Сайты, которые могут видоизменяться в зависимости от особенностей мышления посетителя, могут принести пользу электронной коммерции.

Перевоплощение: сайт British Telecom, анализирует поведение пользователя и меняет свою форму, в зависимости от его психологических особенностей. К примеру, определив обладает ли посетитель аналитическим либо же эмоциональным складом ума, веб-сайт перестраивается так, чтобы удобнее было продать данному пользователю нужный товар.

Далеко не просто создать такой сайт, который бы понравился любому посетителю. Кто-то предпочитает простые фразы на чистой странице, а кому-то удобнее иметь дело с таблицами и графиками. Исследователи факультета менеджмента имени Слоана при MIT разработали технологию, которая позволяет автоматически адаптировать сайт под каждого конкретного посетителя, так, чтобы информация на сайте была представлена в соответствии с типом мышления каждого конкретного человека. Исследователи надеются, что их технология поможет добиться большей эффективности в онлайн-торговле.

По данным первоначальных исследований, выяснилось, что сайт, который получает способность менять свою форму, подстраиваясь под разные типы посетителей, может повысить свои продажи до 20 процентов. Некоторые сайты, например, Amazon.com, уже сейчас предлагают возможность персонализации, однако они адаптируются под посетителя на основе информации из его личного профиля, оставленных cookies или полученной путём длинных опросов. В то же время, система Слоана адаптируется под незнакомого посетителя в течении нескольких первых кликов, которые он делает на веб-сайте, проанализировав его манеру работать с информацией.

Профессор маркетинга из Слоана, Джон Хаузер, поясняет, что система поможет сайтам определять тип мышления. Она будет наблюдать за тем, какие именно элементы имеют для пользователя главное значение и на основе этого перестраивать сайт. Перемены будут почти незаметны. «Внезапно вы обнаруживаете, что у сайта более понятная удобная навигация, и на нём содержится именно та информация, которая вам требуется», — говорит Хаусер. По его мнению, пользователь не должен даже догадаться, что сайт персонализирован.

Здравствуйте, уважаемые хабражители!

Под персонализацией Интернета мы подразумеваем — «изменение внешнего вида и функционального наполнения интернет-сайтов под конкретного посетителя этого сайта».

Мы разработали несколько интернет-сервисов, ориентированных на решение задач персонализации интернет-сайтов. Сейчас готовим к выходу на рынок эти продукты. Поэтому решили кратко рассказать о задачах, решаемых нашими продуктами. Чтобы потом заинтересовавшихся пригласить на бета-тестирование и получить ваши экспертные оценки.

Итак, посмотрим на следующие две задачи персонализации.

Мы перевели интересную обзорную статью о перспективах персонализации в оффлайн-ритейле. Рекомендуем почитать, что об этом думают лидеры отрасли персонализации пользовательского опыта

Представьте, когда вы заходите в магазин, все о вас всё знают: имя, размеры, историю покупок, даже ваши взгляды на жизнь, на окружающий мир, вообще на все.

Как вы будете себя чувствовать? Как знаменитость или как жертва маниакального преследования?

То, как вы ответите, повлияет и уже влияет на будущее розничной торговли, которая в данный момент переживает радикальную трансформацию, движимую анализом big data в реальном времени.

28 апреля 2016 года мы официально объявили о запуске первого адаптивного курса на Stepic.org, который подбирает задачи по Python в зависимости от уровня учащегося. До этого мы ещё реализовали на платформе рекомендованные уроки, чтоб учащиеся как не забывали, что они уже прошли, так и открывали для себя новые темы, которые могут их заинтересовать.

Этой статьёй мы начинаем цикл о рекомендательных системах и адаптивном обучении.

Под катом две основные темы:

• про онлайн-образование, плюсы/минусы/подводные камни;
• классификация рекомендательных систем, их применимость в образовании, примеры.

Мы продолжаем рассказывать о системе адаптивного обучения на Stepic.org. Первую вводную часть этой серии можно почитать здесь.

В данной статье мы расскажем о построении рекомендательной системы (которая и лежит в основе адаптивности). Расскажем о сборе и обработке пользовательских данных, о графах переходов, хендлерах, оценке реакции пользователя, формировании выдачи.

Вспомним про линейную регрессию, регуляризацию и даже поймём, почему в нашем случае лучше использовать гребневую регрессию, а не какую-нибудь там ещё.

Образовательная платформа Stepik объявляет о старте конкурса по созданию IT-задач. Результатом Stepik Contest станет уникальная система онлайн-обучения, основанная на персональных рекомендациях учащимся. Победители конкурса получат денежные призы до $10K.

Новогодние праздники и январь прошли очень быстро и вместо большого количества курсов для конкурса Stepik Contest команда Stepik получила множество запросов с просьбами продлить дедлайн. Мы решили продлить срок конкурса до 31 марта, а сейчас — подвести промежуточные итоги, ответить на вопросы и разъяснить все неочевидные моменты конкурса.

Итак, конкурс Stepik Contest, дедлайн 31 марта, чтобы выиграть от $2K до $10K, нужно создать 20+ задач по темам IT на платформе Stepik (adaptive.stepik.org).

Не прошло и полгода, как мы завершаем цикл статей об адаптивном обучении на Stepik! А, нет, прошло… Но я рада наконец представить вашему вниманию заключительную статью о том, зачем вообще нужно адаптивное обучение, как оно реализовано на Stepik и причём тут шахматы.

У каждого из вас есть в фейсбуке 20-30% друзей, болезненно реагирующих на какую-то очередную тематику (кризис, Путин, Украина, США и другие) и с раздражающей периодичностью публикующий посты на эту тему. И расфрендить жалко (знакомый все-таки, плюс иногда публикует что-то действительно интересное) и терпеть нельзя.

Growth Hacking овеян множеством мифов. Одни считают его панацеей от всех бед, другие — чуть ли не шарлатанством. Недоверие подогревают кейсы с невероятными цифрами роста в десятки и сотни раз, которые пытаются бездумно копировать и не получая такого же роста объявляют подход неработающим.

Но для того, чтобы «взломать рост» компании недостаточно просто выделить команду и поставить им задачу искать точки роста. Growth Hacking — очень сложный процесс, который требует высокой экспертизы и четкой методологии.

С момента основания Retail Rocket взлом роста стал неотъемлемой частью работы компании. Более шести лет мы вырабатывали уникальную систему проведения тестирований и подборов алгоритмов. В том числе благодаря этой методологии, мы можем обеспечивать самый высокий показатель ROI на рынке. И сегодня мы хотим поделиться опытом использования Growth Hacking'а в ecommerce.

Привет! Меня зовут Никита Учителев. Я представляю отдел Research & Development компании Lamoda. Нас 20+ человек, и мы работаем над различными рекомендациями на сайте и в приложениях, разрабатываем поиск, определяем сортировку товаров в каталогах, обеспечиваем возможность АБ-тестирования разнообразного функционала, а также поддерживаем несколько внутренних разработок вроде системы прогнозирования эластичности спроса и оптимизации логистики доставки.

Одним из основных направлений развития всей компании на ближайшие годы выбрана персонализация наших продуктов и услуг. Подобные инициативы тестируются и внедряются повсеместно — начиная от составления персональных подборок товаров до выбора конкретного торгового представителя, который доставит наш товар именно вам. В рамках процесса персонализации продуктов R&D я выступаю в роли тимлида и хочу в этой статье рассказать про платформу, проектированием и разработкой которой я со своей командой занимался последний год, а также про первые персонализированные продукты R&D, которые проходят АБ-тестирование в настоящее время.