Статья на Хабре: Ну купиии! Или применение AI для рекомендаций

Все же тут страдают от спама? Обвешаны адблокерами, white-листами, спам-фильтрами? Я точно сильно страдал от бесконечных предложений, но в какой-то момент стала появляться и полезная информация, причем еще в нужные моменты.

Став руководителем проектов по предиктивной аналитике в компании НОРБИТ, я оказался по другую сторону баррикад и хочу поделиться опытом по разработке рекомендательных сервисов для программ лояльности.

Источник

Рекомендательными системами уже давно никого не удивишь. Скорее наоборот, не так просто найти онлайн-магазин, который не предлагал бы вам купить что-то после добавления товара в корзину. Грамотно составленная лента рекомендаций или маркетинговая рассылка способна принести хорошую прибыль и повысить средний чек. Давайте посмотрим, как это работает. 

Вкратце это выглядит так. Сначала мы выполняем работы по аналитике и кластеризации клиентской базы. На этом этапе становится понятно, чем объединены и чем отличаются группы клиентов, на какие признаки будет опираться будущая модель персональных рекомендаций. Исходя из бизнес-задач, выбираем метод разработки моделей, тестируем на исторических данных, делаем тестовую рассылку, проверяем уровень отклика (конверсию) и, если видим значимый прирост, несём в продакшн.

Продолжение на Хабре