Блог

Полезные статьи и новости о жизни WaveAccess

Рекомендательная система на основе машинного обучения для Get Your Book

Команда WaveAccess создала для сервиса Get Your Book рекомендательную систему на базе Machine Learning (машинного обучения, ML). Решение формирует список рекомендуемых литературных произведений на основании интересов читателя.

Бизнес-задача

Сервис Get Your Book предлагает пользователям ежемесячную подписку на подарочные коробки: в них покупатель получает книги, шоколад, чай и другие приятные мелочи. Таким образом пользователь регулярно пополняет свою книжную полку, при этом экономя время и получая необычный опыт. Выбор книги становится сюрпризом: Get Your Book подбирает произведения, анализируя рецензии ведущих критиков, – в посылку попадают новинки издательств и бестселлеры.

Чтобы решить задачу увеличения продаж при сокращении издержек и повысить лояльность пользователей, основатели компании решили прибегнуть к инновационному подходу: автоматизировать подбор книг и персонализировать предложение, при этом сохранив критерий "сюрприза".

Get Your Book обратилась в WaveAccess – решением стала разработка рекомендательной системы на базе  машинного обучения.

Get Your Book

Решение

Команда WaveAccess создала для Get Your Book рекомендательную систему на базе ML, которая позволяет на основании интересов читателя выделять из обширной базы книг топ-25 произведений.

Обладатель подписки Get Your Book заполняет на сайте анкету, в которой указывает интересующие его жанры, любимые произведения и авторов. Можно указать один или несколько жанров: художественный, классика, фэнтези, саморазвитие, нон-фикшн.

На основе этих данных система формирует список из 25 рекомендуемых книг, сортируя их по вероятности совпадения с интересами читателя. Этот список доступен только сотрудникам Get Your Book – эффект неожиданности для покупателя не пропадает. В то же время наличие таких рекомендаций многократно повышает вероятность угодить читателю.

Алгоритм машинного обучения анализирует более 8000 русскоязычных книг из открытых каталогов, в том числе издательства АСТ и магазина "Хит-книга". Недостающие данные и читательские рейтинги "подтягиваются" с сайта Good Reads по уникальному идентификатору книги ISBN. 

Разработка заняла у команды WaveAccess полтора месяца, в проекте было задействовано три специалиста.

Перспективы

Разработанная система обладает большим потенциалом для развития. Ее можно "научить":

  • обрабатывать серии книг;

  • учитывать не понравившиеся книги;

  • упростить формат ввода данных;

  • сводить пользователей со схожими литературными предпочтениями;

  • распределять рекомендованные книги по уровню закупочных цен, что позволило бы Get Your Book уменьшить себестоимость посылки.

"Рекомендательные системы служат одним из наиболее популярных и монетизируемых примеров использования решений на базе искусственного интеллекта и машинного обучения. За счет актуальных рекомендаций клиентам в нужном месте, нужное время и через релевантные каналы они помогают бизнесу увеличивать  конверсию. У рекомендательной системы для Get Your Book большой потенциал, и мы будем рады предложить новые возможности для ее развития", – комментирует старший вице-президент по разработке ПО в WaveAccess Александр Азаров.

Команда WaveAccess обладает глубокой экспертизой в области искусственного интеллекта и машинного обучения. В портфолио компании – более 20 комплексных проектов для здравоохранения, ритейла и e-commerce, сельского хозяйства и других отраслей.

Забронируйте консалтинг-сессию с экспертами WaveAccess по внедрению искусственного интеллекта в ваш бизнес!

Свяжитесь с нами: hello@wave-access.com

Заказать звонок

Удобное время:

Отменить

Пишите!

Присоединить
Файл не больше 30 Мб.
Отменить