Tinkoff Research разработал алгоритм для прогнозирования времени покупки товаров в онлайне

Алгоритм более точно предсказывает, какие товары клиенту потребуются в ближайшем будущем

Учёные из Лаборатории исследований искусственного интеллекта Tinkoff Research разработали новый алгоритм TAIW (Time-Aware Item-based Weighting) для более точного прогнозирования потребительских покупок в интернете с учётом времени покупок и их периодичности. Об этом сообщила пресс-служба «Тинькофф».

Алгоритм учитывает состав предыдущих покупок человека и схожих по профилю пользователей, а также анализирует точное время приобретения конкретных товаров в прошлом и периодичность покупок. TAIW также выявляет взаимосвязи между покупкой товаров из разных категорий. Это помогает сделать рекомендации персонализированными.

«Новый метод позволит пользователям сэкономить время, затрачиваемое на составление конкретной корзины, а также напомнит купить товар, про который пользователь мог забыть», — рассказали в пресс-службе «Тинькофф».

В компании отметили, что бизнесу использование алгоритма позволит повысить удовлетворённость клиентов, увеличить конверсию в покупку и простимулировать рост среднего чека.

Ранее «Тинькофф» запустил платформу по управлению онлайн-продажами на маркетплейсах. Она позволяет управлять продажами на всех платформах, включая российские и глобальные маркетплейсы, собственные сайты и соцсети, в одном окне.

22 Ноя 3 Сбербанк показал новую версию нейросети Kandinsky 3.0 22 Ноя 1 Нейросеть от «Сбера» интегрировали в отечественный аналог Microsoft Office

Источник: www.sostav.ru