Лучшие статьи и кейсы стартапов
Включить уведомления
Дадим сигнал, когда появится
что-то суперстоящее.
Спасибо, не надо
Вопросы Проекты Вакансии
Центр управления конверсией интернет-магазина
Рекомендуем
Продвинуть свой проект
Лучшие проекты за неделю
36
Эбиа

Эбиа

www.ebia.ru

23
Enlite

Enlite

enlited.ru

22
YAGLA

YAGLA

yagla.ru

17
Venyoo

Venyoo

venyoo.ru

15
2.0

2.0

twozero.ru

14
SE Ranking

SE Ranking

seranking.ru

14
likearea

likearea

smm.li

12
Perezvoni.com

Perezvoni.com

perezvoni.com

11
Relap

Relap

relap.io

Показать следующие
Рейтинг проектов
Подписывайтесь на Спарк в Facebook

Эффект слепого бармена и виртуальные профили детей

109 1 В избранное Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем
Речь пойдет о том, как работают механизмы персональных товарных рекомендаций в магазинах с детскими товарами.

Интернет-магазин без персонализации — это как слепой бармен. Он будет советовать один и тот же бурбон и крутому ковбою, и бородатому фермеру, и бедному студенту, и даме с собачкой. Иногда такие советы будут работать. Но в том-то и дело, что только иногда.

Инструмент повыше рангом — персональные рекомендации. Когда ковбой получает виски, дамочка молочный коктейль, а студент лагер и чипсы. Собственно, еще года три назад исследования говорили, что больше 50% пользователей повторно посещают магазины с персонализированными рекомендациями. Оно и понятно.

Но и в персональных рекомендациях есть свои подводные камни.

Дело в том, что для качественных рекомендаций система персонализации ведет по каждому посетителю своеобразное «досье». Виртуальный профиль пользователя. В этот профиль записывается история ваших действий, просмотров, покупок, измеряется время, в течение которого вы смотрели вот этот вот товар и так далее. Иными словами, виртуальный профиль — это все ваши привычки, вкусы и повадки. Конечно, система не знает ваших персональных данных, для нее вы — «пользователь № 312a34cf557i» с таким-то набором характеристик. Но стоит вам снова зайти на сайт — «досье» на вас поднимается, и система рекомендует то, что вы хотели бы купить.

Окей, система может понять, что я люблю и что мне порекомендовать. А что, если я выбираю товары не только себе, но и своему ребенку?

Все становится сложнее и системе персонализации приходится изворачиваться. Иными словами — становится нужен алгоритм персональных рекомендаций для родителей с детьми.

Мы в REES46 всегда делали упор в разработке именно на отраслевых алгоритмов, поэтому немного расскажем, как работает механизм «детских» рекомендаций изнутри.

В чем отличие детей от взрослых

Дети сильно отличаются от взрослых именно как потребители. В чем именно отличия?

  1. У детей только одна неизменная характеристика — пол. Всё остальное: рост, размер ноги (те самые физиологические параметры) быстро меняются, один раз запомнить размер и рекомендовать всю жизнь не получится. Система должна не только запоминать эти параметры, но и точно прогнозировать их изменение.
  2. У одного взрослого может быть несколько детей — следовательно, система должна распознавать это и вести уже не один, а два и больше виртуальных профилей.
  3. Есть определенные детские товарные категории «для самых маленьких» (например, подгузники), которые покупают с определенной периодичностью. Неплохо бы продавать их тоже регулярно, правда? Кстати, для тех же подгузников существует собственная размерная сетка: от 0 до 24 месяцев.
  4. Есть детские праздники, в канун которых продажи детских товаров возрастают. Система должна располагать инструментами для рекламы: вовремя напоминать взрослым, что самое время вернуться в магазин.

Все эти особенности должны учитываться в рекомендательных алгоритмах. Иначе мы получим эффект типичного слепого бармена.

Как работают «детские» рекомендации

На ребенка, так же, как и на взрослого, заводится виртуальный профиль. Основа для него — история покупок и просмотров детских товаров. Определяется пол и возраст. Возраст до 2-х лет автоматически обновляется каждый месяц, после 2-х — каждый год.

Возраст в виртуальном профиле каждый раз соотносится с просмотрами и покупками товаров для определенного возраста. Новый профиль создается в двух случаях:

  1. Если была совершена покупка или набрано достаточное количество просмотров для ребенка, пола которого нет среди вычисленных.
  2. Если была совершена покупка или набрано достаточно просмотров для размера и возраста меньше минимального вычисленного или больше максимального вычисленного.

Пример, как это влияет на рекомендации: товары неподходящего размера исключаются из блоков:

  • «Интересное» — если система знает размер определенного типа одежды, то на основании этого скрываются рекомендации неподходящих по размеру товаров.
  • «Похожее» и «популярное» — даже если система не знает размеров, то предварительные данные можно получить от просматриваемых сейчас товаров.

Информация о поле ребенка тоже существенно влияет на выдаваемые системой рекомендации.

Пример, как это влияет на рекомендации: товары противоположного пола исключаются из блоков:

  • «Популярные товары» на главной странице.
  • «Это интересно».
  • «Покупают сейчас».
  • «Также покупают/ также рекомендуем посмотреть» — исключаются, если просматриваемый товар совпадает с полом ребенка.

Это избавляет покупателя от «мусорных» рекомендаций и повышает их общий уровень качества. Точнее рекомендации — больше кликов, всё просто.

Бонус: детские триггеры

Триггеры — это определенные события, при наступлении которых пользователю автоматически отправляется письмо определенного содержания. Например, мы разделили триггеры и триггерные события на несколько категорий.

  1. Уточнение даты рождения. Когда мы собрали достаточно информации о ребенке, пользователю отправляется письмо с просьбой уточнить дату рождения и пол. Это дает 100% гарантии точных рекомендаций.
  2. Подарки на день рождения. За 2 дня до вычисленной (или введенной пользователем) даты рождения ему отправляется письмо с рекомендациями товаров. Товары, конечно, не случайные, а подходящие по полу, возрасту, размерам, предпочтениям и т.д.
  3. Подарки на Новый год. Высылаем 21 декабря, чтобы захватить католическое Рождество. Также рекомендации товаров с учетом виртуального профиля ребенка, как в предыдущем пункте.
  4. Тематические праздники. Система помнит про день защитника отечества, 8 марта, день знаний, выпускной, день учителя, день молодежи, хэллоуин и много других знаковых дат. На каждый праздник рекомендации отличаются, так, например, на женский день рассылки получат только родители девочек, а в рекомендациях будут только игрушки для девочек.

Кроме того, мы ввели в практику регулярные триггерные рассылки. Если пользователь делал покупки одних и тех же товаров несколько раз с определенной периодичностью — вычисляется средний промежуток времени между этими покупками. По истечении этого периода высылается триггер.

Заключение

По свежей статистике от Target, 69% молодых людей в возрасте от 25 до 34 лет охотно делятся данными с маркетологами, чтобы обеспечить лучшие персональные рекомендации — товаров и контента. Мир постепенно осознает необходимость, это радует.

Делайте больше продаж. И используйте для этого правильные инструменты. До скорого!

Рекомендательная система REES46

+1
Первые Новые Популярные
GreenRed brand studio
разработка логотипа за 99$
Панченко Андрей online
Слепой бармен - это круто!
Ответить
Выбрать файл
Читайте далее
Загружаем…
Блог проекта
Расскажите историю о создании или развитии проекта, поиске команды, проблемах и решениях
Написать
Личный блог
Продвигайте свои услуги или личный бренд через интересные кейсы и статьи
Написать