Отраслевые товарные рекомендации на основе виртуального профиля покупателя

Михаил Кечинов
CEO REES46

Участвует в разработке рекомендательных систем 6 лет. В ходе создания рекомендательных систем он использует гибридные подходы к анализу данных, не пытаясь создать “универсальный алгоритм”, а адаптируя технологии под каждую отрасль. Последний проект – REES46 - обслуживает 900 интернет-магазинов (статистика на 10 июля 2015).

УЧАСТВУЕТ:
Секция 2.5. Фронтир развития продаж

ТЕЗИСЫ:
- Универсальные рекомендательные алгоритмы недостаточно эффективны.
- Виртуальный профиль покупателя - структура, методики определения свойств покупателя, взаимосвязей с другими покупателями и их детьми (для детских магазинов) на основе поведения на сайте и истории покупок.
- Использование виртуального профиля в персональных товарных рекомендациях в сегменте fashion.
- Использование виртуального профиля для персональных рекомендаций в сегменте FMCG.
- Использование виртуального профиля в товарных рекомендациях в сегменте товаров для детей.