201,8 тыс подписчиков
Ученые из лаборатории исследований искусственного интеллекта Tinkoff Research создали алгоритм для повышения корректности рекомендаций в онлайн-торговле. Этот алгоритм корректнее других аналогов предсказывает, какие товары клиенту потребуются в ближайшем будущем с учетом точного момента покупки, рассказали Forbes в «Тинькофф».
Новый метод анализирует не только предыдущие покупки клиентов и схожие предпочтения других пользователей, но и временные интервалы между покупками, индивидуальные для разных пользователей, сообщили в Tinkoff Research:
«Человек может покупать какой-то товар с уникальной частотой: например, устраивать себе читмил с определенным продуктом в субботу каждой третьей недели месяца. В остальное время рекомендации этого продукта или схожих товаров не актуальны для пользователя, несмотря на то, что он неоднократно покупал их раньше. Ранее эти данные редко учитывались рекомендательными системами».
Участники рынка e-commerce уже давно применяют рекомендательные алгоритмы, инвестируя в развитие таких систем и инструментов немалые суммы. Впрочем, вложения себя оправдывают. Рынок e-commerce огромный (по итогам года он может составить 7,4 трлн рублей), и любые небольшие улучшения на нем могут дать сразу хороший эффект.
Как AI помогает онлайн-ретейлерам наращивать продажи — читайте на сайте Forbes
📸: Getty Images
1 минута
23 ноября 2023