Специалисты сервиса доставки «Лента Онлайн» улучшили конверсию приложения благодаря ранжированию списка товаров, который подстраивается индивидуально под каждого клиента в каталоге и поиске.
Клиенты «Ленты Онлайн» добавляют большую часть товаров в корзину из каталога и поиска. Это два важных блока, поэтому команда data science начала внедрять в них гиперперсонализацию. При разработке алгоритма учитываются не только локальная популярность позиций, но и личные предпочтения покупателя: ценовой сегмент, история онлайн- и офлайн-покупок, а также заказы других клиентов со схожим поведением. Персональный список товаров для категории или подкатегории формируется для клиента на основе анализа массива исторических данных.
Ранее при сортировке выдачи товаров учитывались локальная популярность товаров и количество заказов клиента. Благодаря гиперперсонализации показатели кликабельности (CTR) из поиска и каталога увеличились на 6% и 2% соответственно.
Директор управления данными и аналитикой онлайн-сервисов «Ленты» Дмитрий Бодунов рассказал:
«Внедрение персонального ранжирования каталога и поиска — знаковый для нас этап. Мы выстроили аналитическую инфраструктуру, процессы взаимодействия data science команд с командами разработки сервиса и внедрили практики машинного обучения. Персонализация каталога и поиска — один из этапов улучшения всего клиентского пути, который проходят пользователи нашего сервиса».
