и анализ сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети “Интернет“, находящихся на территории Российской Федерации.
Продуктовые рекомендации помогают среди миллионов товаров найти то, что нужно. К примеру, если вы просматривали бензопилы, сайт предложит похожие или сопутствующие товары; если выбираете гриль — предложит подходящие аксессуары для приготовления. Так покупки отнимают меньше времени и усилий.
Как формируются рекомендации?
1. Сбор данных и обучение алгоритмов.
Для обучения алгоритмов рекомендаций требуется как можно больше данных о поведении покупателя в интернет-магазине, поэтому используются следующие данные:
-
просмотры страниц товаров/услуг;
-
просмотры страниц категорий;
-
просмотры страниц результатов поиска;
-
составы корзин и оформленных заказов;
Все собранные данные полностью обезличены и не позволяют идентифицировать конкретного пользователя или устройство.
2. Подбор рекомендаций на основе предпочтений.
Рекомендации формируются следующими способами:
-
Подбор похожих и сопутствующих продуктов.
Алгоритмы анализируют свойства товаров, которыми интересовался клиент: назначение, материал, цвет, категорию или производителя. По этим признакам подбираются товары, которые также могут его заинтересовать. Например, если покупатель искал на сайте газонокосилку, в рекомендациях появятся расходные материалы для нее. Так клиент не забудет о сопутствующих товарах, необходимых для решения его задачи.
-
Рекомендации популярных продуктов.
Алгоритм анализирует взаимодействие клиентов с товарами и может подсказать тот, у которого самый высокий спрос или лучшие оценки. Мы порекомендуем то, что нравится большинству других покупателей.
-
Рекомендации на основе схожих предпочтений.
Алгоритм анализирует сходства в предпочтениях клиентов. Если двум покупателям нравится одна и та же группа товаров, то их предпочтения похожи. Значит, первому можно рекомендовать то, что заинтересовало второго, и наоборот. Например, два строителя выбирают для покупки сварочный аппарат. Один из них также покупает набор отверток — второму тоже можно порекомендовать эту категорию товаров. Такой подход помогает выявлять неочевидные предпочтения и составлять более разносторонние рекомендации.
Где отображаются рекомендации?
Рекомендации для пользователя реализуются в виде товарных подборок на страницах сайта: на главной странице сайта, на странице категории товаров, в карточке товара и в корзине.
Применение рекомендательных технологий на сайте не обязывает пользователя приобрести тот или иной товар, не создает у пользователя никаких обязательств и не препятствует поиску других товаров.