Машина автоматически находит нетривиальные закономерности в предпочтениях пользователей сервисов и постоянно совершенствует свои рекомендации. Алгоритм анализирует поведение людей в интернет-магазине и предлагает товары на основе его предпочтений и схожести товаров. Ростом числа кликов на рекомендованных товарах пользователи сами оценивают качество рекомендаций.
Первый эксперимент эксперты Rambler провели совместно с Price.ru. Он показал прирост на 25-30% кликабельности блока рекомендованных товаров.
Проект с компанией Ecco также дал хорошие результаты. Товарные рекомендации анализируют интересы клиентов интернет-магазина и показывают, что именно будет наиболее интересно для пользователя в данный момент времени. Рекомендательная система основывается на потребностях посетителей интернет-магазина и делает интересные именно им предложения, увеличивая доход интернет-магазина за счет роста конверсии, среднего чека и частоты повторных покупок.
Как отмечает Алла Баринова, руководитель отдела развития электронной коммерции компании Ecco, выручку при переходах из блока рекомендованных товаров увеличилась почти вдвое. Сейчас компания запускает полностью персонализированный блок на главной странице сайта. После оформления заказа и перехода в корзину система также формирует подходящие покупателю позиции в блок товаров, которые ему могут быть интересны, с последующей возможностью добавления в корзину. Планируется, что товарные рекомендации будут облегчать навигацию по сайту и способствовать увеличению конверсии, а также повышать глубину просмотра сайта и среднюю длительность сессии.