Персональные товарные рекомендации:
- Самостоятельный сервис с простыми интеграциями
- AI-модели по товарам и портретам
- Исходная информация для моделей – товарный каталог, чеки, клики, переходы
Персональные рекомендации используются:
- Сайт
- Мобильное приложение
- E-mail-рассылки
- Push-уведомления

Показывает популярные товары/услуги за выбранный период. Популярность определяется по количеству покупок, затем по просмотрам.
Рассчитывается рейтинг среди всего списка товаров. Алгоритм предлагает топ-N популярных товаров из каждой категории согласно позиции в общем рейтинге. Более широкий спектр рекомендаций из разных категорий.

Показывает похожие товары/услуги для каждого просмотренного в последней сессии клиента. Сходство задаётся параметрами продуктов в порядке убывания приоритета.
Нейросеть формирует N-мерное векторное представление каждого товара на основе описания, свойств, атрибутов и статистики покупок. Выбираются товары с минимальным косинусным расстоянием между векторами.

Показывает сопутствующие товары/услуги для продуктов в корзине. Расчёт по частоте совместных покупок в чеках, с настройкой параметров сходства (производитель в приоритете).
Набор моделей анализирует корзины множества покупателей и устанавливает взаимосвязи между товарами по частоте встречаемости в одной корзине. Учитывается влияние набора товаров на сопутствующий.

Показывает товары/услуги, недавно поступившие в сток.
Новинки определяются по признаку или списку.

Показывает сопутствующие товары/услуги для товаров из последнего заказа клиента.
Расчёт по частоте совместных покупок в чеках, с настройкой параметров сходства.

Показывает клиенту товары/услуги, подходящие именно ему.
Учитывает просмотры, заказы, избранное, историю корзины и поведение похожего сегмента.



на сайте




10
Релизов
выпускаем в год
Превратите данные в рекомендации
Оставьте контакты — и мы расскажем, как модуль товарных рекомендаций увеличит выручку вашего бизнеса