Дата создания: 19.04.2023 Дата последнего обновления: 24.06.2024 Автор: Ананьева Полина
| Similarity | Cтратегия рекомендует товары, похожие на тот, что просматривает пользователь в данный момент, учитывая популярность товара. Используются:
categories)keywords)
Дополнительно используются:price)name)Данные поля используются, так как если используется фид, у которого нет ключевых слов, то все товары в нем по сути будут равноблизким в этой категории.
Высший балл присваивается, например, редким ключевым словам, общим для товаров, низший - для наиболее частых.
Алгоритм подходит для товарных страниц и страниц корзины, оценка пересчитывается раз в сутки. | | --- | --- | | Viewed Together | Cтратегия рекомендует товары, которые были просмотрены другими пользователями в той же сессии, что и товар, переданный в контексте страницы текущего пользователя. Оценка производится на основе количества случаев, когда товары были просмотрены вместе в рамках одной сессии. При этом, если товар обычно просматривается с множеством других товаров, его оценка снижается, так как подразумевается, что связь таких товаров между собой слабая.
Оценка пересчитывается каждую ночь. Диапазон данных: 30 дней. Алгоритм подходит для товарных страниц и страниц корзины. | | Purchased Together | Стратегия рекомендует товары, которые были приобретены совместно с отображаемым на экране пользователя. Оценка производится на основе количества случаев покупки товаров в рамках одной транзакции. При этом понижается оценка для товаров, которые обычно покупаются с множеством других товаров.
Таким образом, алгоритм рекомендует те товары, которые точно связаны друг с другом, нежели просто связаны с каким-то популярным товаром.
Оценка пересчитывается каждую ночь. Диапазон данных: 180 дней, с большим весом покупок за последние 30 дней. Алгоритм подходит для товарных страниц и страниц корзины.
Для запуска стратегии для клиентов, необходимо как минимум 30 дней данных в платформе (т.е. стратегию Purchased Together рекомендуется запускать не ранее, чем через 30 дней после завершения базовой интеграции). | | Popularity | В данной стратегии производится оценка товаров исходя из взвешенной суммы всех взаимодействий с ними, таких как просмотр, добавление в корзину, покупка. Оценка рассчитывается последовательно двумя методами: по типу действия или по его сроку давности.
Первый метод - оценка по типу действия берет в расчет предустановленные веса действий:
Коэффициент веса действий:
Второй метод - оценка по сроку давности. Коэффициенты распределяются следующим образом:
Оценка пересчитывается при каждом обновлении фида. Диапазон данных: 180 дней, последние события - 30 дней, события в реальном времени - 2 дня. Данный алгоритм подходит для всех типов страниц. | | Recently Viewed | В данной стратегии рекомендуются последние товары, просмотренные текущим пользователем (сортировка от новых к старым). Рекомендации основываются на данных за последние 90 дней. В отличие от остальных алгоритмов, данный алгоритм будет “схлопывать” пустые слоты. То есть, если запрошено было 10 слотов, а в просмотренных их только 5, то стратегия возвращает только 5. В том числе могут быть также показаны товары, которых нет в наличии. Алгоритм обновляется в реальном времени, как только поступает новый запрос на рекомендацию. Диапазон данных: 90 дней, ограничение по количеству товаров на пользователя - 100. | | Recently Purchased | В данной стратегии текущему пользователю показываются последние приобретенные товары (самые последние появляются первыми). Алгоритм обновляется в реальном времени, как только поступает новый запрос на рекомендацию. Диапазон данных: 1 год. Ограничение по количеству товаров на пользователя - 500. | | User Affinity | Данный алгоритм работает с персонализацией исходя из оценки товаров, известных предпочтений пользователя и популярности товара. Алгоритм основывает свои рекомендации на взаимодействии пользователя с товарами (просмотр, добавление в корзину, покупка) и их взвешенной оценки. Далее алгоритм анализирует атрибуты товара, такие как, например, бренд, цвет, категория и другие и рассчитывает профиль аффинитивности пользователя. Атрибуты берутся из фида, и для определения списка учитываемых колонок вам необходимо обратиться к Менеджеру по Персонализации. Стратегия работает в реальном времени и может отследить изменения предпочтений пользователя на протяжении времени. Диапазон данных: 180 дней.
Данный алгоритм подходит для всех типов страниц.
Подробнее об аффинити-профиле: ‣
Аффинити-атрибуты фида: • По умолчанию Affinity Score считается по Category (все ветке категорий до верхнего уровня) • Для расчета Affinity Score по дополнительным свойствам товаров нужно в ручном режиме их назначить (ограничение - 3-5 колонок в фиде)
Ограничения и уточнения
<aside> 💡 При движении по фолбеку к нижестоящей стратегии, остаются активны те же фильтры и правила, которые были установлены в стратегии. Если в фильтрах предусмотрены ослабления, то точно также, как и в вышестоящей стратегии, они будут работать и в нижестоящей. Соответственно, согласно настройкам при недостаточном ответе сначала применяется ослабление фильтра, затем, если и этого недостаточно срабатывает фолбек. Так происходит до тех пор, пока есть возможность срабатывания фолбека. Первый (крайний левый) фильтр является несбрасываемым.
</aside>
Особые условия