Рекомендательные системы

Получите рекомендательную систему под ваш бизнес: персональные подборки товаров и контента, блоки cross-sell и up-sell, ранжирование ленты и персонализированные email и push-предложения на основе поведения пользователей.

Обсудить проект

Когда нужна рекомендательная система

Пользователи не находят товар

В каталоге тысячи позиций, но посетитель видит лишь малую часть и уходит, не найдя то, что ему подошло бы.

Низкий средний чек

Клиенты покупают один товар и не видят сопутствующих и более дорогих позиций, которые могли бы взять в ту же корзину.

Лента и подборки статичны

Все пользователи видят одинаковые блоки и одинаковый порядок контента, без учета их интересов и истории действий.

Рассылки идут вслепую

Email и push уходят всей базе одним предложением, отклик низкий, а часть аудитории отписывается из-за нерелевантности.

Данные о поведении не используются

Система копит просмотры, клики и покупки, но эти данные никак не влияют на то, что видит пользователь.

Зачем бизнесу рекомендательная система

u003cpu003eРекомендательная система — это программное решение, которое анализирует поведение пользователей и подбирает каждому персональные товары, контент и предложения. В основе лежат коллаборативная и контентная фильтрация: алгоритмы учитывают просмотры, клики и покупки, чтобы показывать релевантное конкретному человеку.u003c/pu003eu003cpu003eБез персонализации пользователь видит общий каталог и одинаковую ленту для всех. В большом ассортименте он не доходит до подходящих товаров, покупает одну позицию вместо нескольких, а рассылки уходят вслепую и снижают отклик. Накопленные данные о поведении при этом лежат без применения и не влияют на выручку.u003c/pu003eu003cpu003eПерсональные рекомендации меняют картину: каждый видит подборки под свой интерес, сопутствующие и более дорогие товары в карточке и корзине, ранжированную под него ленту и письма с релевантными предложениями. Растут глубина просмотра, средний чек, конверсия и повторные покупки.u003c/pu003eu003cpu003eАгентство 12 НЕМЦЕВ проектирует и внедряет рекомендательные системы под задачи бизнеса: собирает данные о поведении, обучает модели на коллаборативной и контентной фильтрации, встраивает рекомендательные блоки на сайт, в приложение и в рассылки и настраивает измерение эффекта.u003c/pu003e

Помогаем бизнесу расти в цифровой среде

с 2009 года

Работаем с компаниями на этапе роста и масштабирования

300+ проектов

SEO, реклама, разработка и цифровые продукты

10+ крупных брендов

Клиенты федерального уровня

5+ лет

Длительно работаем с ключевыми клиентами

ЛЭТУАЛЬ

SEO и ИИ-решения для одного из крупнейших бьюти-ритейлеров России и СНГ

Изучить

Apteka.ru

SEO для одного из крупнейших онлайн-сервисов продажи лекарств и товаров для здоровья в России

Изучить

Яндекс Маркет

SEO-консалтинг для одного из крупнейших маркетплейсов Рунета

Изучить

Аптека 36.6

SEO для крупной аптечной сети Москвы и Московской области

Изучить

Аптека Горздрав

SEO для крупной аптечной сети с присутствием в Москве и регионах России

Изучить

ЛЭТУАЛЬ

Apteka.ru

Яндекс Маркет

Аптека 36.6

Горздрав

Как мы работаем

Анализ данных и целей

Изучаем каталог, поведение пользователей и бизнес-метрики, определяем сценарии рекомендаций и точки роста среднего чека и конверсии. Формируем измеримые цели проекта.

Сбор и подготовка данных

Собираем просмотры, клики, покупки и характеристики товаров в единый поток. Очищаем и размечаем данные, готовим их для обучения моделей.

Выбор алгоритмов

Подбираем коллаборативную и контентную фильтрацию под задачу, комбинируем подходы для новых пользователей и товаров. Обучаем и проверяем модели на исторических данных.

Встраивание рекомендаций

Интегрируем рекомендательные блоки на сайт, в приложение и в рассылки через API. Согласуем формат подборок, cross-sell и up-sell с дизайном и логикой каталога.

Тестирование эффекта

Запускаем A/B-тесты, сравниваем рекомендации с базовым вариантом по выручке, конверсии и среднему чеку. Отбираем работающие сценарии и отключаем неэффективные.

Развитие и поддержка

Дообучаем модели на свежих данных, добавляем новые сценарии и блоки, следим за качеством рекомендаций. Регулярно отчитываемся по влиянию системы на метрики.

Что компания получает по итогам работы

u003cpu003eКлиент получает работающую рекомендательную систему, встроенную в сайт, приложение и рассылки. На страницах появляются персональные подборки, блоки сопутствующих и более дорогих товаров, а лента и каталог ранжируются под интересы конкретного пользователя.u003c/pu003eu003cpu003eВ письмах и push-уведомлениях вместо общего предложения для всей базы формируются персональные офферы на основе истории просмотров и покупок. Это повышает отклик рассылок и возвращает пользователей к повторным покупкам.u003c/pu003eu003cpu003eПо данным клиент получает настроенный сбор поведения, обученные модели на коллаборативной и контентной фильтрации и инфраструктуру для их дообучения. Эффект каждого сценария подтверждается A/B-тестами по выручке, среднему чеку и конверсии.u003c/pu003eu003cpu003eНакопленные данные о поведении начинают работать на бизнес: рекомендации повышают глубину просмотра, средний чек и долю повторных покупок. Система развивается вместе с каталогом и аудиторией и остается под контролем команды клиента.u003c/pu003e

Усиливайте позиции на рынке с 12 НЕМЦЕВ

Опыт работы с крупным бизнесом

u003cpu003eВнедряем рекомендательные системы для компаний с большими каталогами, нагрузкой и требованиями к отчетности.u003c/pu003e

Решения на основе данных

u003cpu003eСтроим рекомендации на реальном поведении пользователей и подтверждаем эффект A/B-тестами, а не предположениями.u003c/pu003e

Использование ИИ в работе

u003cpu003eПрименяем модели машинного обучения и коллаборативную и контентную фильтрацию для персонализации в реальном времени.u003c/pu003e

Долгосрочная работа с проектами

u003cpu003eДообучаем модели и развиваем сценарии вместе с ростом каталога, аудитории и задач бизнеса.u003c/pu003e

Безопасность и контроль данных

u003cpu003eРаботаем с поведенческими данными в контуре клиента и оставляем систему под контролем его команды.u003c/pu003e

Смежные услуги

ИИ решения для бизнеса

Автоматизация процессов на базе ИИ

ML-разработка

Разработка и обучение моделей машинного обучения под задачи персонализации, прогнозирования и автоматизации.

ИИ для e-commerce

Внедрение ИИ-решений в интернет-магазин: персонализация, поиск, автоматизация маркетинга и обслуживания.

Аналитика

Настройка сбора данных и сквозной аналитики для измерения эффекта рекомендаций на выручку и средний чек.

Email и CRM-маркетинг

Персональные рассылки и сценарии на основе поведения пользователей и данных рекомендательной системы.

Часто задаваемые вопросы о рекомендательных системах

Что такое рекомендательная система и где она применяется?

Рекомендательная система это решение, которое анализирует поведение пользователей и подбирает каждому персональные товары, контент и предложения. Ее применяют в интернет-магазинах для подборок и cross-sell, в медиа и сервисах для ранжирования ленты, в рассылках для персональных офферов. Везде, где есть большой ассортимент или поток контента, персонализация помогает пользователю быстрее находить нужное, а бизнесу растить выручку.

На каких данных работают рекомендации?

Рекомендации строятся на поведении пользователей: просмотрах, кликах, добавлениях в корзину и покупках, а также на характеристиках самих товаров и контента. На этих данных обучаются модели коллаборативной и контентной фильтрации. Чем полнее и качественнее собраны данные, тем точнее подборки, поэтому в начале проекта мы настраиваем корректный сбор поведения.

Чем коллаборативная фильтрация отличается от контентной?

Коллаборативная фильтрация рекомендует на основе схожести пользователей и их действий: тем, кто покупал похожее, предлагается то, что брали другие с близкими интересами. Контентная фильтрация опирается на характеристики самих товаров и контента и подбирает похожие на те, что уже понравились. На практике подходы комбинируются, чтобы давать рекомендации новым пользователям и для новых товаров.

Подойдет ли рекомендательная система небольшому каталогу?

Эффект тем заметнее, чем больше ассортимент и поток пользователей, потому что персонализация помогает ориентироваться в выборе. Для небольшого каталога рекомендации тоже полезны для cross-sell, up-sell и персональных рассылок, но сценарии подбираются под объем данных. До старта мы оцениваем, какие модели имеют смысл, и предлагаем подходящий вариант.

Как измеряется эффект от рекомендаций?

Эффект измеряется через A/B-тесты: часть аудитории видит персональные рекомендации, часть базовый вариант, после чего сравниваются выручка, средний чек, конверсия и глубина просмотра. Так подтверждается реальный вклад системы, а не общее улучшение. Работающие сценарии масштабируются, неэффективные отключаются или дорабатываются.

Можно ли встроить рекомендации в существующий сайт и CRM?

Да, рекомендации встраиваются в действующий сайт, приложение, CRM и рассылки через API, без полной перестройки систем. Мы согласуем форматы блоков с дизайном и логикой каталога и подключаем выдачу рекомендаций к нужным точкам. Это позволяет запускать персонализацию поэтапно и расширять охват сценариев по мере подтверждения эффекта.

Кто поддерживает рекомендательную систему после запуска?

После запуска система требует дообучения моделей на свежих данных и развития сценариев по мере роста каталога и аудитории. Мы ведем поддержку, следим за качеством рекомендаций и регулярно отчитываемся по влиянию на метрики. При необходимости передаем систему и документацию команде клиента, чтобы она оставалась под его контролем.

Готовы обсудить проект?

Расскажите о задаче — предложим подход и варианты решений

Обсудить проект