Как работает персонализация контента на сайтах электронной коммерции?

Персонализация контента на сайтах электронной коммерции работает за счёт динамической подстройки ресурса под предпочтения и потребности пользователя. 3 Рекомендательная система персонализирует контент в режиме реального времени. 3

Процесс можно условно разделить на два этапа: 1

1. Взаимодействие с пользователем на сайте интернет-магазина. 1 Когда клиент впервые приходит на сайт, он видит версию для новых посетителей, так как информации о его предпочтениях и интересах ещё нет. 1 Но стоит пользователю проявить интерес к категории товара или конкретным позициям, контент сайта начинает автоматически подстраиваться под его потребности. 1
2. Коммуникация с пользователем после того, как он закрыл сайт интернет-магазина. 1 К этому пункту можно отнести email-рассылки, триггерные письма, sms и push-уведомления, сообщения в мессенджерах и других каналах. 1

Для проработки индивидуального контента используются разные виды данных: 2

• Поведенческие и психографические данные. 2 Это информация о том, что пользователь выбирал и/или смотрел на сайте, а также, что приобрёл ранее. 2
• Географические данные. 2 Они позволяют заранее сортировать товар в случае, если отдельные позиции не доставляются в регион клиента. 2 Также на основе этих данных можно предоставлять клиенту информацию о сроках и стоимости доставки. 2
• Персональные данные «от первого лица». 2 Клиент сам может рассказать о себе, например, указать размерную сетку или стилевые предпочтения. 2
• Временные данные. 2 В зависимости от дня недели можно настраивать соответствующие рекомендации. 2
• Частота действий на сайте. 2 Например, чтобы подтолкнуть пользователя вернуться на сайт и завершить покупку, формируются уведомления. 2

В персонализации электронной коммерции важную роль играют искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (ML). 5 Эти технологии анализируют большие объёмы данных, чтобы найти закономерности и предсказать предпочтения пользователей. 5