Comments 5
Ну, что хочется сказать — решение выглядит в высшей степени профессионально, как с концептуальной (разнесение логики по уровням, решение подзадач на каждом уровне оптимальным инструментом) + технической (оптимизация решения по скорости, пропускной способности) так и с экономической (относительно дешёвые облачные ресурсы, небольшой штат поддерживающего персонала) точек зрения. Конечно, видно, что об эргономике не забыли, если продажи по рекомендациям сразу отмечаются в админке, + планируете туда добавить выводы A/B тестирования. Однако алгоритмическая часть выглядит недостаточно проработанной и потенциально способной дать ещё больший эффект, может, тут народ ещё подскажет хорошие варианты. Идея давать прогноз рекомендаций на истории, затем сравнивать с реальными покупками для оценки качества предиктора, очень импонирует — по сути, подобный подход называется forward-testing и применяется в тестировании торговых стартегий для биржи/фондового рынка/ставок на спорт ) Рост конверсии на +10/+35%, считай, на пустом месте — вот реальная сила BigData.
Следующий шаг — аутсорс разработанной платформы вне Bitrix? ))
И сама работа, и статья, мне кажется, заслуживают высшей оценки. Руководство ваше, надеюсь, так же подумало? )
Следующий шаг — аутсорс разработанной платформы вне Bitrix? ))
И сама работа, и статья, мне кажется, заслуживают высшей оценки. Руководство ваше, надеюсь, так же подумало? )
Следующий шаг — аутсорс разработанной платформы вне Bitrix? ))
Изначально при старте проекта даже мысли такой не было. :)
Сейчас… Упомянутые персонализированные рассылки уже тестируются и вот-вот будут выпущены. Модели предсказания перехода в платные клиенты или — наоборот — ухода клиента тестируются в Битрикс24. Почти на каждой конференции, где мы рассказываем про нашу бигдату :), спрашивают, а можно ли будет использовать без Битрикса.
Видим, что спрос есть. Поэтому — думаем. Возможно, будет.
Судя по иллюстрации, «Сергею» Ситникову нравится такой набор товаров, что прямо караул )
А вообще, конечно, вопросы советов и прочего очень беспокоят в свете нежелания покупателя получать эту самую «рекомендацию». «Искал лыжи — мы тебе теперь весь год будем совать лыжи» — частый сценарий, и кнопки «ребята, отвалите с вашей big data, дайте мне просто по магазину походить» — нет. Выход есть, называет Hide Element в AdBlock, но это же грубо! :)
Сама же идея хороша. Не боитесь, что кто-то запилит то же как сервис сторонний (с возможностью интеграции с другими движками, кроме вашего)? :)
А вообще, конечно, вопросы советов и прочего очень беспокоят в свете нежелания покупателя получать эту самую «рекомендацию». «Искал лыжи — мы тебе теперь весь год будем совать лыжи» — частый сценарий, и кнопки «ребята, отвалите с вашей big data, дайте мне просто по магазину походить» — нет. Выход есть, называет Hide Element в AdBlock, но это же грубо! :)
Сама же идея хороша. Не боитесь, что кто-то запилит то же как сервис сторонний (с возможностью интеграции с другими движками, кроме вашего)? :)
Коллаборативная фильтрация (как у нас) не будет рекомендовать женское белье неделю, если я посмотрел чулки :-) Она порекомендует то, что я еще не видел.
А content-based рекомендации (у нас пока нет), да, окрасят весь интернет на неделю в 50 оттенков телесно-розового :-)
А content-based рекомендации (у нас пока нет), да, окрасят весь интернет на неделю в 50 оттенков телесно-розового :-)
Сама же идея хороша. Не боитесь, что кто-то запилит то же как сервис сторонний (с возможностью интеграции с другими движками, кроме вашего)? :)
Такие сторонние сервисы уже существуют. Их даже, в общем-то, немало.
Главный их минус в том, что владельцу сайта нужно интегировать внешний сервис в работающий сайт. Обычно это достаточно долго и сложно. Поэтому и аудитория у внешних сервисов очень небольшая.
У нас же интеграция уже сделана на уровне платформы. Поэтому и количество сайтов в системе исчисляет тысячами (24000+ на момент публикации статьи).
Sign up to leave a comment.
Архитектура и технологические подходы к обработке BigData на примере «1С-Битрикс BigData: Персонализация»