Персонализированная система рекомендаций в онлайн-магазинах работает следующим образом:

1. Собираются данные о покупателях. 1 К ним относятся пол, возраст, город проживания и предпочтения в покупках. 1
2. Алгоритмы анализируют поведение пользователей. 1 Они запоминают, какие позиции просматривал клиент, какие товары он добавлял в корзину, но так и не купил. 1
3. На основе этих данных формируются рекомендации. 1 Системы и алгоритмы предугадывают интересы посетителя и предлагают именно те позиции, которые с большой вероятностью человек захочет приобрести. 1

Хорошая система персонализации оценивает не только явные действия, такие как клики по товарам, добавления в корзину и историю совершённых покупок, но и различные характеристики товаров: цвет, бренд, ценовой диапазон и другие свойства. 2

Таким образом, после проявления интереса хотя бы к одному товару или категории, контент сайта начинает автоматически подстраиваться под предпочтения пользователя. 2 И при следующем его визите все страницы сайта, включая главную, будут персонализированными. 2