Будущее e-commerce: стратегии и инструменты, которые понадобятся завтра
--
:
--
:
--
:
--
Зарегистрироваться
Войти

Как алгоритмы рекомендаций Retail Rocket Group помогают людям находить то, что им нужно

Как алгоритмы рекомендаций Retail Rocket Group помогают людям находить то, что им нужно

Товарными рекомендациями мы называем набор виджетов с подборкой товаров, который размещается на сайте, в приложении или в e-mail. Они созданы для того, чтобы пользователи как можно быстрее находили то, что им нужно среди огромного ассортимента товаров

10

34 алгоритма, которые заменят живого продавца консультанта

  • Подбирают к товару альтернативные аксессуары
  • Помогают клиенту быстрее находить подходящий товар
  • Акцентируют внимание на хитах продаж, акционных товарах и новинках
  • Повышают чек, предлагая товар с улучшенными характеристиками

Рекомендации могут использоваться практически в любом канале продаж: на сайте, в приложении, в email-рассылках, на экранах офлайн-касс и на планшетах продавцов-консультантов. Они созданы для того, чтобы ваши пользователи получали больше удовольствия от шоппинга, а вы — растили LTV и свою прибыль.

Гид по алгоритмам рекомендаций

Поможет вам выбрать наиболее эффективные алгоритмы для каждой страницы вашего интернет-магазина и покажем примеры реального использования магазинами.

Новинки

4 алгоритма

Базовый алгоритм

Базовый алгоритм

Доступные решения:

API
Email
Блоки рекомендаций

Алгоритм рекомендует товары, отсортированные по дате поступления, начиная от самых новых. Может сформировать выдачу как по всем товарам магазина, так и по указанным категориям.

Алгоритм полезен интернет-магазинам из сегментов, в которых часто пополняется ассортимент: fashion, онлайн-кинотеатры, электронные библиотеки, музыкальные стриминги, товары для дома и отдыха, билеты.

Где рекомендуем использовать алгоритм

Страницы

Главная страница

Категория

Новинки

404 страница

Письма

Брошенный просмотр категории

Новинки со скидками

Новинки со скидками

Доступные решения:

API
Email
Блоки рекомендаций

Алгоритм подбирает новинки со скидками. Сценарий помогает пользователю не упустить выгодное предложение, а интернет-магазину показать, чем он отличается от конкурентов. Алгоритм может сформировать выдачу как по всем товарам магазина, так и по указанным категориям.

Где рекомендуем использовать алгоритм

Страницы

Главная страница

Личный кабинет

Пустой поиск

404 страница

Письма

Брошенный просмотр в категории

В любом письме: популярные по всему магазину

Новинки из интересных пользователю категорий

real-time & personal

Новинки из интересных пользователю категорий

Доступные решения:

Блоки рекомендаций

Персонализированный вариант алгоритма «Новинки» позволяет демонстрировать недавно появившиеся в продаже товары только из категорий, которые наиболее интересны данному пользователю в долгосрочной перспективе.

Например, если пользователь смотрел товары из категорий «Футболки» и «Шорты», алгоритм предложит новинки из этих категорий. А если он купил товар из категории «Мобильные телефоны», предложит недавно поступившие товары из сопутствующих категорий: чехлы, наушники и другие аксессуары.

Новые посетители увидят новинки без персонализации.

Где рекомендуем использовать алгоритм

Главная страница

Новинки

404 страница

Новинки со скидками из интересных пользователю категорий

real-time & personal

Новинки со скидками из интересных пользователю категорий

Доступные решения:

Блоки рекомендаций

Разновидность персонализированного варианта алгоритма «Новинки», который показывает пользователю максимально интересное для него предложение со скидками из нового ассортимента товаров.

Где рекомендуем использовать алгоритм

Главная страница

Акции/Распродажа

404 страница

Новинки

Базовый алгоритм

Доступные решения:

API
Email
Блоки рекомендаций

Алгоритм рекомендует товары, отсортированные по дате поступления, начиная от самых новых. Может сформировать выдачу как по всем товарам магазина, так и по указанным категориям.

Алгоритм полезен интернет-магазинам из сегментов, в которых часто пополняется ассортимент: fashion, онлайн-кинотеатры, электронные библиотеки, музыкальные стриминги, товары для дома и отдыха, билеты.

Где рекомендуем использовать алгоритм

Страницы

Главная страница

Категория

Новинки

404 страница

Письма

Брошенный просмотр категории

Новинки со скидками

Доступные решения:

API
Email
Блоки рекомендаций

Алгоритм подбирает новинки со скидками. Сценарий помогает пользователю не упустить выгодное предложение, а интернет-магазину показать, чем он отличается от конкурентов. Алгоритм может сформировать выдачу как по всем товарам магазина, так и по указанным категориям.

Где рекомендуем использовать алгоритм

Страницы

Главная страница

Личный кабинет

Пустой поиск

404 страница

Письма

Брошенный просмотр в категории

В любом письме: популярные по всему магазину

Новинки из интересных пользователю категорий

Доступные решения:

Блоки рекомендаций

Персонализированный вариант алгоритма «Новинки» позволяет демонстрировать недавно появившиеся в продаже товары только из категорий, которые наиболее интересны данному пользователю в долгосрочной перспективе.

Например, если пользователь смотрел товары из категорий «Футболки» и «Шорты», алгоритм предложит новинки из этих категорий. А если он купил товар из категории «Мобильные телефоны», предложит недавно поступившие товары из сопутствующих категорий: чехлы, наушники и другие аксессуары.

Новые посетители увидят новинки без персонализации.

Где рекомендуем использовать алгоритм

Главная страница

Новинки

404 страница

Новинки со скидками из интересных пользователю категорий

Доступные решения:

Блоки рекомендаций

Разновидность персонализированного варианта алгоритма «Новинки», который показывает пользователю максимально интересное для него предложение со скидками из нового ассортимента товаров.

Где рекомендуем использовать алгоритм

Главная страница

Акции/Распродажа

404 страница

Новинки

Альтернативные товары

6 алгоритмов

Базовый алгоритм

Базовый алгоритм

Доступные решения:

API
Email
Блоки рекомендаций

Алгоритм предлагает пользователю товары, похожие на тот, что он сейчас смотрит. Подборка формируется на основе описаний и свойств товаров, а также на основе поведения других пользователей, интересовавшихся этим же товаром: что они еще изучают и покупают. Поэтому алгоритм может предложить не всегда схожий по описанию, но действительно подходящий товар.

Где рекомендуем использовать алгоритм

Страницы

Карточка товара

Страница сравнения

Письма

Брошенный просмотр

Брошенная корзина

Upsell

Upsell

Доступные решения:

API
Блоки рекомендаций

В оффлайн-магазинах улучшенные и более дорогие альтернативы обычно предлагают консультанты. Алгоритм Upsell заменяет такого продавца в онлайне. Он выявляет неявную потребность человека и помогает пользователю лучше удовлетворить свой запрос, а интернет-магазину заработать больше. Этот алгоритм рекомендует максимально похожие товары, но с улучшенными характеристиками и более дорогие.

Например, если пользователь смотрит проводные наушники за 2000 рублей, то ему покажут очень похожие, но беспроводные за 3000 рублей. Покупатель может сравнить их, посчитать, что без провода ему все же будет удобнее, и в итоге купить более дорогую версию.

Где рекомендуем использовать алгоритм

Карточка товара

Корзина

Альтернативные товары, оптимизированные по маржинальности

Альтернативные товары, оптимизированные по маржинальности

Доступные решения:

Email
Блоки рекомендаций

Вариант алгоритма «Альтернативные товары», в котором пользователю показываются наиболее маржинальные из подходящих пользователю товаров.

Алгоритм может уменьшить конверсию магазина, но при этом сохранить или увеличить маржинальную выручку. Отчасти это происходит за счёт уменьшения количества заказов и сопутствующих им издержек.

Где рекомендуем использовать алгоритм

Страницы

Карточка товара

Письма

Брошенный просмотр

Брошенная корзина

Альтернативные товары, оптимизированные по выручке

Альтернативные товары, оптимизированные по выручке

Доступные решения:

Блоки рекомендаций

Вариант алгоритма «Альтернативные товары», в котором подбор похожих товаров выполняется таким образом, чтобы максимизировать прогнозируемую выручку с пользователя (RPV).

Алгоритм может помочь увеличить средний чек.

Где рекомендуем использовать алгоритм

Карточка товара

Аналоги к отсутствующим товарам

Аналоги к отсутствующим товарам

Доступные решения:

API
Блоки рекомендаций

Алгоритм рекомендует к товарам «не в наличии» максимально похожие по товарным характеристикам, но которые доступны для покупки.

Алгоритм отличается от альтернатив тем, что подбираются товары со свойствами максимально похожими на отсутствующий товар, в то время как альтернативы показывают схожие товары, учитывая поведение пользователя.

Где рекомендуем использовать алгоритм

Карточка недоступного к продаже товара

Корзина

Похожие товары с акцентом на просмотренных пользователем товарах

Похожие товары с акцентом на просмотренных пользователем товарах

Доступные решения:

API
Блоки рекомендаций

Персонализированная версия алгоритма «Альтернативные товары», в которой на первые места в выдаче выводятся ранее просмотренные товары. Блок с таким алгоритмом позволяет пользователю вспомнить, что он смотрел ранее, сравнить с текущим товаром и определиться с выбором.

Где рекомендуем использовать алгоритм

Карточка товара

Базовый алгоритм

Доступные решения:

API
Email
Блоки рекомендаций

Алгоритм предлагает пользователю товары, похожие на тот, что он сейчас смотрит. Подборка формируется на основе описаний и свойств товаров, а также на основе поведения других пользователей, интересовавшихся этим же товаром: что они еще изучают и покупают. Поэтому алгоритм может предложить не всегда схожий по описанию, но действительно подходящий товар.

Где рекомендуем использовать алгоритм

Страницы

Карточка товара

Страница сравнения

Письма

Брошенный просмотр

Брошенная корзина

Upsell

Доступные решения:

API
Блоки рекомендаций

В оффлайн-магазинах улучшенные и более дорогие альтернативы обычно предлагают консультанты. Алгоритм Upsell заменяет такого продавца в онлайне. Он выявляет неявную потребность человека и помогает пользователю лучше удовлетворить свой запрос, а интернет-магазину заработать больше. Этот алгоритм рекомендует максимально похожие товары, но с улучшенными характеристиками и более дорогие.

Например, если пользователь смотрит проводные наушники за 2000 рублей, то ему покажут очень похожие, но беспроводные за 3000 рублей. Покупатель может сравнить их, посчитать, что без провода ему все же будет удобнее, и в итоге купить более дорогую версию.

Где рекомендуем использовать алгоритм

Карточка товара

Корзина

Альтернативные товары, оптимизированные по маржинальности

Доступные решения:

Email
Блоки рекомендаций

Вариант алгоритма «Альтернативные товары», в котором пользователю показываются наиболее маржинальные из подходящих пользователю товаров.

Алгоритм может уменьшить конверсию магазина, но при этом сохранить или увеличить маржинальную выручку. Отчасти это происходит за счёт уменьшения количества заказов и сопутствующих им издержек.

Где рекомендуем использовать алгоритм

Страницы

Карточка товара

Письма

Брошенный просмотр

Брошенная корзина

Альтернативные товары, оптимизированные по выручке

Доступные решения:

Блоки рекомендаций

Вариант алгоритма «Альтернативные товары», в котором подбор похожих товаров выполняется таким образом, чтобы максимизировать прогнозируемую выручку с пользователя (RPV).

Алгоритм может помочь увеличить средний чек.

Где рекомендуем использовать алгоритм

Карточка товара

Аналоги к отсутствующим товарам

Доступные решения:

API
Блоки рекомендаций

Алгоритм рекомендует к товарам «не в наличии» максимально похожие по товарным характеристикам, но которые доступны для покупки.

Алгоритм отличается от альтернатив тем, что подбираются товары со свойствами максимально похожими на отсутствующий товар, в то время как альтернативы показывают схожие товары, учитывая поведение пользователя.

Где рекомендуем использовать алгоритм

Карточка недоступного к продаже товара

Корзина

Похожие товары с акцентом на просмотренных пользователем товарах

Доступные решения:

API
Блоки рекомендаций

Персонализированная версия алгоритма «Альтернативные товары», в которой на первые места в выдаче выводятся ранее просмотренные товары. Блок с таким алгоритмом позволяет пользователю вспомнить, что он смотрел ранее, сравнить с текущим товаром и определиться с выбором.

Где рекомендуем использовать алгоритм

Карточка товара

Сопутствующие товары

8 алгоритмов

Базовый алгоритм

Базовый алгоритм

Доступные решения:

API
Email
Блоки рекомендаций

Алгоритм рекомендует пользователю товары, которые дополняют его заказ. Например, при покупке надувного бассейна можно сразу порекомендовать средство для его чистки.

Когда недостаточно данных по поведению пользователей, алгоритм показывает товары, которые могут быть куплены совместно с учетом их свойств, принадлежности к категории и популярности.

Алгоритм помогает пользователю познакомиться с ассортиментом магазина, а также не забыть необходимые детали или ингредиенты.

Где рекомендуем использовать алгоритм

Страницы

Карточка товара

Корзина

Письма

Посттранзакция

Аксессуары

Аксессуары

Доступные решения:

API
Email
Блоки рекомендаций

Разновидность алгоритма «Сопутствующие товары». Подбирает к просматриваемому товару дополнительные аксессуары. Помогает пользователю закрыть свою потребность в одном месте. Например, сразу подобрать к смартфону чехол, наушники и защитное стекло, что увеличивает средний чек интернет-магазина. 

В отличии от базового алгоритма приоритет имеют товары из категорий, которые мы сами определяем на основании нашего опыта, а также товары того же бренда.

Где рекомендуем использовать алгоритм

Страницы

Карточка товара

Корзина

Письма

Посттранзакция

Сопутствующие товары с приоритетом бренда просматриваемого товара

Сопутствующие товары с приоритетом бренда просматриваемого товара

Доступные решения:

API
Блоки рекомендаций

Вариант алгоритма «Сопутствующие товары». Используется, когда не хватает информации о поведении пользователей. 

Например, на основе поведенческой статистики мы видим, что вместе с конкретным столом покупают конкретный стул, тогда рекомендации в первую очередь предложат именно его. Но если мы не знаем, что обычно покупают с обеденным столом Eames, то алгоритм советует стулья и другую мебель этого же бренда.

Где рекомендуем использовать алгоритм

Карточка товара

Сопутствующие товары из категорий, отличных от категории текущего товара

Сопутствующие товары из категорий, отличных от категории текущего товара

Доступные решения:

API
Блоки рекомендаций

Вариант алгоритма «Сопутствующие товары», в котором из рекомендаций удаляются товары той же категории, что и просматриваемый товар. 

Например, магазину электроники нет смысла рекомендовать к телевизору другие телевизоры. А вот если речь идет о детском питании, то яблочное пюре в дополнение к грушевому будет органично.

Где рекомендуем использовать алгоритм

Карточка товара

Корзина

Сопутствующие товары с учётом требований магазина

Сопутствующие товары с учётом требований магазина

Доступные решения:

API
Блоки рекомендаций

Дополняет базовый алгоритм «Сопутствующие товары» и позволяет магазину корректировать товарную выдачу с помощью настраиваемых вручную правил. Будет полезен, если требуется продвинуть товары из непопулярных категорий или магазин хочет гарантировать, чтобы к основному товару рекомендовались только действительно подходящие сопутствующие. Актуально для технически сложных товаров: снегоходы, компьютеры и так далее.

Где рекомендуем использовать алгоритм

Карточка товара

Корзина

Сопутствующие категории

Сопутствующие категории

Доступные решения:

API

Алгоритм выводит к заданной категории до 20 сопутствующих категорий, отсортированных по убыванию популярности. Например, для стиральных машин это могут быть порошки, средства от накипи и аксессуары. 

Алгоритм используется для упрощения навигации: покупателю предлагаются категории, где он сможет подобрать дополнительные товары к своей покупке.

Аксессуары с повышенными требованиями к разнообразию

Аксессуары с повышенными требованиями к разнообразию

Доступные решения:

Блоки рекомендаций

Разновидность алгоритма «Аксессуары» с более разнообразной выдачей. Подходит в случае, если очень много сильно похожих по товарным свойствам аксессуаров.

Где рекомендуем использовать алгоритм

Карточка товара

Корзина

Сопутствующие товары к последним добавленным в корзину

Сопутствующие товары к последним добавленным в корзину

Доступные решения:

API
Блоки рекомендаций

Алгоритм предназначен для использования на страницах товаров. Он анализирует содержимое корзины и предлагает товары, которые могут дополнить покупку. Попытка продать сопутствующие товары до того, как пользователь перейдет к оформлению заказа, может быть более эффективной, чем аналогичная на странице «Корзины».

Где рекомендуем использовать алгоритм

Карточка товара

Базовый алгоритм

Доступные решения:

API
Email
Блоки рекомендаций

Алгоритм рекомендует пользователю товары, которые дополняют его заказ. Например, при покупке надувного бассейна можно сразу порекомендовать средство для его чистки.

Когда недостаточно данных по поведению пользователей, алгоритм показывает товары, которые могут быть куплены совместно с учетом их свойств, принадлежности к категории и популярности.

Алгоритм помогает пользователю познакомиться с ассортиментом магазина, а также не забыть необходимые детали или ингредиенты.

Где рекомендуем использовать алгоритм

Страницы

Карточка товара

Корзина

Письма

Посттранзакция

Аксессуары

Доступные решения:

API
Email
Блоки рекомендаций

Разновидность алгоритма «Сопутствующие товары». Подбирает к просматриваемому товару дополнительные аксессуары. Помогает пользователю закрыть свою потребность в одном месте. Например, сразу подобрать к смартфону чехол, наушники и защитное стекло, что увеличивает средний чек интернет-магазина. 

В отличии от базового алгоритма приоритет имеют товары из категорий, которые мы сами определяем на основании нашего опыта, а также товары того же бренда.

Где рекомендуем использовать алгоритм

Страницы

Карточка товара

Корзина

Письма

Посттранзакция

Сопутствующие товары с приоритетом бренда просматриваемого товара

Доступные решения:

API
Блоки рекомендаций

Вариант алгоритма «Сопутствующие товары». Используется, когда не хватает информации о поведении пользователей. 

Например, на основе поведенческой статистики мы видим, что вместе с конкретным столом покупают конкретный стул, тогда рекомендации в первую очередь предложат именно его. Но если мы не знаем, что обычно покупают с обеденным столом Eames, то алгоритм советует стулья и другую мебель этого же бренда.

Где рекомендуем использовать алгоритм

Карточка товара

Сопутствующие товары из категорий, отличных от категории текущего товара

Доступные решения:

API
Блоки рекомендаций

Вариант алгоритма «Сопутствующие товары», в котором из рекомендаций удаляются товары той же категории, что и просматриваемый товар. 

Например, магазину электроники нет смысла рекомендовать к телевизору другие телевизоры. А вот если речь идет о детском питании, то яблочное пюре в дополнение к грушевому будет органично.

Где рекомендуем использовать алгоритм

Карточка товара

Корзина

Сопутствующие товары с учётом требований магазина

Доступные решения:

API
Блоки рекомендаций

Дополняет базовый алгоритм «Сопутствующие товары» и позволяет магазину корректировать товарную выдачу с помощью настраиваемых вручную правил. Будет полезен, если требуется продвинуть товары из непопулярных категорий или магазин хочет гарантировать, чтобы к основному товару рекомендовались только действительно подходящие сопутствующие. Актуально для технически сложных товаров: снегоходы, компьютеры и так далее.

Где рекомендуем использовать алгоритм

Карточка товара

Корзина

Сопутствующие категории

Доступные решения:

API

Алгоритм выводит к заданной категории до 20 сопутствующих категорий, отсортированных по убыванию популярности. Например, для стиральных машин это могут быть порошки, средства от накипи и аксессуары. 

Алгоритм используется для упрощения навигации: покупателю предлагаются категории, где он сможет подобрать дополнительные товары к своей покупке.

Аксессуары с повышенными требованиями к разнообразию

Доступные решения:

Блоки рекомендаций

Разновидность алгоритма «Аксессуары» с более разнообразной выдачей. Подходит в случае, если очень много сильно похожих по товарным свойствам аксессуаров.

Где рекомендуем использовать алгоритм

Карточка товара

Корзина

Сопутствующие товары к последним добавленным в корзину

Доступные решения:

API
Блоки рекомендаций

Алгоритм предназначен для использования на страницах товаров. Он анализирует содержимое корзины и предлагает товары, которые могут дополнить покупку. Попытка продать сопутствующие товары до того, как пользователь перейдет к оформлению заказа, может быть более эффективной, чем аналогичная на странице «Корзины».

Где рекомендуем использовать алгоритм

Карточка товара

Готовые образы, коллажи

1 алгоритм

Total Look AI Stylist

Total Look AI Stylist

Доступные решения:

Блоки рекомендаций

Некоторым покупателям сложно подбирать гармоничный образ. Данный алгоритм решает эту проблему, предлагая на выбор несколько вариантов сочетания выбранного предмета одежды с другими, имеющимися в базе магазина товарами. Это повышает не только вероятность покупки этой вещи, но и стимулирует перекрестные продажи.

Например, если пользователь интересуется черной водолазкой, то в образе вместе с этим товаром будут рекомендоваться джинсы, куртка, кеды и сумка подходящего цвета. Образы подбираются с учетом общепринятых стилистических правил, то есть к шортам мы будем рекомендовать футболку, а не теплую куртку с шапкой. 

При построении рекомендаций алгоритм учитывает поведение других пользователей и популярность товаров. 

Где рекомендуем использовать алгоритм

Карточка товара

Total Look AI Stylist

Доступные решения:

Блоки рекомендаций

Некоторым покупателям сложно подбирать гармоничный образ. Данный алгоритм решает эту проблему, предлагая на выбор несколько вариантов сочетания выбранного предмета одежды с другими, имеющимися в базе магазина товарами. Это повышает не только вероятность покупки этой вещи, но и стимулирует перекрестные продажи.

Например, если пользователь интересуется черной водолазкой, то в образе вместе с этим товаром будут рекомендоваться джинсы, куртка, кеды и сумка подходящего цвета. Образы подбираются с учетом общепринятых стилистических правил, то есть к шортам мы будем рекомендовать футболку, а не теплую куртку с шапкой. 

При построении рекомендаций алгоритм учитывает поведение других пользователей и популярность товаров. 

Где рекомендуем использовать алгоритм

Карточка товара

Рекомендации к поисковому запросу

3 алгоритма

Базовый алгоритм

Базовый алгоритм

Доступные решения:

API
Email
Блоки рекомендаций

В этом сценарии мы рекомендуем товары, которые лучше всего подходят под поисковый запрос пользователя. При их формировании алгоритм опирается на поведение пользователей, которые уже искали что‑то подобное. Если таких товаров недостаточно, добавляются альтернативы к ним.

Алгоритм улучшает пользовательский опыт, помогая человеку подобрать наиболее подходящий товар даже по нестандартной, сложной или содержащей ошибку поисковой фразе. Примеры таких запросов: «средство для мытья посуды», «велик», «красный чайник Delonghi». Алгоритм использует классическое машинное обучение и множество проверенных годами решений.

Где рекомендуем использовать алгоритм

Страницы

Поиск

Пустой поиск

Письма

Брошенный поисковой запрос

Поисковые рекомендации с ограничением влияния сверхпопулярных товаров

Поисковые рекомендации с ограничением влияния сверхпопулярных товаров

Доступные решения:

API
Блоки рекомендаций

Вариант сценария «Поисковые рекомендации», в котором специально уменьшается вес самых популярных товаров. Например, чтобы не рекомендовать бананы в дополнение к большинству позиций в заказе в продуктовом интернет-магазине, система как бы накладывает штраф на этот продукт.

Где рекомендуем использовать алгоритм

Страницы

Поиск

Пустой поиск

Поисковые рекомендации на основе нейронных сетей

Поисковые рекомендации на основе нейронных сетей

В отличие от базового поискового алгоритма этот вариант использует глубокое обучение нейронной сети: алгоритм «понимает» смысл фразы, а не просто достает из нее название товара, что помогает точнее определить, что именно ищет пользователь.

Базовый алгоритм

Доступные решения:

API
Email
Блоки рекомендаций

В этом сценарии мы рекомендуем товары, которые лучше всего подходят под поисковый запрос пользователя. При их формировании алгоритм опирается на поведение пользователей, которые уже искали что‑то подобное. Если таких товаров недостаточно, добавляются альтернативы к ним.

Алгоритм улучшает пользовательский опыт, помогая человеку подобрать наиболее подходящий товар даже по нестандартной, сложной или содержащей ошибку поисковой фразе. Примеры таких запросов: «средство для мытья посуды», «велик», «красный чайник Delonghi». Алгоритм использует классическое машинное обучение и множество проверенных годами решений.

Где рекомендуем использовать алгоритм

Страницы

Поиск

Пустой поиск

Письма

Брошенный поисковой запрос

Поисковые рекомендации с ограничением влияния сверхпопулярных товаров

Доступные решения:

API
Блоки рекомендаций

Вариант сценария «Поисковые рекомендации», в котором специально уменьшается вес самых популярных товаров. Например, чтобы не рекомендовать бананы в дополнение к большинству позиций в заказе в продуктовом интернет-магазине, система как бы накладывает штраф на этот продукт.

Где рекомендуем использовать алгоритм

Страницы

Поиск

Пустой поиск

Поисковые рекомендации на основе нейронных сетей

В отличие от базового поискового алгоритма этот вариант использует глубокое обучение нейронной сети: алгоритм «понимает» смысл фразы, а не просто достает из нее название товара, что помогает точнее определить, что именно ищет пользователь.

Персональные рекомендации

6 алгоритмов

Базовый алгоритм

real-time & personal

Базовый алгоритм

real-time & personal

Доступные решения:

API
Блоки рекомендаций

Алгоритм анализирует поведение пользователя и рекомендует товары, которые наиболее ему интересны. Если у человека пока нет истории просмотра, ему можно показать популярные товары.

Если пользователь проявлял интерес к определенным товарам, алгоритм подберет альтернативные предложения и поможет ему найти наиболее подходящий, что приблизит к покупке. Если же пользователь уже что-то заказывал, то алгоритм предложит ему сопутствующие товары.

Где рекомендуем использовать алгоритм

404 страница

Личный кабинет

Пустой поиск

Главная страница

Персональные рекомендации для страницы категории

real-time & personal

Персональные рекомендации для страницы категории

real-time & personal

Доступные решения:

API

Алгоритм аналогичен базовому, но рекомендуются только товары из текущей категории и ее подкатегорий. Алгоритм использует только предыдущие действия пользователя с товарами (просмотр, добавления в корзину, заказы) и неявные связи между товарами. От «популярных товаров из интересных пользователю категорий» данный алгоритм отличается тем, что он анализирует краткосрочные интересы пользователя.

Где рекомендуем использовать алгоритм

Категория

Ранее просмотренные пользователем товары

real-time & personal

Ранее просмотренные пользователем товары

real-time & personal

Доступные решения:

API
Блоки рекомендаций

Алгоритм рекомендует пользователю товары, которые он уже смотрел. Это облегчает навигацию по магазину, а также напоминает человеку о его потребности и подталкивает к покупке.

Где рекомендуем использовать алгоритм

Главная страница

Личный кабинет

404 страница

Карточка товара (в некоторых случаях)

Корзина (в некоторых случаях)

Персональные рекомендации на основе прошлых заказов

real-time & personal

Персональные рекомендации на основе прошлых заказов

real-time & personal

Доступные решения:

API
Блоки рекомендаций

Алгоритм рекомендует пользователю товары, которые он уже покупал. Учитывает давность и частоту покупок. Сценарий актуален для интернет-магазинов, где есть товары повторного спроса: детское питание, корма для животных, аптеки и так далее.

Где рекомендуем использовать алгоритм

Страницы

Главная страница

404 страница

Личный кабинет

Карточка товара (в некоторых случаях)

Корзина (в некоторых случаях)

Письма

Next Best Offer

Персонализация рекомендаций с учётом интереса пользователя к свойствам товаров

real-time & personal

Персонализация рекомендаций с учётом интереса пользователя к свойствам товаров

real-time & personal

Доступные решения:

API
Блоки рекомендаций

Данный алгоритм работает на основе базового. Формирует выдачу таким образом, чтобы в начале стояли товары, максимально похожие по свойствам с теми, которыми данный пользователь интересовался в течение последних 2 часов. Учитывает бренд, цену и тип товара.

Где рекомендуем использовать алгоритм

Любая страница, зависит от базового алгоритма

Товары с учётом размеров

real-time & personal

Товары с учётом размеров

real-time & personal

Доступные решения:

API
Блоки рекомендаций

Отсортировывает выдачу базового алгоритма с учетом размера, интересующего пользователя. Информацию получаем на основе анализа товаров, добавленных в корзину. Алгоритм учитывает, что для разных товарных категорий понятие «размер» может иметь свой смысл.

Где рекомендуем использовать алгоритм

Главная страница

Категория

Карточка товара

Корзина

и др.

Базовый алгоритм

real-time & personal

Доступные решения:

API
Блоки рекомендаций

Алгоритм анализирует поведение пользователя и рекомендует товары, которые наиболее ему интересны. Если у человека пока нет истории просмотра, ему можно показать популярные товары.

Если пользователь проявлял интерес к определенным товарам, алгоритм подберет альтернативные предложения и поможет ему найти наиболее подходящий, что приблизит к покупке. Если же пользователь уже что-то заказывал, то алгоритм предложит ему сопутствующие товары.

Где рекомендуем использовать алгоритм

404 страница

Личный кабинет

Пустой поиск

Главная страница

Персональные рекомендации для страницы категории

real-time & personal

Доступные решения:

API

Алгоритм аналогичен базовому, но рекомендуются только товары из текущей категории и ее подкатегорий. Алгоритм использует только предыдущие действия пользователя с товарами (просмотр, добавления в корзину, заказы) и неявные связи между товарами. От «популярных товаров из интересных пользователю категорий» данный алгоритм отличается тем, что он анализирует краткосрочные интересы пользователя.

Где рекомендуем использовать алгоритм

Категория

Ранее просмотренные пользователем товары

real-time & personal

Доступные решения:

API
Блоки рекомендаций

Алгоритм рекомендует пользователю товары, которые он уже смотрел. Это облегчает навигацию по магазину, а также напоминает человеку о его потребности и подталкивает к покупке.

Где рекомендуем использовать алгоритм

Главная страница

Личный кабинет

404 страница

Карточка товара (в некоторых случаях)

Корзина (в некоторых случаях)

Персональные рекомендации на основе прошлых заказов

real-time & personal

Доступные решения:

API
Блоки рекомендаций

Алгоритм рекомендует пользователю товары, которые он уже покупал. Учитывает давность и частоту покупок. Сценарий актуален для интернет-магазинов, где есть товары повторного спроса: детское питание, корма для животных, аптеки и так далее.

Где рекомендуем использовать алгоритм

Страницы

Главная страница

404 страница

Личный кабинет

Карточка товара (в некоторых случаях)

Корзина (в некоторых случаях)

Письма

Next Best Offer

Персонализация рекомендаций с учётом интереса пользователя к свойствам товаров

real-time & personal

Доступные решения:

API
Блоки рекомендаций

Данный алгоритм работает на основе базового. Формирует выдачу таким образом, чтобы в начале стояли товары, максимально похожие по свойствам с теми, которыми данный пользователь интересовался в течение последних 2 часов. Учитывает бренд, цену и тип товара.

Где рекомендуем использовать алгоритм

Любая страница, зависит от базового алгоритма

Товары с учётом размеров

real-time & personal

Доступные решения:

API
Блоки рекомендаций

Отсортировывает выдачу базового алгоритма с учетом размера, интересующего пользователя. Информацию получаем на основе анализа товаров, добавленных в корзину. Алгоритм учитывает, что для разных товарных категорий понятие «размер» может иметь свой смысл.

Где рекомендуем использовать алгоритм

Главная страница

Категория

Карточка товара

Корзина

и др.

Узнайте, как рекомендации помогут вашему бизнесу

Покажем работу всех алгоритмов рекомендаций, расскажем про возможности экосистемы Retail Rocket Group и ответим на ваши вопросы.