Как создать алгоритм "Сопутствующие товары"

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

1. Переходим в раздел Кампания -> Продуктовые рекомендации -> нажимаем Добавить:

2. Задаем название и тип алгоритма

3. 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.

4. 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).

1. Создаём рекомендацию с алгоритмом «сопутствующие товары»

• Выбираем в настройках сегменты:

• Запускаем рекомендацию в работу
• Получаем параметр Recommendations.Scarvesforcoats:
  

2. 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!