any Platform

Рекомендательная система для сайта помогает посетителю быстрее выбрать подходящие товары, статьи или другие объекты. Она отбирает варианты из каталога и располагает их с учётом конкретного пользователя или контекста страницы. Так на сайте появляются похожие товары, сопутствующие позиции, популярные материалы и персональные подборки. На состав рекомендаций влияют характеристики товаров, просмотренные страницы, клики, покупки, содержимое корзины, поведение других пользователей и правила бизнеса. Искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML) для этого не обязательны...

Умный поиск на сайте помогает найти подходящий товар, даже если пользователь формулирует запрос не так, как он записан в каталоге. Такой поиск распознаёт опечатки и словоформы, учитывает синонимы и характеристики товаров, а затем выстраивает результаты по релевантности. Коротко: за умным поиском стоит целая цепочка механизмов — от обработки запроса и отбора кандидатов до ранжирования и аналитики. На качество выдачи влияют полнота каталога, настройки, интеграция и данные о поведении пользователей...

Покупатель открывает карточку товара, видит описание и характеристики, но всё равно спрашивает: «какой размер», «подойдёт ли для моей кухни», «что входит в комплект», «есть ли аналоги», «можно ли забрать сегодня». Если ответ приходится искать по всей странице или за её пределами, человек может отложить выбор, уйти сравнивать варианты и не дойти до корзины. Просмотры, клики, добавления в корзину, заказы и возвраты показывают, что сделал пользователь. По его вопросам видно, чего не хватило перед следующим...

Покупатель вводит в поиск «молоко» или «сыр». Он знает, какой продукт ищет, но в выдаче много похожих позиций. Он не хочет долго выбирать, ему нужно сделать выбор здесь и сейчас: чем труднее различить варианты, тем выше вероятность, что решение отложат и до корзины дело не дойдёт. Магазин рискует потерять покупателя с уже понятным намерением. Короткий запрос привёл человека в нужную категорию, но дальше поиск должен помочь выбрать товар, а не оставить его перед целым рядом почти одинаковых предложений...

Покупателю нужна такая же деталь, совместимая замена или поверхность с похожим рисунком, но он не знает, как назвать её в строке поиска. Вместо слов у него есть фото с объекта, снимок из обычного магазина или скриншот карточки товара из другого магазина. Если каталог не умеет принимать такие запросы, человек может не найти нужный товар и не дойти до корзины, хотя его желание сделать покупку было вполне конкретным. Мы проанализировали данные поиска по изображению в DIY-интернет-магазинах: посмотрели,...