Маркетплейсы используют алгоритм персонализированных рекомендаций для удержания клиентов следующим образом:

1. Анализ данных о покупателях. 25 Информация о предпочтениях, покупках, поисковых запросах и поведении клиентов на платформе позволяет создавать персонализированные предложения и рекомендации. 2
2. Использование алгоритмов машинного обучения. 2 Путем анализа больших объёмов данных можно выявить предпочтения и интересы каждого клиента и на основе этих данных предлагать релевантные товары и услуги. 2
3. Формирование рекомендаций. 1 Алгоритмы анализируют поведение покупателей, а также их краткосрочные и долгосрочные интересы. 1 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. 1
4. Персональные скидки и акции. 1 Специальные предложения маркетплейсов формируются исходя из истории покупок, интересов, а также поведения на платформе. 1

Такие рекомендации удерживают внимание покупателей и повышают их вовлечённость. 1 В итоге пользователи проводят больше времени на странице маркетплейса, чаще делают заказы, а также реже их возвращают. 1