Строим рекомендательную систему под вашу витрину: персональные рекомендации в карточке, корзине, на главной и в рассылках. Цель простая и измеримая — выше средний чек, больше повторных покупок, меньше оттока. Эффект считаем в деньгах на A/B, а не в красоте выдачи.
Коробочные блоки «с этим покупают» работают на бестселлерах и проваливаются на длинном хвосте, новых товарах и новых пользователях. Мы делаем рекомендательный движок на ваших данных — кликах, заказах, просмотрах, карточках товара — под вашу экономику и ваши бизнес-правила.
Где система рекомендаций даёт деньги
Три рычага, на которых рекомендации окупаются:
- Апсейл и кросс-сейл. Релевантные дополнения и аналоги в карточке и корзине поднимают средний чек, не раздражая нерелевантным.
- Персональные рекомендации. Главная, подборки и пуши под конкретного человека, а не усреднённый топ продаж.
- Удержание и реактивация. Возврат к товарам и контенту, который человек действительно досмотрит и купит, — меньше оттока в медиа и подписках.
Как устроен рекомендательный движок
Под капотом — двухступенчатая схема: быстрый отбор кандидатов и точное ранжирование.
- Кандидаты. Из миллионов товаров за миллисекунды отбираем сотни релевантных — коллаборативная фильтрация плюс поиск по смыслу через эмбеддинги. Фундамент быстрого отбора — семантический поиск и векторные базы.
- Ранжирование. Кандидаты сортируются моделью под вашу цель — выручка, маржа, конверсия или досмотр, а не абстрактный «рейтинг».
- Бизнес-правила. Поверх модели — ваши ограничения: остатки, маржинальность, региональность, отсечка 18+, продвигаемые бренды. Система не должна предлагать то, чего нет на складе.
Холодный старт и реальное время
Честно про две главные боли. Новый пользователь и новый товар (cold start) не имеют истории — лечим контентными признаками и эмбеддингами, но первые рекомендации слабее персональных, и мы это проговариваем заранее. Реакцию на поведение в моменте — онлайн-фичи и пересчёт на лету — выносим в потоковую аналитику в реальном времени. А спрогнозировать отток или спрос наперёд, чтобы рекомендация работала на упреждение, — это предиктивная аналитика.
Чем отличаемся
Главное отличие — рекомендации сдаются по выручке на A/B, а не по красоте оффлайн-метрики. Мы не подключаем чужой облачный рекомендатель, в который утекают ваши заказы и клиенты: движок живёт в вашем контуре, права на код у вас. Дальше включаем сплит на боевом трафике и доказываем прирост среднего чека и выручки в деньгах — если блок не дал денег, мы говорим это прямо, а не подкручиваем отчёт. И сразу честно про холодный старт: на новом товаре и новом пользователе первые рекомендации слабее, и мы закладываем это в план, а не продаём магию с первого клика. Прикинуть бюджет можно в калькуляторе стоимости.