21
ОСОБЕННОСТИ ПЕРСОНАЛИЗАЦИИ В ОТДЕЛЬНЫЙ ОТРАСЛЯХ ТОРГОВЛИ

Персонализация в интернет-магазине: особенности отраслевых рекомендаций

  • Upload
    specia

  • View
    64

  • Download
    0

Embed Size (px)

Citation preview

Page 1: Персонализация в интернет-магазине: особенности отраслевых рекомендаций

ОСОБЕННОСТИ ПЕРСОНАЛИЗАЦИИВ ОТДЕЛЬНЫЙ ОТРАСЛЯХ ТОРГОВЛИ

Page 2: Персонализация в интернет-магазине: особенности отраслевых рекомендаций
Page 3: Персонализация в интернет-магазине: особенности отраслевых рекомендаций
Page 4: Персонализация в интернет-магазине: особенности отраслевых рекомендаций

УНИВЕРСАЛЬНЫЙ АЛГОРИТМ РЕКОМЕНДАЦИЙВИДЫ, ПРИНЦИПЫ РАБОТЫ

Основные этапы

1. Накопить данные. 2. Найти корреляцию. 3. Уловить начало паттерна. 4. Спрогнозировать продолжение.

Виды

Паттерн поведения 1. Сохраняются

последовательности действий. 2. Наиболее популярные

собираются в паттерны.

Коллаборативная фильтрация 1. Строятся матрицы оценок между

покупателями и товарами. 2. Находятся схожие профили

покупателей. 3. Рекомендуется то, что покупали

похожие люди.

Page 5: Персонализация в интернет-магазине: особенности отраслевых рекомендаций

УНИВЕРСАЛЬНЫЙ АЛГОРИТМ РЕКОМЕНДАЦИЙПЛЮСЫ

Универсальность Хорошо работает на редко покупаемых товарах, предназначенных для широкого круга людей: мебель, электроника.

Цена В REES46 поставляется бесплатно без ограничений по нагрузке и набору инструментов.

Page 6: Персонализация в интернет-магазине: особенности отраслевых рекомендаций

УНИВЕРСАЛЬНЫЙ АЛГОРИТМ РЕКОМЕНДАЦИЙМИНУСЫ

Объем данных Необходим большой набор данных для построения матриц схожести и паттернов поведения.

Универсальность Не учитывает индивидуальные особенности каждого покупателя, его демографические признаки, физиологию, географию и т.д.

Исключение Товар с оценкой считается купленным и исключается из дальнейших рекомендаций.

Page 7: Персонализация в интернет-магазине: особенности отраслевых рекомендаций

ВИРТУАЛЬНЫЙ ПРОФИЛЬ ПОКУПАТЕЛЯ

Структурированная расширенная информация о покупателе, дающая широкие возможности для индивидуальных отраслевых алгоритмов.

Page 8: Персонализация в интернет-магазине: особенности отраслевых рекомендаций

ВИРТУАЛЬНЫЙ ПРОФИЛЬ ПОКУПАТЕЛЯСОСТАВ ДАННЫХ

Демографические, физиологические и социальные данные

ФильмыКниги

МузыкаМероприятия

Заведения, бары, рестораныПищевые предпочтения

Косметические предпочтения

ПокупкиПоездкиМестоположениеРегулярные маршрутыРасписание дняРегулярность событийПотребляемые услуги

Круг общения, взаимоотношения и важные даты в круге общения

Page 9: Персонализация в интернет-магазине: особенности отраслевых рекомендаций

ВИРТУАЛЬНЫЙ ПРОФИЛЬ ПОКУПАТЕЛЯНАЗНАЧЕНИЕ, СПОСОБЫ ПРИМЕНЕНИЯ

Работа при нехватке данных Виртуальный профиль позволяет работать у условиях недостатка данных для построения моделей поведения.

Расширенные возможности Использование характеристик товаров в связке с характеристиками профиля.

Взаимоотношения Об этом дальше.

Page 10: Персонализация в интернет-магазине: особенности отраслевых рекомендаций

FASHIONПРОБЛЕМЫ УНИВЕРСАЛЬНОГО АЛГОРИТМА

Проблемы Универсальный математический алгоритм рекомендует одежду, которая математически может понравиться покупателю. Но не гарантирует, что покупатель сможет этот товар купить.

Пример Мужчине рекомендуется отличный красный бюстгальтер третьего размера.

Пример Покупателю рекомендуются красивые ботинки, не подходящие ему по размеру.

Page 11: Персонализация в интернет-магазине: особенности отраслевых рекомендаций

FASHIONПОЛ, ВОЗРАСТ, РАЗМЕР ОДЕЖДЫ

Цель Рекомендовать одежду, которую покупатель будет готов приобрести.

Универсальные критерии Интерес к бренду, виду одежды.

Отраслевые критерии Подходит по полу, размеру и возрасту.

Применение Исключать из рекомендаций то, что не подходит по отраслевым критериям.

Способ сбора информации Передача дополнительных свойств товаров: пол, размер, тип. Расчет минимального и максимального размеров товаров, чаще всего просматриваемых или покупаемых клиентом. Учет точного размера одежды, купленного клиентом. Расчет погрешностей и частотный анализ. Конвертация различных размерных сеток в единый формат.

Page 12: Персонализация в интернет-магазине: особенности отраслевых рекомендаций

FASHIONСПОСОБ ОПРЕДЕЛЕНИЯ РАЗМЕРА ОДЕЖДЫ

38 39 40 41 42 433740 41 42

38 39 403738 39 40 41 42 433738 39 40 41 4237

39 40 4138 39 4038 39 40 413738 3937

41 42 43

Товар 1

Товар 2

Товар 3

Товар 4

Товар 5

Товар 6

Товар 7

Товар 8

Товар 9

Товар 10

Мужской

Женский

Page 13: Персонализация в интернет-магазине: особенности отраслевых рекомендаций

FASHIONСПОСОБ ОПРЕДЕЛЕНИЯ РАЗМЕРА ОДЕЖДЫ

38 39 40 41 42 433740 41 42

38 39 403738 39 40 41 42 433738 39 40 41 4237

39 40 4138 39 4038 39 40 413738 3937

41 42 43

Товар 1

Товар 2

Товар 3

Товар 4

Товар 5

Товар 6

Товар 7

Товар 8

Товар 9

Товар 10

Мужской

Женский

Page 14: Персонализация в интернет-магазине: особенности отраслевых рекомендаций

FMCGПРОБЛЕМЫ УНИВЕРСАЛЬНОГО АЛГОРИТМА

Проблемы Если товар ранее покупался, то больше он не рекомендуется. В FMCG люди не любят разнообразие.

Пример Вы покупали этот гель для бритья, попробуйте теперь тот гель.

Пример Две недели назад вы покупали помидоры. Попробуйте теперь эти кабачки.

Page 15: Персонализация в интернет-магазине: особенности отраслевых рекомендаций

FMCGЧАСТО ПОКУПАЕМЫЕ ПРОДУКТЫ, ОБЪЕМ ТОВАРА, ОБЪЕМ КОРЗИНЫ

Цель Повышать регулярность покупок. Повышать средний чек корзины, дополняя тем, что клиент мог забыть. Измерять скорость расхода продуктов и мотивировать на больший объем корзины, если товар расходуется быстрее.

Универсальные критерии Интерес к товару.

Отраслевые критерии Обьем единицы товара. Скорость расхода. Регулярность покупки.

Способ сбора информации Оценка периодичности покупки одинаковых товаров. Расчет скорости потребления товаров.

Page 16: Персонализация в интернет-магазине: особенности отраслевых рекомендаций

ТОВАРЫ ДЛЯ ДЕТЕЙПРОБЛЕМЫ УНИВЕРСАЛЬНОГО АЛГОРИТМА

Проблемы Товары покупают родители. Интересы распределяются на двух человек. Ребенок растет, потребности меняются. Алгоритм для детей, это: универсальный + одежда + FMCG. Сохраняется привязанность к брендам.

Пример Рекомендуется подгузник такого же размера, как 4 месяца назад.

Page 17: Персонализация в интернет-магазине: особенности отраслевых рекомендаций

ТОВАРЫ ДЛЯ ДЕТЕЙВОЗРАСТ РЕБЕНКА, ПОЛ РЕБЕНКА, СКОРОСТЬ РАСХОДА ТОВАРОВ

Цель Определение текущего возраста ребенка и рекомендация подходящих товаров. Определение предпочтений покупателей к брендам. Измерять скорость расхода продуктов и напоминать о скором истощении запасов.

Универсальные критерии Интерес к товару. Интерес к бренду.

Отраслевые критерии Обьем единицы товара. Скорость расхода. Регулярность покупки. Возраст потребителя.

Способ сбора информации Оценка периодичности покупки одинаковых товаров. Расчет скорости потребления товаров. Определение возраста ребенка. Даты рождения. Определение пола ребенка по виду покупаемых товаров.

Page 18: Персонализация в интернет-магазине: особенности отраслевых рекомендаций

ВЗАИМООТНОШЕНИЯРАСШИРЕНИЕ ВИРТУАЛЬНОГО ПРОФИЛЯ

Page 19: Персонализация в интернет-магазине: особенности отраслевых рекомендаций

ВЗАИМООТНОШЕНИЯВИДЫ СВЯЗЕЙ

Муж Жена

Мать

СынСын

Отец Брат

Сестра

Отец

Дочь

Мать

Дочь

Page 20: Персонализация в интернет-магазине: особенности отраслевых рекомендаций

ВЗАИМООТНОШЕНИЯОПРЕДЕЛЕНИЕ ВЗАИМООТНОШЕНИЙ

Нерелевантная покупка Профиль мужского пола купил женский товар – есть связанный женский профиль.

Смена интересов Профиль мужского пола регулярно покупает женские товары – профиль сменил пол.

Дети Профиль женского пола покупает детские товары – есть связанный детский профиль.

Профиль покупает детские товары разных возрастных групп – есть несколько детей.

Page 21: Персонализация в интернет-магазине: особенности отраслевых рекомендаций

КОНТАКТНЫЕ ДАННЫЕ

rees46.com/ecommerce [email protected] p13n.ru – блог о персонализации

Свяжитесь с нами и мы проконсультируем вас о наиболее эффективном варианте повышения продаж и лояльности ваших клиентов с использованием технологий персонализации.