Чек-лист для того, кто планирует делать рекомендации

Если вы разрабатываете онлайн-магазин, кинотеатр или другой продукт с тысячами товаров, у вас наверняка есть задача улучшить рекомендационную систему или создать её с нуля. Чтобы через полгода добиться успеха, уже сегодня нужно убедиться, что вы логируете события, полезные для обучения модели. Мы подготовили для вас чек-лист таких событий:

✅ Просмотр страницы товара: пользователь просматривает страницу товара, показывая интерес к нему.

✅ Клик на товар: пользователь переходит к подробной информации о товаре.

✅ Добавление в избранное: пользователь сохраняет товар для дальнейшего рассмотрения или покупки.

✅ Покупка товара: пользователь совершает покупку — сильный показатель интереса.

✅ Глубина прокрутки страницы товара: насколько далеко пользователь прокручивает страницу, демонстрируя интерес к содержимому.

✅ Время на странице товара: продолжительность пребывания на странице, указывающая на заинтересованность.

✅ Добавление в корзину: пользователь помещает товар в корзину, но ещё не совершает покупку.

✅ Удаление из корзины: пользователь удаляет товар из корзины, что может свидетельствовать о сомнениях или изменении предпочтений.

✅ Возврат товара: пользователь возвращает товар, что помогает избегать рекомендаций подобных товаров.

✅ Оставление отзыва или рейтинга: пользователь делится мнением о товаре, оценивает его.

✅ Подписка на уведомления: пользователь хочет получать новости о товарах или акциях, показывая интерес к определённым категориям или брендам.

✅ Взаимодействие с мультимедиа: отслеживайте, если пользователь просматривает видео или слушает аудио о товаре.

✅ Использование фильтров и сортировок: когда пользователь применяет фильтры или сортирует товары, это показывает его предпочтения.

Что еще?

❓Убедитесь, что все эти события логируются и готовы для использования в обучении модели рекомендаций.

❓Убедитесь, что у всех событий есть нужные идентификаторы, все поля заполнены.

❓Адаптируйте события для вашего продукта, например для онлайн-кинотеатра глубину просмотра страницы можно заменить на процент от фильма, который пользователь просмотрел.

__
Подписывайтесь: "Как приручить ИИ"