Учёные разработали модель, которая помогает понять, купит человек товар или просто посмотрит его. Алгоритм анализирует действия пользователей на сайте и ищет закономерности в их поведении. Исследование опубликовали в журнале Frontiers in Physics.
Учёные протестировали алгоритм на наборах данных с действиями пользователей в интернет-магазинах и сравнили точность прогноза покупок с другими моделями анализа данных.
Алгоритм сначала превращает данные (категории товаров, действия пользователей, историю просмотров) в числовые значения для анализа нейросетью. После анализирует последовательность действий пользователя:
- какие товары он открывает;
- сколько времени смотрит карточку;
- сравнивает ли похожие товары;
- добавляет ли товар в корзину.
Так алгоритм понимает, какие действия чаще всего приводят к заказу. Специальный модуль внутри алгоритма выделяет самые значимые действия пользователя и усиливает их влияние на прогноз. В результате модель рассчитывает вероятность покупки. По данным исследования, такой подход точнее прогнозирует поведение покупателей, чем более простые методы анализа.
Что это значит для бизнеса
Такие алгоритмы помогают интернет-площадкам и магазинам лучше понимать поведение клиентов. На основе прогнозов можно точнее настраивать рекомендации товаров, показывать персональные предложения и оптимизировать рекламу.
Ещё больше полезных алгоритмов для бизнеса:
- Учёные нашли способ точнее анализировать эмоции потребителей
- Исследование: как грамотно внедрить ИИ в компанию
- Как увеличить конверсиюна сайте, не запрашивая персональных данных у клиента