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
Обсудить проект
Ваш телефон
Нажимая на кнопку "Обсудить проект", вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Обсудить проект
Ваш телефон
«Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности»
«Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности»
OK
Close