Тел: +7 994-422-47-07
Почта: 3020pcm@mail.ru
Почта: 3020pcm@mail.ru
ООО «ПРОМЦВЕТМЕТАЛЛ» ООО «ПЦМ»
- ИНН: 7807277148 \ КПП 780701001
- ОГРН: 1247800037198
- ЮРИДИЧЕСКИЙ АДРЕС: 198330, Город Санкт-Петербург, вн.тер. г. Муниципальный Округ Юго-Запад, ул Маршала Захарова, дом 60, литера А, оф 209
- ФАКТИЧЕСКИЙ АДРЕС: Колтушское городское поселение, Всеволожский район, Ленинградская область, Круговая улица, территория Промзона Мягловская. Координаты: 59.872680, 30.673815
- БАНКОВСКИЕ РЕКВИЗИТЫ:
Расчетный счет: 40702810132440003897
БИК: 044030786
Корр. счет: 30101810600000000786
- ПРОИЗВОДСТВО:
Координаты: 59.872680, 30.673815
- КОНТАКТНАЯ ИНФОРМАЦИЯ:
Бухгалтерия: 8 (981) 863-50-17
E-mail: 3020pcm@mail.ru
Генеральный директор Макаренко Александр Вячеславович
Правила применения рекомендательных технологий
На информационном ресурсе при применении информационных технологий предоставления информации осуществляется сбор, систематизация и анализ сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети «Интернет», находящихся на территории Российской Федерации.
Продуктовые рекомендации помогают среди миллионов товаров найти то, что нужно.
1. Собираем предпочтения клиентов
Невозможно рекомендовать человеку товар, не зная о его предпочтениях. Или, по крайней мере, о похожих предпочтениях других клиентов. Поэтому мы используем данные о действиях покупателей, например:
Все эти данные поступают с сайта, из мобильного приложения, касс, рекламных кабинетов.
2. Подбираем рекомендации на основе предпочтений
Есть три подхода к формированию рекомендаций:
1. Подбор похожих и сопутствующих продуктов. Алгоритмы анализируют свойства продуктов, которыми интересовался клиент: назначение, материал, цвет, категорию или производителя. По этим признакам подбираются продукты, которые также могут его заинтересовать. Например, если покупатель искал на сайте керамическую плитку, в рекомендациях появятся материалы для ее укладки. Так клиент не забудет о сопутствующих товарах, необходимых для решения его задачи.
2. Рекомендации популярных продуктов. Алгоритм анализирует взаимодействие клиентов с продуктами и может подсказать тот, у которого самый высокий спрос или лучшие оценки. Мы порекомендуем то, что нравится большинству других покупателей. Например, самые популярные товары отображаются в каталоге вверху списка, если включена сортировка по популярности.
3. Рекомендации на основе схожих предпочтений. Алгоритм анализирует сходства в предпочтениях клиентов. Если двум покупателям нравится одна и та же группа продуктов, их предпочтения похожи. Значит, первому можно рекомендовать то, что заинтересовало второго, и наоборот. Например, два мастера выбирают новый аккумуляторный инструмент. Один них также покупает защитные очки и перчатки — второму тоже можно порекомендовать эту категорию товаров. Такой подход помогает выявлять неочевидные предпочтения и составлять более разносторонние рекомендации.
3. Уточняем рекомендации
После того, как рекомендации по предпочтениям составлены, можно сделать их еще точнее, добавив дополнительные условия. Например, показывать продукты только в географической зоне клиента. А также исключить из рекомендаций товары, которые покупают независимо от предпочтений.
Когда рекомендательные алгоритмы настроены и обучены, они могут показывать покупателю подборки продуктов на главной странице сайта, на странице категории товаров и в карточке товара.
При полном или частичном использовании материалов с сайта ссылка на источник обязательна.
Продолжая работу с сайтом, вы даете согласие на использование сайтом cookies и на обработку персональных данных в целях функционирования сайта, проведения ретаргетинга, статистических исследований, улучшения сервиса и предоставления релевантной рекламной информации на основе ваших предпочтений и интересов. На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии
При полном или частичном использовании материалов с сайта ссылка на источник обязательна.
Продуктовые рекомендации помогают среди миллионов товаров найти то, что нужно.
Как формируются рекомендации
1. Собираем предпочтения клиентов
Невозможно рекомендовать человеку товар, не зная о его предпочтениях. Или, по крайней мере, о похожих предпочтениях других клиентов. Поэтому мы используем данные о действиях покупателей, например:
- просмотрах продуктов или категорий продуктов;
- продуктах в «Избранном», корзине;
- составе и датах заказов;
- взаимодействиях с коммуникациями. Это, например, открытие писем и переходы по ссылкам из рекламы.
Все эти данные поступают с сайта, из мобильного приложения, касс, рекламных кабинетов.
2. Подбираем рекомендации на основе предпочтений
Есть три подхода к формированию рекомендаций:
1. Подбор похожих и сопутствующих продуктов. Алгоритмы анализируют свойства продуктов, которыми интересовался клиент: назначение, материал, цвет, категорию или производителя. По этим признакам подбираются продукты, которые также могут его заинтересовать. Например, если покупатель искал на сайте керамическую плитку, в рекомендациях появятся материалы для ее укладки. Так клиент не забудет о сопутствующих товарах, необходимых для решения его задачи.
2. Рекомендации популярных продуктов. Алгоритм анализирует взаимодействие клиентов с продуктами и может подсказать тот, у которого самый высокий спрос или лучшие оценки. Мы порекомендуем то, что нравится большинству других покупателей. Например, самые популярные товары отображаются в каталоге вверху списка, если включена сортировка по популярности.
3. Рекомендации на основе схожих предпочтений. Алгоритм анализирует сходства в предпочтениях клиентов. Если двум покупателям нравится одна и та же группа продуктов, их предпочтения похожи. Значит, первому можно рекомендовать то, что заинтересовало второго, и наоборот. Например, два мастера выбирают новый аккумуляторный инструмент. Один них также покупает защитные очки и перчатки — второму тоже можно порекомендовать эту категорию товаров. Такой подход помогает выявлять неочевидные предпочтения и составлять более разносторонние рекомендации.
3. Уточняем рекомендации
После того, как рекомендации по предпочтениям составлены, можно сделать их еще точнее, добавив дополнительные условия. Например, показывать продукты только в географической зоне клиента. А также исключить из рекомендаций товары, которые покупают независимо от предпочтений.
Где отображаются рекомендации
Когда рекомендательные алгоритмы настроены и обучены, они могут показывать покупателю подборки продуктов на главной странице сайта, на странице категории товаров и в карточке товара.
При полном или частичном использовании материалов с сайта ссылка на источник обязательна.
Продолжая работу с сайтом, вы даете согласие на использование сайтом cookies и на обработку персональных данных в целях функционирования сайта, проведения ретаргетинга, статистических исследований, улучшения сервиса и предоставления релевантной рекламной информации на основе ваших предпочтений и интересов. На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии
При полном или частичном использовании материалов с сайта ссылка на источник обязательна.
Правила применения рекомендательных технологий
На информационном ресурсе при применении информационных технологий предоставления информации осуществляется сбор, систематизация и анализ сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети «Интернет», находящихся на территории Российской Федерации.
Продуктовые рекомендации помогают среди миллионов товаров найти то, что нужно.
1. Собираем предпочтения клиентов
Невозможно рекомендовать человеку товар, не зная о его предпочтениях. Или, по крайней мере, о похожих предпочтениях других клиентов. Поэтому мы используем данные о действиях покупателей, например:
Все эти данные поступают с сайта, из мобильного приложения, касс, рекламных кабинетов.
2. Подбираем рекомендации на основе предпочтений
Есть три подхода к формированию рекомендаций:
1. Подбор похожих и сопутствующих продуктов. Алгоритмы анализируют свойства продуктов, которыми интересовался клиент: назначение, материал, цвет, категорию или производителя. По этим признакам подбираются продукты, которые также могут его заинтересовать. Например, если покупатель искал на сайте керамическую плитку, в рекомендациях появятся материалы для ее укладки. Так клиент не забудет о сопутствующих товарах, необходимых для решения его задачи.
2. Рекомендации популярных продуктов. Алгоритм анализирует взаимодействие клиентов с продуктами и может подсказать тот, у которого самый высокий спрос или лучшие оценки. Мы порекомендуем то, что нравится большинству других покупателей. Например, самые популярные товары отображаются в каталоге вверху списка, если включена сортировка по популярности.
3. Рекомендации на основе схожих предпочтений. Алгоритм анализирует сходства в предпочтениях клиентов. Если двум покупателям нравится одна и та же группа продуктов, их предпочтения похожи. Значит, первому можно рекомендовать то, что заинтересовало второго, и наоборот. Например, два мастера выбирают новый аккумуляторный инструмент. Один них также покупает защитные очки и перчатки — второму тоже можно порекомендовать эту категорию товаров. Такой подход помогает выявлять неочевидные предпочтения и составлять более разносторонние рекомендации.
3. Уточняем рекомендации
После того, как рекомендации по предпочтениям составлены, можно сделать их еще точнее, добавив дополнительные условия. Например, показывать продукты только в географической зоне клиента. А также исключить из рекомендаций товары, которые покупают независимо от предпочтений.
Когда рекомендательные алгоритмы настроены и обучены, они могут показывать покупателю подборки продуктов на главной странице сайта, на странице категории товаров и в карточке товара.
При полном или частичном использовании материалов с сайта ссылка на источник обязательна.
Продолжая работу с сайтом, вы даете согласие на использование сайтом cookies и на обработку персональных данных в целях функционирования сайта, проведения ретаргетинга, статистических исследований, улучшения сервиса и предоставления релевантной рекламной информации на основе ваших предпочтений и интересов. На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии
При полном или частичном использовании материалов с сайта ссылка на источник обязательна.
Продуктовые рекомендации помогают среди миллионов товаров найти то, что нужно.
Как формируются рекомендации
1. Собираем предпочтения клиентов
Невозможно рекомендовать человеку товар, не зная о его предпочтениях. Или, по крайней мере, о похожих предпочтениях других клиентов. Поэтому мы используем данные о действиях покупателей, например:
- просмотрах продуктов или категорий продуктов;
- продуктах в «Избранном», корзине;
- составе и датах заказов;
- взаимодействиях с коммуникациями. Это, например, открытие писем и переходы по ссылкам из рекламы.
Все эти данные поступают с сайта, из мобильного приложения, касс, рекламных кабинетов.
2. Подбираем рекомендации на основе предпочтений
Есть три подхода к формированию рекомендаций:
1. Подбор похожих и сопутствующих продуктов. Алгоритмы анализируют свойства продуктов, которыми интересовался клиент: назначение, материал, цвет, категорию или производителя. По этим признакам подбираются продукты, которые также могут его заинтересовать. Например, если покупатель искал на сайте керамическую плитку, в рекомендациях появятся материалы для ее укладки. Так клиент не забудет о сопутствующих товарах, необходимых для решения его задачи.
2. Рекомендации популярных продуктов. Алгоритм анализирует взаимодействие клиентов с продуктами и может подсказать тот, у которого самый высокий спрос или лучшие оценки. Мы порекомендуем то, что нравится большинству других покупателей. Например, самые популярные товары отображаются в каталоге вверху списка, если включена сортировка по популярности.
3. Рекомендации на основе схожих предпочтений. Алгоритм анализирует сходства в предпочтениях клиентов. Если двум покупателям нравится одна и та же группа продуктов, их предпочтения похожи. Значит, первому можно рекомендовать то, что заинтересовало второго, и наоборот. Например, два мастера выбирают новый аккумуляторный инструмент. Один них также покупает защитные очки и перчатки — второму тоже можно порекомендовать эту категорию товаров. Такой подход помогает выявлять неочевидные предпочтения и составлять более разносторонние рекомендации.
3. Уточняем рекомендации
После того, как рекомендации по предпочтениям составлены, можно сделать их еще точнее, добавив дополнительные условия. Например, показывать продукты только в географической зоне клиента. А также исключить из рекомендаций товары, которые покупают независимо от предпочтений.
Где отображаются рекомендации
Когда рекомендательные алгоритмы настроены и обучены, они могут показывать покупателю подборки продуктов на главной странице сайта, на странице категории товаров и в карточке товара.
При полном или частичном использовании материалов с сайта ссылка на источник обязательна.
Продолжая работу с сайтом, вы даете согласие на использование сайтом cookies и на обработку персональных данных в целях функционирования сайта, проведения ретаргетинга, статистических исследований, улучшения сервиса и предоставления релевантной рекламной информации на основе ваших предпочтений и интересов. На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии
При полном или частичном использовании материалов с сайта ссылка на источник обязательна.