Рекомендуйте следующий подходящий продукт для каждого пользователя благодаря алгоритму Deep Learning

Кто:

Один из ведущих ритейлеров электроники в Испании

Стратегия:

Чтобы максимально усилить эффективность рекомендаций и провести пользователей вниз по воронке конверсии, ритейлер провел эксперименты с использованием рекомендательного движка нового поколения на основе Deep Learning для автоматического выявления тех товаров, которые больше всего заинтересуют пользователя.

Show this use case for:
Рекомендуйте следующий подходящий продукт для каждого пользователя благодаря алгоритму Deep Learning Рекомендуйте следующий подходящий продукт для каждого пользователя благодаря алгоритму Deep Learning
Гипотеза:

Ключ к успеху от внедрённых товарных рекомендаций во многом зависит от способности бренда мгновенно выявлять намерение пользователя о покупке и в реальном времени рекомендовать товары, основываясь на его потребностях в данный конкретный момент. Не имея возможности сделать это с помощью традиционных моделей машинного обучения, ритейлер решил провести тест с разделением трафика 50/50, сравнивая передовой алгоритм Deep Learning с существующей стратегией рекомендаций на главной странице. Всего за 16 дней рекомендации, основанные на движке Deep Learning, увеличили конверсию на 252% и сгенерировали дополнительную выручку в 290,000 €.