Использование поведенческих рекомендаций для повышения конверсии

Презентация к докладу Романа Зыкова, директора по аналитике Wikimart.ru на конференции iMetrics.

Рекомендательные системы давно вошли в жизнь e-commerce сайтов. В своем докладе, Роман привел примеры использования рекомендаций в интернет-магазине.

Это могут быть рекомендации для:

  • поиска;
  • просмотров товаров;
  • аналогичных товаров;
  • популярных товаров;
  • одновременно покупаемых товаров;
  • конкретных покупателей.

В докладе приведен пример расчета вероятности привлекательности товара для клиента, на основе истории покупок сегмента покупателей со схожими характеристиками. Конечно, перемножение матриц не самый простой для расчета алгоритм, но он позволяет отранжировать товары для рекомендаций.

В качестве инструментов внедрения рекомендаций, помимо самописных решений, Роман привел примеры Hadoop Mahout (Java фреймворка для анализа больших данных) и бесплатного сервиса easyrec.com (основанного на том же фреймворке).

Напоследок, рекомендация, знакомая всем маркетологам – все полученные результаты тестировать (например, с помощью a/b тестов).


Понравилось? Тогда лайк, плиз!