Как создать алгоритм «Похожие продукты»
Можно создать три алгоритма похожих продуктов:
- Похожие продукты
- Похожие продукты к списку продуктов
- Похожие продукты на просмотренные в последней сессии
Все три алгоритма создаются одинаково.
Похожие продукты
Алгоритм позволяет настроить похожие продукты для отдельного товара.
Тип алгоритма: рекомендации к продукту
Для клиентов: идентифицированных и анонимных
Способы вызова: API (виджет рекомендаций), email
Частота пересчета: раз в сутки
Автоматически проверяет, что:
- Продукт в наличии в зоне клиента
- Внешние системы продуктов по умолчанию совпадают (можно отменить)
Рекомендуется к использованию:
- На сайте в карточке товара
Ограничение:
- 5 алгоритмов на проект
Похожие продукты к списку продуктов
Алгоритм позволяет настроить похожие продукты для каждого товара из списка продуктов клиента, в количестве, пропорциональном его цене. Для дорогих товаров больше рекомендаций, для дешевых меньше. Пересчитывается в реальном времени с учетом продуктов, добавленных пользователем в список.
Тип алгоритма: персональные рекомендации
Для клиентов: идентифицированных
Способы вызова: API (виджет рекомендаций), email
Частота пересчета: в реальном времени
Автоматически проверяет, что:
- Продукт в наличии в зоне клиента
- Бренд продукта совпадает с брендом клиента (для многобрендовых проектов)
- Исключает из рекомендаций уже купленные клиентом товары
Рекомендуется к использованию:
- В механике «Товар снова в наличии»
- В механике «Избранное»
Ограничение:
- 3 алгоритмов на проект
Похожие продукты к просмотренным в последней сессии
Алгоритм позволяет настроить похожие продукты для каждого товара из просмотренных в последней сессии клиента на сайте, в количестве, пропорциональном его цене. Для дорогих продуктов больше рекомендаций, для дешевых меньше. Пересчитывается в реальном времени в зависимости от просмотренных в сессии товаров.
На мультибрендовых проектах алгоритм работает по общей логике: формирует рекомендации в рамках одного бренда к последней сессии в бренде.
Пример
Клиент посетил сайт бренда А и посмотрел продукты А1, А2 и А3, затем перешел на сайт бренда Б и посмотрел продукты Б1, Б2 и Б3. Будут сформированы рекомендации в бренде А — похожие на продукты А1, А2 и А3 и в бренде Б — похожие на продукты Б1, Б2 и Б3.
Настроить алгоритм рекомендаций для всех брендов можно, убрав ограничение по сегменту продуктов в настройках алгоритма или указав сегмент, в котором состоят продукты всех брендов. В случаях, когда логика настроек сходства для брендов разная, необходимо настроить несколько алгоритмов.
В механиках одного бренда нельзя рекомендовать продукты из другого.
Тип алгоритма: персональные рекомендации
Для клиентов: идентифицированных
Способы вызова: API (виджет рекомендаций), email
Частота пересчета: в реальном времени
Автоматически проверяет, что:
- Продукт в наличии в зоне клиента
- Бренд продукта совпадает с брендом клиента (для многобрендовых проектов)
- Исключает из рекомендаций уже купленные клиентом товары
Рекомендуется к использованию:
- В механике «Брошенный просмотр товара»
Ограничение:
- 2 алгоритма на проект
Создание алгоритма
- Переходим в раздел Контент → Продуктовые рекомендации → нажимаем Добавить механику:
- Выбираем небходимый алгоритм
- Задаем название и нажимаем Продолжить
- Задаем Общие настройки
- «Рекомендовать для товаров» — к какому пересчитываемому сегменту формируем рекомендации (необязательно)
- «Рекомендовать из» — из какого пересчитываемого сегмента формируются рекомендации (необязательно)
- «Фильтровать по цене» — показывать только более дорогие или только более дешевые товары (необязательно)
- «Бренд» (на мультибренде) и «Список продуктов» — для алгорита «Похожие продукты к списку продуктов»
- «Рекомендовать только продукты из той же внешней системы» — по умолчанию включено, можно отключить
- Задаем Настройки сходства
Параметры сходства определяют сортировку вывода рекомендаций. Сначала алгоритм отбирает продукты на основании параметров, помеченных чекбоксом «Точное соответствие».
Логика точного соответствия:
- По цене, старой цене: будут показаны только товары с ценой от −30% до +30% от цены текущего товара.
- По производителю и по дополнительному полю с единственным значением: значение должно совпадать. Если значение не заполнено, рекомендуем только продукты с незаполненным значением.
- По дополнительному полю с множественным значением и по категории 1, 2, 3 уровня: оставляем продукты, у которых набор значений включает в себя либо включается в набор значений продукта, к которому формируются рекомендации. Для пустого набора значений оставляем продукты с пустым набором значений.
После фильтрации по параметрам точного соответствия система сортирует оставшиеся товары по степени сходства с учетом указанного порядка параметров.
Пример
Если первым параметром указана «Цена», вторым — «Производитель», то в первую очередь выводятся товары, у которых совпадают оба параметра, затем — только цена, затем — только производитель.
Логика определения сходства:
- По цене, старой цене: продукты, у которых цена отличается не больше, чем на треть (в любую сторону) лучше, чем продукты с большей разницей цен. Если рекомендации формируются к продукту без цены, то продукты без цены лучше, чем продукты с ценой.
- По дополнительному полю с единственным значением или по производителю: товары с совпадающим значением лучше, чем товары с несовпадающим значением. Если значение не заполнено, то продукты у которых значение параметра не заполнено лучше, чем продукты с заполненным значением.
- По дополнительному полю с множественным значением, по категории 1, 2, 3 уровня: товары сортируются по количеству совпадающих значений.
Чем больше выбрано полей, тем меньше товаров будет рекомендовано.
Может не быть ни одного рекомендуемого товара
Как выбрать категорию:
Основная категория - это та категория, которая идет ближе к товару
Также в соответствующем блоке можно настроить Исключение производителей:
- Запускаем алгоритм:
После запуска в работу на странице рекомендаций будет выведена информация: статус и время обновления
