Персонализация в электронной коммерции
3 мин
Привет, Хабр!
Сегодня мы начинаем цикл статей о том, как мы строим сервис Retail Rocket. За без малого три года работы, мы собрали солидный технологический стек, разочаровались в большом количестве «модных» технологий и построили очень сложную систему.
Вкратце, Retail Rocket – платформа для мультиканальной персонализации интернет-магазина на основе Big Data. Наш сервис анализирует поведение посетителей интернет-магазина, выявляет потребности и в нужный момент показывает интересные именно им предложения на сайте, в email и display кампаниях, увеличивая доход интернет-магазина за счет роста конверсии, среднего чека и частоты повторных покупок.
Этой статьей мы открываем инженерный блог Retail Rocket (маркетинговый блог мы ведем почти два года) с рассказом об используемых подходах в области анализа данных и кратким перечнем используемых технологий. Ко всему описанному в статье мы пришли итеративно и в следующих статьях постараемся подробно описать наш путь в каждой из областей.
Сегодня мы начинаем цикл статей о том, как мы строим сервис Retail Rocket. За без малого три года работы, мы собрали солидный технологический стек, разочаровались в большом количестве «модных» технологий и построили очень сложную систему.
Вкратце, Retail Rocket – платформа для мультиканальной персонализации интернет-магазина на основе Big Data. Наш сервис анализирует поведение посетителей интернет-магазина, выявляет потребности и в нужный момент показывает интересные именно им предложения на сайте, в email и display кампаниях, увеличивая доход интернет-магазина за счет роста конверсии, среднего чека и частоты повторных покупок.
Этой статьей мы открываем инженерный блог Retail Rocket (маркетинговый блог мы ведем почти два года) с рассказом об используемых подходах в области анализа данных и кратким перечнем используемых технологий. Ко всему описанному в статье мы пришли итеративно и в следующих статьях постараемся подробно описать наш путь в каждой из областей.






Согласно данным опроса 











