Рекомендательные системы ищут контент, интересный пользователю. Но из-за них пользователь может оказаться в «пузыре фильтров», где нет разнообразия. Анастасия Московченко, ведущий продакт-менеджер в аукционном доме Phillips, — о том, как этого избежать
«Пузырь фильтров» — это когда пользователь видит однообразный контент, основанный только на предыдущем опыте. Представьте, если бы маркетплейс показывал только один сегмент товаров на главной. Например, зоотовары или гаджеты. Со временем человеку уже было бы не интересно заходить в такой сервис.
Баланс между персонализацией и разнообразием — ключ к удержанию аудитории.
Рекомендации — это контент, товары и услуги, которые предлагаются пользователю исходя из его предыдущих действий в сервисе. С их помощью можно оптимизировать взаимодействие пользователя с продуктом.
При создании рекомендательных систем компаниям следует опираться на данные о пользователях. При этом стратегии сбора этой информации для новых и активных пользователей отличаются.
Новые пользователи
Новыми пользователями считаются те, кто впервые воспользовался сервисом и сделал это не более чем неделю назад.
Компаниям сложно создавать рекомендации для новых пользователей из-за отсутствия данных о них. Новички еще не успели дать понять, что им интересно. Тем не менее у компаний есть базовая информация: геолокация, модель и даже номер телефона пользователя. Поэтому они могут сразу предложить более или менее релевантный контент.
