当顾客自己都不知道他想要什么时，如何鼓励他购买？展示他肯定会喜欢的产品的个性化推荐。我叫马克西姆，是 enKod 机器学习部门的负责人，我将向您告诉您我们如何比较网站上的畅销书区块与我们的个性化推荐的有效性。
关于客户
Eksmo是俄罗斯一家大型图书出版社。内斯博 (Nesbø) 的新侦探故事、杰米·奥利弗 (Jamie Oliver) 的烹饪集锦以及拥有数百万粉丝的博客作者的书籍 —— 所有内容均可在此发布。 2019年，Eksmo出版了1.14亿册书籍。这个数字相当大——Eksmo 一年内出版的所有书籍加起来的高度将是国际空间站高度的 5 倍。
什么是个性化推荐？
这些是根据用户在网站上的操作而编制的单独产品选择。机器学习算法分析访客行为并据此推荐产品。它们有助于节省寻找合适产品的时间。此类拦截器可以放置在网站页面、电子邮件简报以及弹出窗口和移动应用程序中。
畅销书与个人
Eksmo主页上有一个“畅销书”区块，其中包括该网站的主要畅销书。其平均展示到点击的转化率为0.5%。
我们的客户希望将该区块的点击率提高至少 40%（从 0.5% 到 0.7%）。为此，他决定采用我们的个人建议并比较这两个单位。作为测试的一部分，同时，一些用户看到了畅销书区块，而其他用户看到了个性化推荐区块。
结果
为了确定绝对转化率增加 0.2% 的获胜者，需要对每个版本的区块进行 19,525 次展示。
结论和未来计划
在这个区块中，用户更喜欢看到个性化的优惠而不是畅销商品。客户和我将继续在网站的其他部分测试建议，寻找最佳组合。提高此块的转化率是使用产品和个性化推荐提高整个网站转化率的第一步。我们不会在该网站上停留太久。我 WhatsApp 号码 们计划在其他渠道实施建议，例如在电子邮件通讯中。我稍后再告诉你结果？