Рекомендательная система
Персонализированные рекомендации для пользователей: товары, контент, услуги
Разработаем рекомендательную систему для вашего продукта. Персонализированные рекомендации товаров, контента, услуг — на основе поведения пользователей и данных.
Подходы: collaborative filtering, content-based, гибридные методы. Выбор зависит от объёма данных и специфики продукта. A/B тестирование для оценки эффекта.
Результат: рост конверсии, увеличение среднего чека, повышение вовлечённости. Рекомендации работают в реальном времени.
Что входит в услугу
Для кого подходит
Часто задаваемые вопросы
Сроки зависят от сложности вашего проекта и объёма данных. В среднем разработка recommendation engine занимает 6-12 недель: от анализа данных и выбора алгоритма до интеграции в продукт и A/B тестирования. Мы можем предоставить точный график после консультации с вашей командой.
Персонализированные рекомендации увеличивают средний чек на 15-40%, повышают время сессии пользователя и снижают bounce rate. Конкретные результаты зависят от вашей ниши, но мы отслеживаем метрики через A/B тестирование и регулярную оптимизацию.
Да, мы разрабатываем рекомендательные системы для крупных маркетплейсов и интернет-магазинов с большим каталогом. На этапе анализа данных мы оцениваем масштабируемость и выбираем оптимальный алгоритм, который справится с вашим объёмом товаров и трафика.
В цену входит полный цикл: анализ данных пользователей, выбор и разработка модели рекомендаций, создание API, интеграция в ваш продукт, A/B тестирование и первичная оптимизация. Дополнительно вы получаете документацию и консультации для вашей команды.
После интеграции рекомендательной системы мы проводим tuning алгоритма на основе реальных данных, следим за качеством рекомендаций и помогаем оптимизировать персонализацию. Доступна техподдержка и консультации по развитию системы.
Нет, мы разработаем API рекомендаций, который легко интегрируется в ваш текущий проект без кардинальных изменений. Система работает с вашей имеющейся базой данных и требует минимум настроек на стороне фронтенда и бэкенда.
Всё начинается с глубокого анализа данных о ваших пользователях: поведение, интересы, история покупок. На основе этого мы выбираем подходящий алгоритм рекомендаций и проводим A/B тестирование, чтобы персонализация работала именно на вашей аудитории.
Похожие услуги
AI-анализ данных и прогнозирование
Глубокий анализ данных с ML: выявление паттернов, прогнозы, actionable инсайты для бизнеса
- Аудит и подготовка данных
- Exploratory Data Analysis
- Построение ML-моделей
- +4 ещё
Предиктивная аналитика
ML-модели для прогнозирования бизнес-метрик: продажи, спрос, отток, LTV
- Анализ исторических данных
- Feature engineering
- Построение ML-модели
- +4 ещё
Интеграция ML-моделей
Внедрение готовых или кастомных ML-моделей в ваш продукт: от прототипа до production
- Анализ требований и архитектуры
- Разработка API для модели
- Оптимизация inference
- +4 ещё
Обсудим ваш AI-проект?
Расскажите о своей идее — мы оценим сроки и стоимость бесплатно. Обычно отвечаем в течение 24 часов.