Как работает алгоритм персонализированных рекомендаций в крупных онлайн-ритейлерах?

Алгоритм персонализированных рекомендаций в крупных онлайн-ритейлерах работает на основе анализа больших объёмов данных с помощью искусственного интеллекта (ИИ). datalab.automacon.ru

Некоторые этапы работы алгоритма на примере маркетплейса Ozon: sber.pro

1. Сбор информации о пользователе и товарах, которые могут ему теоретически подойти. sber.pro
2. Отбор релевантных товаров (обычно 2000–4000). sber.pro e-pepper.ru
3. Оценка товаров по ряду параметров (каждый продукт получает баллы от 0 до 1). sber.pro
4. Сортировка вариантов и рассылка предложений для покупателя. sber.pro

При подготовке рекомендаций учитываются разные подходы, в том числе: sber.pro

• Контентные методы — свойства товара (цвет, размер, описание). sber.pro
• Последовательные алгоритмы — в каком порядке просматривались товары. sber.pro

В Wildberries для формирования рекомендаций анализируют, например, 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. e-pepper.ru

В «Яндекс Маркете» для рекомендаций используют, в частности, историю поиска товаров, покупок на сервисе, просмотры и клики, товары, добавленные в корзину и избранное, размеры одежды, которую человек покупал раньше, любимые бренды. e-pepper.ru

В «СберМаркете» персонализированные рекомендации — это предположение о том, какой товар может быть интересен пользователю исходя из сведений о действиях, совершённых данным пользователем на сервисе. e-pepper.ru