Epoch 8
Виталий, все верно, спасибо за уточнение.
Более корректным утверждением было бы "системы рекомендаций на основе идентификаторов работают хорошо, когда объекты рекомендации хорошо покрыты действиями пользователей и пользователи демонстрируют нетривиальное поведение (взаимодействуют больше чем с одним объектом)". В типовом случае это примерно то же самое, что и "пользователей больше чем товаров". :)
Валентин, retailrocket рассматривался как альтернатива нашей разработке заказчиком, но не подошел, так как не решает задачу "пересортировка результатов фильтрации".
То есть наше решение встраивается в листинг не отдельным блоком типа "те, кто смотрел это еще смотрят другое", а сам порядок объектов в листинге меняется в соответствии с результатом работы системы персонализации.
Как пример: главный экран сервиса Wish или Joom, перечень и порядок объектов на этом экране - результат персонализации, он меняется в зависимости от вашего поведения.
Андрей, скорее всего нет.
С большой вероятностью в этой гипотетической ситуации в качестве рекомендаций вы получите микс товаров для борща и шашлыков (так как шашлыки еще остались в вашем профиле предпочтений), но с перевесом на борщ (так как борщ был более новой группой событий).
На самом деле аккуратная эмпирика вида "товары у которых идет рост популярности за последний час/день/неделю" - очень хороший способ оперативно реагировать на сезонные тренды и другие ситуации которые не были представлены в обучающих данных.
Более того, вне зависимости от персональных предпочтений возможны ситуации, когда тренд-товары становятся релевантнее, например, рождество и соответствующий сдвиг в поведении пользователей.
В этом конкретном маркетплейсе кроме нашего решения стояла еще одна система персонализированных рекомендаций, которая сильно проигрывала "топу продаваемых товаров" по итогам А/Б теста.
Мы предусматриваем возможность размещения системы в контуре у заказчика. Единственный нюанс - для переобучения потребуются сервера с GPU.
Спасибо большое за ваше время! Ответы на этот опросник прямо по-честному очень помогают нам сейчас формулировать продукт и понимать потребность рынка, наша благодарность вам безгранична!
Сервис у нас сырой пока, в преальфа-стадии, в нем не реализована функция заливки своих собственных данных через интерфейс. То есть, у нас сейчас с ним такой сценарий:
1. Мы показываем демо-ролик
2. Человек говорит о! что надо! хочу!
3. Мы берем его данные, ручками заливаем в админку, настраиваем пару штук и отдаем тестировать.
Всем ответившим мы отписали в личку на те емейлы, которые были указаны в опроснике. Если у вас есть задача, которую хочется протестировать – мы вручную все настроим, для этого отпишитесь пожалуйста по тому емейлу, с которого вам пришел ответ.
---
Отдельно про Google Cloud API: его как правило не хватает.
1. С его помощью нельзя решить задачу вида "разложите товары моего интернет-магазина по дереву категорий моего интернет-магазина, сейчас я вам его покажу"
2. С его помощью нельзя работать с текстами, как и с комбинацией "текст+картинка".
Да, технология подойдет для работы с любыми задачами классификации.
Сервисной модели услуг у нас пока нет, и в базе мы ориентируемся на передачу разработанного решения заказчику.
Напишите нам чуть больше подробностей про задачу на hello@epoch8.co – сможем сориентировать по примерным срокам/стоимости.
На Aliexpress товары описывают люди, а не роботы, и это действительно забавно: продавец старается оптимизировать описание так, чтобы оно попало во все поисковые запросы на свете. Поэтому нагромождает ключевики: “best man woman unisex sport watches red green blue black” итп.
А наша задача как раз обратная – продраться сквозь это описание и, несмотря на нагромождение слов, понять:
* что этот товар относится к категории “Спортивные часы”
* что этот товар есть красного, зеленого, синего и черного цветов.
Когда мы это делаем, покупатель заходит на сайт, заходит в категорию “Спортивные часы”, выставляет, например, фильтр “черный” и получает аккуратный список подходящих ему черных спортивных часов (и ничего кроме них).
С большим удовольствием, можем подробнее рассказать :) А какие подробности интересуют: скорее технические или бизнесовые?
A/Б тестирование разных стратегий рекомендации (не только нашей, но и конкурирующих) + система атрибуции покупки к конкретной стратегии.
То есть: в тот момент когда человек видит конкретный товар, мы знаем какой стратегией он был подготовлен, эта атрибуция сохраняется при добавлении товара в корзину и оформлении заказа.
После этого можно построить метрики для каждой стратегии:
- отношение количества показов к переходу в карточку товара
- отношение показов к оформленным заказам
- отношение показов к выручке