promo

Рекомендательная система

Рекомендации — это набор виджетов на сайте, в приложении и e-mail с подборкой товаров, которые могут заинтересовать пользователя.
Существует два источника данных для рекомендаций - пользовательское поведение и товарная база магазина.

Используемые на Price.ru 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. 1.1.Данные о взаимодействии пользователей с товарами

      Наибольшим влиянием в данных о поведении пользователя обладают события взаимодействия 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.
    2. 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 магазина.

    3. 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

    Включают все предоставляемые магазинами 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.

Последнее обновление 14.02.2024