Персональные рекомендации для каждого клиента
Разрабатываем рекомендательные системы, которые анализируют поведение пользователей и предлагают релевантный контент, товары или услуги.
Подробнее
Рекомендательная система анализирует поведение каждого пользователя — просмотры, покупки, время на странице — и формирует персональные подборки в реальном времени. Мы используем гибридные алгоритмы: коллаборативную фильтрацию, контентный анализ и deep learning для достижения максимальной релевантности. Результат измерим: рост среднего чека на 15-30% и увеличение повторных покупок за счёт точных рекомендаций.
Что входит
Процесс работы
Исследуем ваш каталог, поведение пользователей и историю покупок. Определяем метрики успеха рекомендательной системы.
Подбираем оптимальную комбинацию алгоритмов — коллаборативная фильтрация, контентный анализ, neural collaborative filtering.
Обучаем модель на исторических данных, проводим офлайн-оценку качества рекомендаций по метрикам precision и recall.
Встраиваем рекомендации в каталог, карточки товаров, email-рассылки и push-уведомления. Подключаем real-time обновление.
Запускаем A/B тесты для измерения влияния на конверсию и средний чек. Непрерывно дообучаем модель на новых данных.
Для кого
E-commerce, контентные платформы, сервисы подписки
Технологии
Python, TensorFlow, PostgreSQL
Следующий шаг
Расскажите о вашей задаче
Встретимся, разберём проект и предложим решение.
Без обязательств — первая консультация бесплатно.
