DataLab - Рекомендательная система на основе глубокого обучения
DataLab - рекомендательная система | Автомакон
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.
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.
Сегментировать клиентскую базу
Объединить клиентов в группы (кластеры), используя неявные связи между признаками. Выделить целевые аудитории исходя из потребностей клиентов, а не формальных характеристик.
Сформировать доверие/ оценить отношение покупателя к продукту или услуге
Покупатель видит заботу о своих интересах.
Ненавязчивое продвижение
Различных ассортиментных групп, брендов и т. д.
Облегчение навигации
Клиенту легче найти сопутствующие или похожие товары в ассортименте магазина.
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
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
E-commerce
Банкам
Страховым компаниям
FoodTech
Saas
EdTech
Наши решения поднимают обслуживание на новый уровень и открывают потрясающие возможности для взаимодействия с покупателями.
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
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
Спасибо за обращение. Наши специалисты свяжутся с вами в ближайшее время.
E-commerce 
Банкам 
Страховым компаниям 
FoodTech 
Saas 
EdTech 
