Будь как Netflix: как разработать эффективную рекомендательную систему
Современные онлайн-сервисы выступают в роли виртуальных консультантов, которые предлагают пользователям варианты покупок и услуг в соответствии с их интересами. Они смогли взять на себя такую роль благодаря появлению рекомендательных систем на базе машинного обучения (Machine Learning, ML) и искусственного интеллекта (Artificial Intelligence, AI). Такие системы анализируют поведение пользователей в онлайн-пространстве и формируют персональные подборки, которые с высокой вероятностью придутся им по душе. Согласно прогнозу консалтинговой компании Mordor Intelligence, объем мирового рынка рекомендательных систем к 2026 году увеличится в семь раз по сравнению с 2020 годом и достигнет $15,13 млрд.
Системы рекомендаций стали незаменимым инструментом для бизнеса. Согласно данным исследования McKinsey, которое было проведено в 2021 году, 78% респондентов выбирают, рекомендуют или готовы больше платить за бренд, который предоставляет персонализированные услуги или опыт. Это актуально не только для интернет-магазинов, но и для социальных сетей, онлайн-кинотеатров, сервисов доставки продуктов. Однако разработка модели, которая способна грамотно анализировать меняющуюся информацию о пользователях, требует больших усилий. Расскажу об основных этапах ее создания и нюансах, о которых стоит знать.
Этапы разработки рекомендательной системы
1. Постановка задачи
Перед тем как поставить задачу по разработке рекомендательной системы перед ИТ-специалистами, необходимо определить конкретные бизнес-задачи, которые такая система будет решать. Конечной целью проекта может быть увеличение продаж и суммы среднего чека, ускорение процесса покупки, более эффективное управление спросом, экономия на POS-материалах (материалах, способствующих продвижению товаров в местах продаж), а также повышение лояльности пользователей. От поставленной задачи будут зависеть в том числе параметры сбора данных и масштабы рекомендательной системы.