Алгоритм рекомендаций на сайте ООО «Олтайм»

Рекомендации — это набор виджетов на сайте, в приложении и e-mail с подборкой товаров, которые могут заинтересовать пользователя. Рекомендательная система на сайте AllTime.ru отвечает за отбор товаров, релевантных контексту показа виджетов, и порядок отображения этих товаров.

AllTime.ru использует два типа рекомендаций:
- пользовательское поведение
- товарная база магазина.

Алгоритмы рекомендаций являются гибридными - в зависимости от ситуации они могут использовать как поведение, так и данные по товарам. При этом используется всё доступное поведение пользователей, которое представлено в виде различных событий.

1. Данные о поведении пользователей

1.1. Данные о взаимодействии пользователей с товарами

Активно используются события просмотра карточки товара, добавления товара в корзину и заказа товара.

Варианты использования этих событий:
- для получения информации по отдельному товару, в первую очередь о совокупной популярности;
- данные о распределении товаров по пользовательским сессиям используются для получения информации о том как соотносятся различные товары - какие группы товаров используются в качестве товаров-заменителей или дополняющих товаров;
- прошлые товарные события текущей сессии пользователя, прошлой его сессии, а также данные о сессиях других пользователей позволяют определить товары и товарные категории для показа, которые могут заинтересовать данного пользователя.

1.2. Данные о взаимодействии пользователей с внутренней поисковой системой магазина

Совместно с данными о взаимодействии пользователя с товарами, могут использоваться для расчета поисковых рекомендаций. Данный тип рекомендаций показывается на странице внутреннего поиска.

1.3. Данные о взаимодействии пользователей с системой рекомендаций

Активно используются события просмотра и клика на товар в виджете рекомендаций. Эти события используются для выбора таких вариантов конфигурации и товаров для показа в виджетах, которые показали себя наилучшим образом ранее.

2. Данные о товарной базе магазина

Включают все предоставляемые магазином атрибуты товаров, информацию о категориях, ценах, доступности.

Варианты использования:
- если поведенческих данных о взаимодействии пользователей с данным товаром недостаточно и требуется определить сходство между товарами;
- для обеспечения наибольшего разнообразия выдачи алгоритма рекомендаций;
- совместно с данными о поведении пользователя могут использоваться для определения интереса к товарным атрибутам и показа в первую очередь товаров с наиболее интересными пользователю атрибутами;
- изображения могут быть использованы для подбора наиболее стилистически подходящих товаров;
- некоторые алгоритмы используют цены и время появления товаров в магазине;
- для фильтрации товаров по производителю, акциям и прочим товарным атрибутам в соответствии с потребностями магазина.

Ашберн
Москва
Санкт-Петербург
Астрахань
Барнаул
Брянск
Владимир
Волгоград
Воронеж
Грозный
Екатеринбург
Зеленоград
Иркутск
Казань
Калининград
Киров
Краснодар
Красноярск
Мурманск
Набережные Челны
Нижневартовск
Нижний Новгород
Новокузнецк
Новосибирск
Омск
Пермь
Ростов-на-Дону
Рязань
Самара
Саратов
Ставрополь
Сургут
Тамбов
Тольятти
Тула
Тюмень
Ульяновск
Уфа
Челябинск
Ярославль
ПОДПИШИТЕСЬ НА НАШУ РАССЫЛКУ
Нажимая «Подписаться» вы соглашаетесь с политикой обработки персональных данных.
Магазины
Войти или создать профиль
Телефон
E-mail
Забыли пароль? Регистрация
Расскажите о нас
Пожаловаться
Задать вопрос
Стать корпоративным клиентом
Перезвоните мне