Как создать алгоритм «Персональные рекомендации»

Можно создать два алгоритма персональных рекомендаций:

• персональные рекомендации
• событийные персональные рекомендации

Оба алгоритма создаются одинаково.

Персональные рекомендации

Алгоритм машинного обучения, предсказывающий, какой продукт клиент захочет купить.

Учитывает все просмотры, заказы, действия со списками клиента, а также поведение похожих клиентов, определенных по Look-A-Like алгоритмам.

Тип алгоритма: персональные рекомендации
Для клиентов: идентифицированных
Способы вызова: API (виджет рекомендаций), email
Частота пересчета: раз в сутки

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 “Предложение к следующему заказу”,
• реактивационных механиках.

Ограничение:

• 5 алгоритмов на проект

Событийные персональные рекомендации

Алгоритм машинного обучения, предсказывающий, какой продукт клиент захочет купить. Пересчитывается в реальном времени в зависимости от действий клиента с продуктами.

Учитывает все просмотры, заказы, действия со списками клиента, а также поведение похожих клиентов, определенных по Look-A-Like алгоритмам.

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:

• на главной странице сайта,
• личном кабинете,
• 404 странице и поиске.

Ограничение:

• 1 алгоритм на проект

Создание алгоритма

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

2. Выбираем необходимый алгоритм

3. Задаем название и нажимаем Продолжить
4. Задаем Общие настройки

Выбираем пересчитываемый сегмент, из которого будут рекомендоваться товары (необязательно).

5. Запускаем алгоритм:
   

После запуска в работу на странице рекомендаций будет выведена информация: статус и время обновления: