Система автоматической рекомендации товаров на платформах электронной коммерции работает на основе искусственного интеллекта. 1 Вот некоторые этапы процесса:

1. Понимание поведения клиентов. 1 Искусственный интеллект улавливает сигналы от действий пользователя: кликов, поисков, прокруток. 1 На основе этих данных создаётся подробная карта предпочтений, привычек и намерений клиента. 1
2. Обработка данных в режиме реального времени. 1 Данные хранятся в облачных базах, где они объединяются и анализируются. 1 Например, если покупатель начинает искать походное снаряжение, система немедленно переключается на демонстрацию сопутствующих товаров: рюкзаков, ботинок или бутылок с водой. 1
3. Прогнозирование того, чего клиенты могут захотеть дальше. 1 Искусственный интеллект использует шаблоны от похожих клиентов, чтобы предсказать, чего может захотеть новый пользователь. 1 Например, если пользователям, купившим коврики для йоги, также понравились поролоновые ролики, система быстро предложит их. 1
4. Обучение и адаптация. 1 Каждое взаимодействие обновляет систему, со временем уточняя её предложения, чтобы они были более точными. 1 Например, если клиент часто пропускает предложения по одежде, но нажимает на гаджеты, искусственный интеллект начинает показывать рекомендации, связанные с технологиями, в дальнейшем. 1
5. Предоставление персонализированных рекомендаций. 1 Система искусственного интеллекта упаковывает всё в визуально привлекательные, сверхрелевантные рекомендации. 1

Также для формирования рекомендаций могут использоваться алгоритмы на основе истории заказов. 5 Они сравнивают заказы пользователя с заказами других клиентов и рекомендуют товары, которые обычно входят в похожий по составу заказ. 5 Ещё один метод — рекомендации на основе схожести товаров. 5 Система ищет товары, которые похожи на выбранные или просмотренные пользователем. 5