Правила применения рекомендательных технологий
Согласно закону 408-ФЗ Рекомендательные технологии – это технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа данных, которые относятся к предпочтениям пользователей сети «Интернет», находящихся на территории Российской Федерации.
Зачем нужны рекомендательные технологии
Рекомендательные технологии используются для анализа больших объемов данных и предоставления персонализированных рекомендаций, основанных на предпочтениях и поведении пользователя. Рекомендательные технологии позволяют:
Рекомендательные алгоритмы в ритейле работают на основе анализа данных о покупателях и покупаемых ими товаров. Также учитываются акции, в которых участвуют покупатели. Это основная информация для подготовки рекомендаций.
Дополнительно могут также учитываться:
Рекомендательные алгоритмы в ритейле работают на основе анализа данных о покупателях и товарах. Алгоритмы сначала анализируют данные о покупателях, чтобы понять их предпочтения и интересы. Затем они исследуют информацию о товарах, чтобы определить, какие из них могут быть наиболее релевантными для каждого покупателя.
На основе этих данных алгоритмы создают персонализированные рекомендации для каждого покупателя. Они могут предлагать дополнительные товары, которые могут заинтересовать клиента, или рекомендовать товары, которые были популярны у других покупателей с похожими предпочтениями.
Рекомендательные алгоритмы обновляются и улучшаются по мере получения новых данных о покупателях и товарах. Это позволяет им становиться все более точными и предлагать более релевантные рекомендации.
Зачем нужны рекомендательные технологии
Рекомендательные технологии используются для анализа больших объемов данных и предоставления персонализированных рекомендаций, основанных на предпочтениях и поведении пользователя. Рекомендательные технологии позволяют:
- Предлагать покупателям дополнительные товары или услуги, которые могут быть им интересны. Это позволяет сократить время на поиск и принятие решений.
- Повышать удовлетворённость покупателей. Обычно клиенты предпочитают персонализированные рекомендации общим рекомендациям. Когда клиент получает персонализированные рекомендации, он чувствует, что магазин заботится о его потребностях и предлагает ему наиболее подходящие варианты.
Рекомендательные алгоритмы в ритейле работают на основе анализа данных о покупателях и покупаемых ими товаров. Также учитываются акции, в которых участвуют покупатели. Это основная информация для подготовки рекомендаций.
Дополнительно могут также учитываться:
- Доступные товары для рекомендаций. Обычно из рекомендаций исключаются некоторые товары по запросу торговой сети и товары по акциям, на которые действуют массовые скидки.
- Наличие товара в ассортиментной матрице магазинов, где совершает покупки тот или иной покупатель.
- Минимальная розничная цена на некоторые виды алкоголя.
Рекомендательные алгоритмы в ритейле работают на основе анализа данных о покупателях и товарах. Алгоритмы сначала анализируют данные о покупателях, чтобы понять их предпочтения и интересы. Затем они исследуют информацию о товарах, чтобы определить, какие из них могут быть наиболее релевантными для каждого покупателя.
На основе этих данных алгоритмы создают персонализированные рекомендации для каждого покупателя. Они могут предлагать дополнительные товары, которые могут заинтересовать клиента, или рекомендовать товары, которые были популярны у других покупателей с похожими предпочтениями.
Рекомендательные алгоритмы обновляются и улучшаются по мере получения новых данных о покупателях и товарах. Это позволяет им становиться все более точными и предлагать более релевантные рекомендации.