Tinkoff Research разработала алгоритм, предсказывающий точное время онлайн-покупок

В лаборатории исследований искусственного интеллекта Tinkoff Research создали новый алгоритм TAIW (Time-Aware Item-based Weighting), предсказывающий время покупки товара в интернете с высокой точностью.

Таким образом Tinkoff Research заявила о себе в нише рекомендательных алгоритмов, где уже развернулась конкурентная борьба.

TAW вычисляет, какие продукты будут нужны покупателю в ближайшем времени. Используемый алгоритм анализирует прошлые покупки и время их совершения.

«Человек может покупать какой-то товар с уникальной частотой: например, устраивать читмил с определенным продуктом в субботу каждой третьей недели месяца. В остальное время рекомендации этого продукта неактуальны для пользователя, несмотря на то что он неоднократно покупал их раньше», — отмечают в Tinkoff Research.

Тестирование TAIW показало, что этот инструмент лучше аналогов в решении задачи «рекомендация следующей корзины» (next basket recommendation). Точность рекомендаций повысилась до 8%.

TAIW состоит из двух модулей: «Соседство» и «Повторная покупка». Первый для большего разнообразия предложений собирает информацию о привычках покупателей, имеющих схожие запросы. Второй дает возможность понять принципы зависимости и систему временных промежутков между приобретениями, а также определить наиболее актуальные товары для конкретного клиента.

В общей сложности система определяет, когда у человека заканчиваются купленные товары, и рекомендует купить их именно в это время.

0 комментариев