Цивилизация
Отдел машинного обучения Rambler&Co внедрил рекомендательную систему на двух e-commerce-площадках: сервисе Price.ru и интернет-магазине Ecco. Тесты показали, что машина существенно обыгрывает человека в рекомендациях – прирост CTR этого блока составил до 50%, говорится в сообщении компании.
Машина автоматически находит нетривиальные закономерности и постоянно совершенствует свои рекомендации. Алгоритм анализирует поведение пользователей в интернет-магазине и предлагает товары на основе его предпочтений и схожести товаров.
Проект с компанией Ecco также дал хорошие результаты. Товарные рекомендации анализируют интересы клиентов интернет-магазина и показывают, что именно будет наиболее интересно для пользователя в данный момент времени. Рекомендательная система основывается на потребностях посетителей интернет-магазина и делает интересные именно им предложения, увеличивая доход интернет-магазина за счет роста конверсии, среднего чека и частоты повторных покупок.
«Мы успешно запустили первый пилот с Rambler&Co. Алгоритм на основе поведения пользователей формирует в карточке товара блок похожих моделей. По результатам A/B-тестов рекомендательный движок показал рост CTR на 35–50% и увеличил выручку при переходах из этого блока почти в два раза», – рассказала Алла Баринова, руководитель отдела развития электронной коммерции компании Ecco.
«Данное решение работает для любых проектов e-commerce с установленным счетчиком «Рамблер/Топ-100» и наличием разметки e-commerce событий. Сервис поддерживает стандартную для популярных систем аналитики разметку e-commerce событий, и большинству интернет-магазинов не нужно добавлять новый код на сайт. Сейчас мы предоставляем в бета-тестирование рекомендательную систему представителям электронной коммерции», — отметил руководитель отдела машинного обучения Rambler&Co Павел Клеменков.
