Как работают рекомендательные системы в современных торговых центрах?

Рекомендательные системы в торговых центрах собирают данные о пользователях, анализируют товары и с помощью алгоритмов машинного обучения выдают персонализированные предложения. sberbusiness.live

Есть несколько подходов к формированию рекомендаций: sberbusiness.live

• Контентная фильтрация. sberbusiness.live Рекомендации на основе характеристик товаров. sberbusiness.live Например, если клиент приобрёл обувь, то алгоритм будет рекомендовать аналогичный или сопутствующий товар — средство по уходу за обувью. datanomics.ru
• Коллаборативная фильтрация. sberbusiness.live Рекомендации на основе поведения похожих пользователей. sberbusiness.live Например, если одному пользователю нравится элемент X, а другому нравятся и X, и Y, то первый пользователь может быть также заинтересован в элементе Y. datanomics.ru
• Фильтрация на основе знаний. sberbusiness.live Рекомендации с учётом конкретных параметров и потребностей. sberbusiness.live Например, при покупке смартфона на сайте всплывает рекомендация приобрести чехол или наушники. www.retail.ru
• Гибридные системы. sberbusiness.live www.retail.ru Комбинация нескольких подходов. sberbusiness.live Например, клиенту будут предложены товары, похожие на те, что он уже просмотрел или приобрёл, и те, которые приобрели другие пользователи со схожими предпочтениями и потребностями. www.retail.ru

Рекомендательные системы помогают посетителям выбрать подходящие товары и экономят их время, а продавцы получают дополнительную выручку и лояльных покупателей. www.simbirsoft.com