Искусственный интеллект Rambler&Co победил человека в e-commerce
Отдел машинного обучения Rambler&Co внедрил рекомендательную систему на двух e-commerce-площадках - сервисе Price.ru и интернет-магазине Ecco. Тесты показали, что машина существенно обыгрывает человека в рекомендациях - прирост CTR этого блока составил до 50%.
Машина автоматически находит нетривиальные закономерности и постоянно совершенствует свои рекомендации. Алгоритм анализирует поведение пользователей в интернет-магазине и предлагает товары на основе его предпочтений и схожести товаров.
Первый эксперимент компания провела совместно с порталом Price.ru. Он показал прирост на 25-30% кликабельности блока рекомендованных товаров. Таким образом пользователи сами оценили качество рекомендаций.
Проект с компанией Ecco также дал хорошие результаты. Товарные рекомендации анализируют интересы клиентов интернет-магазина и показывают, что именно будет наиболее интересно для пользователя в данный момент времени. Рекомендательная система основывается на потребностях посетителей интернет-магазина и делает интересные именно им предложения, увеличивая доход интернет-магазина за счет роста конверсии, среднего чека и частоты повторных покупок.
«Мы успешно запустили первый пилот с Rambler&Co. Алгоритм на основе поведения пользователей формирует в карточке товара блок похожих моделей. По результатам A/B-тестов рекомендательный движок показал рост CTR на 35-50% и увеличил выручку при переходах из этого блока почти в два раза. Сейчас мы запускаем полностью персонализированный блок на главной странице сайта, который сравним с текущим блоком популярных товаров. После оформления заказа и перехода в корзину система также формирует подходящие покупателю позиции в блок товаров, которые ему могут быть интересны, с последующей возможностью добавления в корзину. Планируется, что товарные рекомендации будут облегчать навигацию по сайту и способствовать увеличению конверсии, формируют перекрестные ссылки на карточки товаров, а также повышать глубину просмотра сайта и среднюю длительность сессии», - рассказала Алла Баринова, руководитель отдела развития электронной коммерции компании Ecco.
Павел Клеменков, руководитель отдела машинного обучения Rambler&Co, отметил: «Человек не способен учитывать все многообразие товаров и их зависимости, а также работать с колоссальным объемом данных, в отличие от умных алгоритмов, которые анализируют все действия аудитории для составления рекомендаций. Рекомендательный движок платформы довольно универсален. Данное решение работает для любых проектов e-commerce с установленным счетчиком «Рамблер/Топ-100» и наличием разметки e-commerce событий. Сервис поддерживает стандартную для популярных систем аналитики разметку e-commerce событий, и большинству интернет-магазинов не нужно добавлять новый код на сайт. Сейчас мы предоставляем в бета-тестирование рекомендательную систему представителям электронной коммерции».
