Рекомендательные системы DataLab

Рекомендательные системы

Разработка рекомендательных систем для персонализированных предложений товаров и услуг на основе глубокого обучения (Deep Learning).

Рекомендательная система анализирует поведение ваших пользователей, предсказывает вероятность выбора конкретных товаров или услуг. С ней вы улучшаете пользовательский опыт, повышаете количество товаров в среднем чеке и его итоговую сумму, уменьшаете отток клиентов.

Разработка рекомендательной системы, в

основе которой лежит машинное обучение,

позволит вашей компании

Увеличить конверсию

Пользователь может купить рекомендованный товар вместо или в дополнение к рассматриваемому, с меньшей вероятностью уйдет с сайта/мобильного приложения без покупки.

1
Увеличить средний чек за счет cross-sell и upsell

Благодаря рекомендации более дорогих товаров и продажи сопутствующих, а также альтернативных предложений для позиций, которых нет в наличии.

2
Сегментировать клиентскую базу

Объединить клиентов в группы (кластеры), используя неявные связи между признаками. Выделить целевые аудитории исходя из потребностей клиентов, а не формальных характеристик.

3
Сформировать доверие/ оценить отношение покупателя к продукту или услуге

Покупатель видит заботу о своих интересах.

4
Ненавязчивое продвижение

Различных ассортиментных групп, брендов и т. д.

5
Облегчение навигации

Клиенту легче найти сопутствующие или похожие товары в ассортименте магазина.

6

Персональные рекомендации

Подбираются на основе действий и предпочтениях пользователя: предыдущих заказах, просмотренных страницах, личных параметрах и выборе похожих пользователей.

Покупатели не тратят время и силы на поиск и выбор продукта, а бизнес увеличивает средний чек в онлайне и повышает конверсию.

Выгоды от использования рекомендательной платформы DataLab

Выгоды для ритейлеров, в первую очередь это:

увеличение лояльности покупателей через подходящие, а не назойливые рекомендации;
повышение выручки за счет повторных покупок и продаж сопутствующих товаров;
понимание целевой аудитории, что помогает более точно использовать маркетинговые инструменты.

Рекомендательная система “DataLab” «отсекает» изначально неподходящие для покупателя товары. В результате он получает то, что ему нужно, с минимальными временными затратами.

Для кого подходит рекомендательная система “DataLab”

E-commerce

Банкам

Страховым компаниям

FoodTech

Saas

EdTech

Если ваша компания из другой отрасли, а в клиентской

базе более 100 000 человек, мы будем вам полезны →

Рекомендательная система "DataLab" - пак различных персонализаций сайта/мобильного приложения по более чем 20 сценариям на каждом этапе пути покупателя:

персонализация главной страницы;
персонализация страницы товара;
персонализация страницы товара, которого нет в наличии;
рекомендации на странице категории/подкатегории;
персонализация страницы корзины покупателя;
персонализация страницы внутреннего поиска по сайту;
персонализация личного кабинета пользователя;
персонализация страницы распродаж/специальных предложений;
персонализация 404 страницы.

Система отслеживает поведение посетителя, анализирует его поведение и товарную матрицу и, исходя из данных, формирует персональные предложения.

Для формирования персональных рекомендаций используется математический фундамент: контентная и коллаборативная фильтрация, предсказательные модели на основе машинного обучения и цепей Маркова, байесовская статистика, алгоритмы гибридной персонализации в режиме реального времени и другие.

Обсудить проект

Нажимая кнопку «Обсудить проект», в даете согласие на обработку ваших персональных данных