Дайджест: Обновления в персональных рекомендациях за июнь 2019

30 Июл ‘19

Привет! В июньском спринте мы сконцентрировались на механиках рекомендаций. Изменений получилось очень много, поэтому рассказываем о новых алгоритмах в отдельном дайджесте:

Персональные рекомендации для анонимных и авторизованных клиентов в реальном времени

В Mindbox уже есть алгоритм «Персональные рекомендации». Он рассчитывает рекомендации для всех клиентов в базе раз в сутки. Такая частота подходит, если актуальность рекомендаций не критична. Это могут быть механики реактивации, next best offer и другие.

Если же клиент только зарегистрировался на сайте или анонимно просматривает товары, то у него еще нет истории просмотров и заказов. Для такого посетителя важно считать рекомендации «на лету», на основании его интересов в настоящий момент.

Для этого мы сделали отдельный алгоритм «Событийные персональные рекомендации».

Когда клиент совершает действия на сайте: просматривает товар или кладет его в корзину — в режиме реального времени формируется запрос к Mindbox. В запросе передаем, кто, чем и как интересовался. В ответ для пользователя рассчитываются рекомендации.

В основном этот алгоритм применяется для рекомендаций на сайте. Мы подробно рассказали про персональные товарные рекомендации Mindbox в технической статье на Хабре.

Страница создания алгоритма
Страница создания алгоритма: можно указать сегмент продуктов, которые хотим рекомендовать

Алгоритм показывает клиенту продукты, которые часто покупают с выбранным им товаром. В ограничениях алгоритма задаем, какую категорию товаров к какой рекомендуем. Например, для всех товаров рекомендуются только новинки ассортимента.

Алгоритм работает, основываясь на модели машинного обучения. Он подбирает релевантные рекомендации к каждому товару, в том числе к такому, который ранее не покупали.

Например, клиент смотрит велосипед, который только добавили в каталог. Раньше его не покупали, но покупали другие велосипеды. Алгоритм анализирует, что покупали вместе с ними. Новый алгоритм учтет категорию товара, цену и любые другие данные, которые вы укажете в дополнительных полях товара, и подберет релевантные рекомендации сопутствующих товаров.

Страница настройки алгоритма «Сопутствующие товары»
Страница настройки алгоритма «Сопутствующие товары»

Алгоритм «Ручное соответствие категория–категория»

В этом алгоритме вручную настраиваем, какие сопутствующие товары рекомендовать к какой категории продуктов. В настройках можно указать соотношение рекомендуемых категорий.

Например, можем к сноубордам рекомендовать три разных продукта из категории «Ботинки», два продукта из категории «Шлемы» и один продукт из категории «Крепления». И всё это в идеале одного цвета и производителя. Для сравнения описанный выше алгоритм «Сопутствующие товары» просто порекомендовал бы всё, что часто покупают со сноубордом.

Алгоритм «Ручное соответствие категория–категория»
Настройка алгоритма «Ручное соответствие категория–категория»
Настройка алгоритма «Ручное соответствие категория–категория»

Алгоритм «Похожие товары» с ручной настройкой критериев сходства

Этот алгоритм рекомендует клиенту товары, похожие на тот, что он просматривал. Критерии «похожести» и их приоритет гибко настраиваются на странице алгоритма.

Допустим, для категории продукта «Варежки» мы настроили следующие критерии и их приоритет: пол, цена, цвет. Клиентка просматривает синие женские варежки за 500 рублей. В первую очередь алгоритм рекомендует ей варежки с полным соответствием критериям. Если синих варежек не будет, порекомендует варежки другого цвета. Если другого цвета тоже не окажется в наличии, попробует подобрать нужные варежки из другой ценовой категории. И так далее по приоритетности критериев.

Жесткое соответствие определенных критериев тоже настраивается. Например, если женские варежки не нашлись, можем ничего не рекомендовать.

Страница настройки алгоритма «Похожие товары»: задаем критерии и их приоритет
Страница настройки алгоритма «Похожие товары»: задаем критерии и их приоритет

Дайджест написал

Владислав Покуса
Владислав Покуса,Продуктолог

Подпишитесь на наш ежеквартальный дайджест новостей

Пожалуйста, оставьте информацию о вас

Свяжемся в течение
рабочего дня

Заявка на партнерство

Свяжемся в течение
рабочего дня

Обратная связь

Мы используем файлы cookie
Отказаться от обработки данных