dtorov/projects
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Packages Projects Releases Wiki Activity
projects/recomend.md

13 KiB
Raw Blame History

Построение системы рекомендаций дополнительных покупок (cross-sell / upsell) для B2B-портала

  1. Ключевые параметры и данные
  2. Вопросы бизнесу
  3. Математические модели и подходы (включая ML и ИИ)
  4. Как внедрить ИИ и какие архитектурные решения возможны
  5. Ограничения и особенности B2B + пищевой сегмент

🔹 1. Необходимые параметры и данные

Для построения эффективной системы рекомендаций потребуется структурированный доступ к следующим данным:

A. Данные о клиентах

  • Уникальный ID клиента
  • Тип клиента: ресторан, магазин, производитель, дистрибьютор и т.д.
  • Геолокация (город, регион)
  • Объём закупок (ежемесячный/ежеквартальный)
  • Частота заказов
  • Сегмент (например: HORECA, retail, FMCG)
  • Предпочтения (если есть: веган, органик, безглютен и т.п.)

B. Данные о товарах

  • Артикул / SKU
  • Название, категория (молочка, мясо, напитки и т.д.)
  • Подкатегория (например: сыр — твёрдый, мягкий)
  • Бренд
  • Упаковка (вес, объём, шт.)
  • Срок годности
  • Температурный режим хранения
  • Сезонность (например: майонез летом, глинтвейн зимой)
  • Цена, закупочная цена
  • Признаки: органик, безглютен, веган, ГМО и т.п.

C. История покупок

  • ID клиента
  • ID товара
  • Количество
  • Дата покупки
  • Сумма
  • Скидка
  • Промо-акция (если участвовал)
  • Был ли в заказе впервые / повторно

D. Складские остатки и логистика

  • Остатки по складам
  • Дата ближайшей поставки
  • Лимиты на отгрузку (например, минимальный объём)
  • Доступность товара по региону

E. Дополнительные данные (опционально, но полезно)

  • Время года / сезон
  • Акции и промо
  • Ценовые изменения
  • Конкурирующие товары
  • Рейтинги / отзывы (если есть)

🔹 2. Ключевые вопросы к бизнесу

Перед началом проекта важно согласовать:

  1. Какова цель системы?

    • Увеличение среднего чека?
    • Продажа излишков на складе?
    • Введение новых продуктов?
    • Перекрестные продажи (cross-sell)?
    • Удержание клиента?

  2. Какие ограничения есть?

    • Нельзя рекомендовать скоропортящиеся товары?
    • Есть ли логистические ограничения?
    • Можно ли рекомендовать товары, которых нет на складе?

  3. Как клиенты принимают решения?

    • Закупают по списку?
    • Реагируют на акции?
    • Любят пробовать новинки?

  4. Какой канал рекомендаций?

    • В интерфейсе корзины?
    • На главной странице?
    • Через email / push?
    • В мобильном приложении?

  5. Как измерять успех?

    • CTR по рекомендациям?
    • Конверсия в покупку?
    • Увеличение AOV (average order value)?

  6. Как часто обновляются рекомендации?

    • Реальное время?
    • Раз в день?
    • По расписанию?

🔹 3. Математические модели и подходы

✅ 1. Collaborative Filtering (CF)

Идея: "Клиенты, похожие на тебя, купили X"

  • User-based CF: Найти похожих клиентов → рекомендовать их покупки
  • Item-based CF: Найти товары, которые часто покупают вместе
  • Матрица "клиент-товар": разреженная, заполняется количеством / частотой покупок

🔹 Плюсы: работает без знания признаков товаров
🔹 Минусы: холодный старт, плохо масштабируется

🔧 Можно использовать SVD, ALS, NMF для разложения матрицы

✅ 2. Ассоциативные правила (Apriori, FP-Growth)

Идея: "Кто купил A и B — часто покупает C"

  • Правила вида: {молоко, хлеб} → {масло}
  • Метрики: поддержка (support), достоверность (confidence), подъём (lift)

🔹 Отлично подходит для cross-sell 🔹 Интерпретируемо 🔹 Учитывает частые комбинации

⚠️ Может выдавать слишком много правил → нужна фильтрация

✅ 3. Content-Based Filtering

Идея: Рекомендуем товары, похожие на те, что клиент уже покупал

  • Признаки товара: категория, бренд, вес, тип и т.д.
  • Векторизация товаров (TF-IDF, эмбеддинги)
  • Сравнение с историей покупок

🔹 Хорошо работает при холодном старте товара
🔹 Можно использовать, если мало данных о клиентах

✅ 4. Гибридные модели

Сочетание нескольких подходов:

  • CF + Content-Based
  • Apriori + складские остатки
  • ML-модель, взвешивающая разные сигналы

Пример:

Рекомендовать товары, которые:

  • часто покупают с текущим (Apriori)
  • похожи на предыдущие (Content-Based)
  • есть на складе
  • подходят по цене и категории клиента

✅ 5. Модели на основе машинного обучения (ML)

A. Learning to Rank (LTR)

  • Формулируем задачу как ранжирование товаров
  • Для каждого клиента и сессии: какие товары показать в топе?

Признаки (features):

  • Частота покупки товара клиентом
  • Совместная покупка с текущим товаром
  • Расстояние от последней покупки
  • Остатки на складе
  • Цена / маржа
  • Сезонность
  • Принадлежность к акции
  • Похожесть по категориям
  • Время до конца срока годности

Модели:

  • XGBoost, LightGBM, CatBoost — отлично подходят для LTR
  • Можно использовать LambdaMART (специализированная модель LTR)

B. Embeddings (нейросети)

  • Обучить эмбеддинги для клиентов и товаров (например, через Word2Vec по последовательностям покупок)
  • Найти ближайшие товары по вектору
  • Использовать autoencoders или VAE для рекомендаций

Пример:

Последовательность покупок: [молоко, сыр, колбаса] → вектор → найти ближайший товар: масло

✅ 6. Sequence-based модели (RNN, Transformers)

  • Если важна последовательность покупок
  • Модель предсказывает: "что купит клиент дальше?"

Примеры:

  • GRU4Rec
  • SASRec (Self-Attention Sequential Recommendation)
  • BERT4Rec

🔹 Подходит, если клиенты делают регулярные заказы по шаблону

🔹 4. Применение ИИ?

  1. Кластеризация клиентов (unsupervised ML)

    • K-means, DBSCAN, t-SNE
    • Сегментация: "закупаются раз в месяц", "любят органику", "закупают оптом"

  2. Прогнозирование спроса

    • LSTM, Prophet, ARIMA
    • Чтобы понимать, какие товары скоро будут в дефиците

  3. Генерация рекомендаций через deep learning

    • Использовать графовые нейросети (GNN), если строишь граф "клиент-товар-категория"
    • Multi-armed bandit — для баланса между эксплуатацией (известные рекомендации) и исследованием (новые товары)

  4. Персонализация через reinforcement learning (RL)

    • Модель учится на действиях клиента: кликнул / купил / проигнорировал
    • Оптимизирует долгосрочную прибыль

🔹 5. Особенности B2B + пищевой сегмент

Фактор Особенность
Объём закупок Большие партии → важно учитывать минимальные объёмы
Частота заказов Регулярные → можно строить прогнозы
Скоропортящиеся товары Нельзя рекомендовать просрочку или с коротким сроком
Логистика Рекомендации должны учитывать регион и склад
Ценовая чувствительность Клиенты могут быть чувствительны к цене и скидкам
Сезонность Высокая (новогодние наборы, летние продукты и т.д.)

🔹 6. Архитектура системы (упрощённо)

[История заказов] → [ETL] → [Фичи: частота, совместные покупки, остатки]
                             ↓
[Модель: Apriori / XGBoost / Embeddings] → [Ранжирование]
                             ↓
[Фильтрация: склад, срок годности, логистика] → [Рекомендации]
                             ↓
[API] → [Фронтенд: "Вам также может понадобиться"]

🔹 7. Поэтапное внедрение

  1. MVP: Apriori + простые правила

    • "Часто покупают вместе"
    • Фильтр по наличию на складе

  2. Версия 2: Персонализация

    • Collaborative filtering
    • Учёт истории клиента

  3. Версия 3: ML-модель (XGBoost + LTR)

    • Ранжирование с учётом множества факторов

  4. Версия 4: Deep Learning / Sequence модели

    • Учёт временных паттернов

  5. A/B тестирование на каждом этапе

🔚 Итого

  1. Начать с ассоциативных правил (Apriori / FP-Growth) — быстро, интерпретируемо, эффективно для cross-sell.
  2. Добавить учёт складских остатков и срока годности — критично для пищевой отрасли.
  3. Перейти к гибридной модели с XGBoost/LightGBM, ранжирующей товары по персонализированным признакам.
  4. Использовать embeddings или sequence модели, если есть данные о последовательностях заказов.
  5. Внедрить A/B тесты и измеряй бизнес-метрики.