Как маркетплейсы используют алгоритм персонализированных рекомендаций для удержания клиентов?

Маркетплейсы используют алгоритм персонализированных рекомендаций для удержания клиентов следующим образом:

1. Анализ данных о покупателях. smm-agentstvo.ru apptask.ru Информация о предпочтениях, покупках, поисковых запросах и поведении клиентов на платформе позволяет создавать персонализированные предложения и рекомендации. smm-agentstvo.ru
2. Использование алгоритмов машинного обучения. smm-agentstvo.ru Путем анализа больших объёмов данных можно выявить предпочтения и интересы каждого клиента и на основе этих данных предлагать релевантные товары и услуги. smm-agentstvo.ru
3. Формирование рекомендаций. promocodes.hi-tech.mail.ru Алгоритмы анализируют поведение покупателей, а также их краткосрочные и долгосрочные интересы. promocodes.hi-tech.mail.ru В рекомендациях можно найти не только похожие предложения по более низким ценам или аксессуары к выбранным товарам, но и менее очевидные вещи, например, только что закончившийся шампунь любимой марки или варианты подарков для близких к определённой дате. promocodes.hi-tech.mail.ru
4. Персональные скидки и акции. promocodes.hi-tech.mail.ru Специальные предложения маркетплейсов формируются исходя из истории покупок, интересов, а также поведения на платформе. promocodes.hi-tech.mail.ru

Такие рекомендации удерживают внимание покупателей и повышают их вовлечённость. promocodes.hi-tech.mail.ru В итоге пользователи проводят больше времени на странице маркетплейса, чаще делают заказы, а также реже их возвращают. promocodes.hi-tech.mail.ru