Как работают алгоритмы оценки покупателей на онлайн-платформах?

Алгоритмы оценки покупателей на онлайн-платформах работают на основе рекомендательных систем, которые помогают угадывать интересы пользователей. 4

Персонализированные рекомендательные системы анализируют профиль пользователя и его предпочтения. 4 Они предлагают рекомендации, учитывая историю просмотров, покупок или оценок. 4

Неперсонализированные рекомендательные системы не собирают и не обрабатывают все эти данные. 4 Они предлагают рекомендации на основе общих паттернов или популярности предметов покупки, основанные на количестве просмотров, продаж или оценок. 4

Некоторые примеры работы алгоритмов на онлайн-платформах:

• Ozon. 2 Рекомендательная система маркетплейса оценивает вероятность взаимодействия пользователя с каждым товаром из отобранных. 2 При этом она учитывает несколько типов взаимодействия: покупка товара, клик на карточку товара, добавление в корзину, добавление в избранное. 2
• Wildberries. 2 Площадка анализирует информацию о действиях и запросах пользователя на маркетплейсе, данные о его геолокации и устройстве, длительность поисковой сессии и источник перехода на сайт, а также дату и время посещения платформы. 2
• Яндекс.Маркет. 2 Алгоритм выбирает рекомендованные товары по принципу ранжирования. 2 Чем выше вероятность, что покупатель откроет карточку товара, закажет его, положит в корзину или добавит в избранное, тем выше этот товар оказывается в списке ранжирования. 2