Как строится аффинити-профиль
Профиль формируется на основе взвешенных поведенческих событий:
| Событие | Вес |
|---|---|
| Просмотр страницы товара | 1 |
| Добавление в избранное | 2 |
| Добавление в корзину | 3 |
| Покупка | 5 |
Все веса корректируются с учётом давности: событие 2-недельной давности имеет вдвое меньший вес, чем сегодняшнее. Это позволяет профилю отражать текущие интересы, а не только историю.
Из чего состоит профиль
Каждый аффинити-профиль содержит несколько измерений:
- Категорийные интересы: «Кроссовки: 0.87», «Куртки: 0.43», «Аксессуары: 0.21»
- Брендовые предпочтения: «Nike: 0.91», «Adidas: 0.65»
- Атрибутные предпочтения: цвет, материал, размер
- Ценовой сегмент: медиана просмотренных товаров формирует ценовой диапазон
Применение в персонализации
Пользователь → Аффинити-профиль → Персонализация
├── Рекомендательные виджеты
├── PLP (сортировка листинга)
├── Персональные баннеры на главной
├── Триггерные email-рассылки
└── Аудитории для ретаргетинга
Холодный старт: что делать с новыми пользователями
Для пользователей без истории (первые 1–3 сессии) аффинити-профиль ещё не накоплен. В этом случае система использует fallback-алгоритмы: популярные товары, bestsellers или контентные рекомендации на основе атрибутов текущей страницы.
По мере накопления событий (обычно 5–7 взаимодействий) профиль становится достаточно насыщенным для персонализированных рекомендаций.