- 09 Mar 2022
- 2 минуты
-
Темная темаСветлая тема
-
формат pdf
Как создать алгоритм "Сопутствующие товары"
- Обновлено 09 Mar 2022
- 2 минуты
-
Темная темаСветлая тема
-
формат pdf
Можно создать три алгоритма сопутствующих товаров:
- сопутствующие товары
- сопутствующие к списку продуктов
- сопутствующие товары к последнему заказу
Все три алгоритма создаются одинаково.
Сопутствующие товары
Алгоритм рассчитывает сопутствующие товары, и формирует рекомендации для отдельного товара.
Сопутствующие товары рассчитываются на основе частоты, с которой они встречаются вместе в одном чеке. Также, учитываются совместные покупки категорий и признаков товаров. В результате работы ML модели, алгоритм может предсказать рекомендации даже для товаров без заказов.
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.
Рекомендуется к использованию:
- в механике “С этим товаром также покупают”
Ограничение:
- 5 алгоритмов на проект
Сопутствующие товары к списку продуктов
Алгоритм рассчитывает сопутствующие товары, и формирует рекомендации для каждого товара в выбранном списке продуктов клиента, в количестве, пропорциональном его цене. Для дорогих товаров больше рекомендаций, для дешевых меньше. Пересчитывается в реальном времени в зависимости от заказов клиента.
Сопутствующие товары рассчитываются на основе частоты, с которой они встречаются вместе в одном чеке. Также учитываются совместные покупки категорий и признаков товаров. В результате работы ML модели, алгоритм может предсказать рекомендации даже для товаров без заказов.
Тип алгоритма: персональные рекомендации
Для клиентов: идентифицированных и анонимных
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 механиках:
- “Брошенная корзина”;
- “Рекомендации к избранному”;
- “Корзина на сайте”
Ограничение:
- 3 алгоритмов на проект
Сопутствующие товары к последнему заказу
Алгоритм рассчитывает сопутствующие товары, и формирует рекомендации для каждого товара в последнем заказе клиента, в количестве, пропорциональном его цене. Для дорогих товаров больше рекомендаций, для дешевых меньше. Пересчитывается в реальном времени в зависимости от заказов клиента.
Сопутствующие товары рассчитываются на основе частоты, с которой они встречаются вместе в одном чеке. Также, учитываются совместные покупки категорий и признаков товаров. В результате работы ML модели, алгоритм может предсказать рекомендации даже для товаров без заказов.
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 механиках:
- “Спасибо за заказ”;
- “Предложение к следующему заказу”.
Ограничение:
- 1 алгоритм на проект
Создание алгоритма
- Переходим в раздел Кампания -> Продуктовые рекомендации -> нажимаем Добавить:
-
Задаем название и тип алгоритма
-
Настройка:
- Рекомендации для - к какому пересчитываемому сегменту формируем рекомендации (необязательно)
- Рекомендации из - из какого пересчитываемого сегмента формируются рекомендации (необязательно)
- Внешние системы совпадают - по умолчанию включено, можно отключить
Рекомендовать только товары с более высокой ценой - для товара, например, за 1000р. рекомендуем товары за >1000р.
Период расчета (в днях) - будет учитываться статистика по заказам за период от 1 до 180
Для алгоритма "Сопутствующие товары к списку продуктов" также выбираем список продуктов.
- Запускаем алгоритм:
Сохранить и выйти - если настройка не завершена
Запустить в работу - запускаем пересчет алгоритма
После запуска в работу на странице рекомендаций будет выведена информация по ней: статус, время обновления, время следующего запуска пересчёта:
Пример использования
Например, хотим вывести сопутствующие товары из сегмента «Шарфы» к сегменту «Пальто» (системное имя Coats).
- Создаём рекомендацию с алгоритмом «сопутствующие товары»
- Выбираем в настройках сегменты:
- Запускаем рекомендацию в работу
- Получаем параметр Recommendations.Scarvesforcoats:
- Подставляем параметр в письмо
Устанавливаем ограничение на сегмент с помощью функции Take(), чтобы письмо могло сфомироваться даже при большом размере сегмента.
Вёрстка для нашего примера с выводом названия рекомендуемого товара:
@{for prod in Products.GetBySegment("Coats").Take(5)}
@{for item in prod.Recommendations.Scarvesforcoats.Take(2)}
...${item.Name}...
@{end for}
@{end for}
Готово!