​Как связаны гадания и веб-комерция

Системы прогнозирования требуют мощных серверов и высокосложного дорогостоящего оборудования. Они требуют вложений — и пока не всем ритейлерам это под силу. Чаще всего компании обращаются в IT-фирмы, специализирующиеся на анализе, или пользуются готовыми решениями. Например, на российском рынке такие механизмы производят «Инфосистемы Джет» и Mail.ru.

Как гадания — предиктивные алгоритмы — помогают компаниям предсказывать поведение клиентов? Об этом и поговорим.

Алгоритмы прогнозирования: что это такое, как это работает

Подавляющее большинство алгоритмов машинного обучения использует сравнение. Работает это так: система получает определённые данные о покупателях, например, их пол, возраст, сферу занятости, историю покупок. Основываясь на этом, система составляет своего рода портрет покупателя, который сравнивает с другими портретами. Исходя из этих данных, машина прогнозирует, какие покупки представители определённой группы могут выбирать в дальнейшем.

Ещё один способ — группы. Берутся покупатели с набором конкретных характеристик: пол и возраст, история, тональность отзывов и частотность покупок. Берутся их покупки: средний чек, примерная стоимость, время. Получаются две группы: «Покупатели» и «Товары». Нейронные сети самостоятельно выбирают для покупателей те товары, которые могут их заинтересовать, при этом используется «зрительная» система. Машины сортируют картинки по изгибам, цветам, форме.

Другое решение принадлежит команде «Инсайдер» и носит название AD Audience. По словам разработчика, алгоритм отслеживает вообще все действия пользователя на сайте, а также приплюсовывает к ним информацию из баз данных. Система немедленно принимается за интерпретацию информации — строит цепочки, собирает группы, создаёт закономерности. После этого алгоритм ранжирует посетителей, а в отдельные блоки собирает пользователей, которые вели себя схоже с действительными клиентами. Далее AD Audience прогнозирует их шаги.

Зачем нужны алгоритмы прогнозирования

Всё это звучит хорошо, но возникает закономерный вопрос: как можно использовать «гадания» на практике? Способов много, начиная от персонализации интернет-магазинов (предлагать клиентам купить что-нибудь, что может их привлечь) до демонстрации всплывающих окон. Собранные машиной данные можно использовать в рассылке, в контекстной рекламе, ретаргетинге, социальных сетях.

Пример работы алгоритмов прогнозирования можно наблюдать в интернет-магазине Ozon.ru, которым занимается Mail.Ru Group. Алгоритмы внедрялись на главную страницу для того, чтобы сделать контакт с пользователями более персонализированным, а также сходу определить потенциально ценных клиентов — тех, которые могут стать постоянными и лояльными.

Система Mail.Ru Group основана на машинном обучении. Она состоит из нескольких модулей, основанных на данных Ozon.ru и дополненных информацией о поведении людей в интернете. В результате машина может достаточно точно предсказать, что пользователи будут делать, что их интересует, что можно им предложить для удержания интереса. Все «предсказания» рассчитываются в облачном сервере в режиме реального времени, а потом передаются сайту, который динамически изменяет содержание главной страницы — как бы подстраивается под конкретного посетителя.

Как предиктивные технологии помогут лично вам

Представьте, что вы можете «запустить» интернет-консультанта прямо на сайте. В реальной жизни продавец пока незаменим: он общается с клиентом в режиме реального времени, видит его реакции, анализирует поведение, умело предлагает что-то ещё. Любой хороший продавец — немного психолог. И немного предиктивный алгоритм.

Вы сможете запустить на своём сайте программу, которая будет видоизменять страницу в зависимости от интересов, особенностей и предпочтений конкретного посетителя. Она сможет предложить ему что-то интересное, допродать что-то ещё, дать скидку, бонус, подтолкнуть к акции.

Это даёт результат. Уже даёт, а ведь машинное обучение совершенствуется с каждым днём. Например, упомянутую выше AD Audiences опробовала известная компания LC Waikiki, которая сразу же отметила увеличение количества продаж.



К списку статей

Рейтинг: 5/5 звезд на основании 1 голоса; ваша оценка:

Читайте также

​Простые правила телефонных продаж
31 августа 2016 г.
​Простые правила телефонных продаж

У вас когда-нибудь возникал вопрос, почему ваша реклама не приносит прибыль? Ответить на него неслож...

Почему мы делаем рассылки
28 июля 2015 г.
Почему мы делаем рассылки

Вы регулярно получаете от нас рассылку. Иногда с какими-то акциями, предложениями, а иногда с различ...

​8 шагов к повышению продаж
14 марта 2018 г.
​8 шагов к повышению продаж

Кому не хочется увеличить продажи! Волшебной кнопки «увеличить продажи» не существует, зато есть стр...

Классификация рекламных агентств
17 января 2015 г.
Классификация рекламных агентств

Спрос, как известно, рождает предложение. Не все организации располагают бюджетом с внушительным кол...