Три основных подхода к холодным рекомендациям

Холодный пользователь с точки зрения рекомендательных систем — это тот пользователь, о котором мы ничего не знаем.

Мы не знаем, с чем он взаимодействовал, каковы его предпочтения.

В различных сервисах процент таких пользователей может доходить до очень высоких значений, а порой и вовсе до 100%.

Но мы хотим хоть что-то рекомендовать этим пользователям, что же делать? 🤔

Есть три основные идеи:

Популярное.

Давайте показывать холодным пользователям самые популярные товары. Например, товары, которые покупают чаще остальных. Идею можно усложнять, например, показывать по одному популярному товару из каждой категории, чтобы быстрее понять, за какой конкретно категорией товаров пришел пользователь, но суть от этого не меняется.

Общую идею можно сформулировать так: «Если мы не знаем, что тебе нравится, то считаем, что тебе нравится то же, что и всем».

Новое.

Давайте показывать холодным пользователям новинки. Несмотря на то, что эта идея может показаться не такой хорошей, как показывать популярное, она не лишена смысла. Например, если мы делаем онлайн-кинотеатр и к нам зашел новый пользователь, то имеет смысл предположение, что он вероятнее пришел смотреть новый сезон сериала «Триггер», чем «Побег из Шоушенка». Хотя «Побег из Шоушенка» и популярнее.

Новое + Популярное = Тренды.

Третья идея не оригинальна, она просто объединяет в себе первые две. Если мы решили показывать пользователям новинки, то возникает вопрос: «А что конкретно из новинок мы будем ему показывать?». И у нас есть ответ: «Давайте показывать популярные новинки».

Если совсем упростить, то мы делаем следующее: берем последнюю неделю и считаем самые покупаемые/просматриваемые товары только за неё. Таким образом, мы показываем пользователю не популярные «в целом» товары, а именно те товары, которые популярны сейчас, то есть тренды. 📈

P.S. Не жалейте времени на разработку холодных моделей, помните, что порой у нас всего один шанс заинтересовать пользователя, ведь в условиях конкуренции на рынке, если мы не заинтересуем пользователя сразу, это сделает наш конкурент.

__ Подписывайтесь: "Как приручить ИИ"