Клиентский опыт
Упростить поиск подходящего товара, контента или сервиса. Снизить шум в выборе.
Рекомендательные системы
Каждому клиенту.
Своё предложение.
Разрабатываем рекомендательные системы для товаров, контента и услуг. Помогаем использовать интересы и историю взаимодействий, чтобы сделать предложения релевантнее.
Сигналы → подбор → проверка
Релевантный клиентский опытИзмеряем эффект после запуска
От интереса к действиюПомогать с выбором.
Помогать с выбором.
Измерять результат.
Цель рекомендации — помочь пользователю с выбором. Влияние на бизнес проверяем в согласованном эксперименте.
Средний чек
Предложить полезное дополнение к покупке. Проверить влияние на состав заказа.
Продажи
Повысить релевантность предложений и оценить результат по согласованным показателям.
Логика персонального выбораМного вариантов.
Много вариантов.
Нужные — ближе.
Рекомендация может выбирать товары, контент или услуги. Переключите сценарий, чтобы увидеть, какие сигналы помогают подбору.
Персональная подборкаСхема обработки
Товары, которые подходят
1
Аксессуар
Дополняет выбранный товар
2
Новый вариант
Похож на просмотренные
3
Подборка
Учитывает интересы
КаталогПросмотрыПокупки
Подбор учитывает данные и бизнес-правила: доступность, ограничения и контекст показа.
Персональная подборкаСхема обработки
Контент, который интересен
1
Видео
По теме ваших интересов
2
Статья
Связана с чтением
3
Плейлист
По истории прослушивания
ТемыИстория просмотраОбратная связь
Подбор учитывает данные и бизнес-правила: доступность, ограничения и контекст показа.
Персональная подборкаСхема обработки
Сервис, который нужен
1
Предложение
По контексту заказа
2
Специалист
По заданным критериям
3
Услуга
По истории интересов
КонтекстПрофиль интересовДоступность
Подбор учитывает данные и бизнес-правила: доступность, ограничения и контекст показа.
Где это работаетОдна идея.
Одна идея.
Разные точки контакта.
Проектируем логику под поведение вашей аудитории и особенности продукта.
Магазины и маркетплейсы
Рекомендации товаров, похожих вариантов и дополнений к корзине.
Доставка и питание
Подбор блюд и предложений с учётом интересов и контекста заказа.
Стриминг
Персональные подборки музыки, видео и плейлистов.
HR и поиск экспертов
Подбор вакансий и специалистов по согласованным критериям соответствия.
Новости и реклама
Релевантные темы, материалы и рекламные предложения.
Социальные платформы
Подбор контента и связей по интересам и истории взаимодействий.
Из чего складывается подборДанные об интересе.
Данные об интересе.
Правила вашего бизнеса.
Определяем, какие сигналы доступны и полезны. Не каждый признак улучшает результат — проверяем это на задаче.
События
Просмотры, покупки, оценки и другие согласованные взаимодействия. Анализируем полноту истории.
Каталог
Характеристики товаров, тем или услуг. Согласуем единое описание и обновление.
Контекст и правила
Доступность, ограничения, цели показа и условия продукта. Учитываем их при подборе.
Проверка эффектаГипотеза — в модели.
Гипотеза — в модели.
Ответ — в эксперименте.
Сравниваем подходы на согласованных группах пользователей. Условия A/B-теста определяем до запуска.
Текущий способ выбора.
Обычная подборка, действующая логика или другой согласованный базовый подход. Это точка сравнения.
Новая рекомендация.
Проверяем новую логику при сопоставимых условиях. Оцениваем полезный эффект и возможные побочные изменения.
Целевое действие и конверсия
Корзина и средний чек
Повторные взаимодействия
Метрики, длительность, объём выборки и критерий решения о внедрении согласуем для проекта. Рост показателей не обещаем до проверки.
Порядок работыПонятный путь.
Понятный путь.
Проверяемый результат.
От постановки задачи до интеграции и проверки влияния на бизнес.
-
01
Задача
Определяем цель, место показа рекомендаций и показатель результата.
-
02
Оценка проекта
Учитываем данные, требования к качеству и скорости. Рассчитываем состав и стоимость работ.
-
03
Анализ данных
Изучаем каталог и историю взаимодействий. Готовим основу для модели.
-
04
Разработка и проверка
Разрабатываем, интегрируем и запускаем A/B-тестирование.
Ответы на вопросыОбсудим важное.
Обсудим важное.
До запуска.
Что делать, если пользователь новый?+
Для первого взаимодействия можно согласовать базовый подбор: популярные варианты, контекст или ответы на короткие вопросы. Подход выбираем под продукт и проверяем отдельно.
Нужна ли большая история покупок?+
Объём и тип истории оцениваем на старте. В некоторых сценариях можно опираться на характеристики каталога и контекст. Возможность и качество персонализации проверяем на доступных данных.
Где можно показывать рекомендации?+
В каталоге, карточке товара, корзине, приложении, ленте или другом интерфейсе. Способ интеграции и скорость ответа согласуем под систему.
Как понять, что рекомендации полезны?+
Сначала выбираем метрики, затем проверяем качество модели и эффект в A/B-тесте. Результат сравниваем с действующим или базовым подходом.
Начнём с вашей задачиБлиже к интересам.
Ближе к интересам.
Ближе к вашему клиенту.
Расскажите о продукте, доступных данных и месте, где рекомендации должны помочь пользователю.
- Каталог, контент или услуги
- История взаимодействий и ограничения
- Цель и место показа рекомендаций
Состав решения, сроки и условия согласуем под ваш проект.
Загрузка формы обратной связи…