BigData персонализация в магазины. Раскроем черный ящик Юрий Тушинский «Битрикс», технический директор Александр Сербул «1С-Битрикс», руководитель направления.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Создание тест-плана jmeter – от расчета цепочек до нагрузочного кластера на 5-10 млн. хитов Сербул Александр Руководитель направления контроля качества.
Advertisements

Практический пример интеграции типового решения с Маркетплейса с учетной системой «1С:Предприятие» Оберемок Юлия менеджер по работе с клиентами ООО «1С-РАРУС.
Артем Рябинков Руководитель отдела развития бизнеса 1С-Битрикс, к.т.н. Обновленные решения для создания сайтов 1С-Франчайзи.
Интеграция 1С-Битрикс: Корпоративный портал с 1С: Предприятие Артем Рябинков ведущий аналитик компании «1С-Битрикс» +
Партнерские модули - размещение, обновление Вадим Думбравану Руководитель проектов.
Платформа онлайн-кредитования для интернет-магазинов.
Аналитика и отчеты. отчет по сумме заказов; количество и соотношение оплаченных, отмененных заказов; динамика количества заказов; динамика по сумме заказов;
ЭФФЕКТИВНОСТЬ ИНСТРУМЕНТОВ ВЕБ-АНАЛИЗА ДЛЯ ОЦЕНКИ И КОРРЕКТИРОВКИ СТРАТЕГИИ РАЗВИТИЯ БИЗНЕСА Татьяна Ащаулова, AD|LABS-Украина.
Новый продукт «1С-Битрикс: CRM». Ознакомительный доклад Юрий Тушинский Технический директор «Битрикс»
Максим Аксюто. Какие задачи можно решить? увеличение посещаемости сайта; увеличение объемов продаж; выход на зарубежные рынки.
BigData изнутри: технологии и алгоритмы Александр Сербул руководитель направления, разработчик Партнерская конференция «1С-Битрикс»
Что делать, если ваш интернет- магазин не продает? Доступные инструменты для анализа и поиска решений. Алексей Богдановский amado-id.ru.
БОЛЕЕ 150 ТЫС.НАИМЕНОВАНИЙ ТРУБОПРОВОДНОЙ АРМАТУРЫ В ОДНОМ МЕСТЕ ПРЕЗЕНТАЦИЯ САЙТА-КАТАЛОГА.
Интернет-магазины, высокие нагрузки, синхронизации бизнес- приложений с веб-системой Александр Сербул Руководитель направления контроля качества интеграции.
Александр Величко Менеджер по работе с партнерами Эффективные решения для интернет- магазинов.
Повышение эффективности рекламы и конверсии сайта с помощью Google Analytics Система Веб-аналитики Google Analytics Евгений Комиссаров.
Выбор товара по аналогу Friendly orchestration of buying products Работает для Web, iPhone/iPad и Android Москва, 20 мая 2012 Like-to-buy.
1 Где взять клиентов? Эффективные решения для интернет-магазинов Ирина Бочарова Барнаул, 2 марта 2012.
Г. Москва, тел.: +7 (495) , Internet: Слайды курса «Администрирование работы на сервере.
Разработка автоматизированной системы сбора и представления в сети Интернет данных о билетах на театрально-зрелищные мероприятия Студент: Новиков Р.О.
Транксрипт:

BigData персонализация в магазины. Раскроем черный ящик Юрий Тушинский «Битрикс», технический директор Александр Сербул «1С-Битрикс», руководитель направления контроля качества интеграции и внедрений Партнерская конференция «1С-Битрикс»

BigData! Собираем данные Даем рекомендации Анализируем результат Под капотом? Партнерская конференция 2015 #bitrixconf2015

BigData! main iblock sale catalog Партнерская конференция 2015 #bitrixconf2015

Сбор данных. 2 механизма сбора данных: Клиентский – отправляет данные сразу из браузера. Это данные, упакованные в base64, со статистикой по хиту + просмотры товаров (catalog.element). Партнерская конференция 2015 #bitrixconf2015 Если компонент свой, можно сделать вызов API:

Сбор данных. 2 способ серверный – фиксирует кладку товаров в корзину, заказы, факт оплаты заказов. Данные сохраняются в таблицу b_counter_data и отправляются оттуда агентом в сервис рекомендаций. В обоих случаях пересылаемая информация не содержит персональных данных клиентов. Сбор статистики можно отключить: Рабочий стол > Настройки > Настройки продукта > Настройки модулей > Главный модуль Партнерская конференция 2015 #bitrixconf2015

Показ рекомендаций Компонент «Персональные рекомендации» из секции «Магазин > Информация о товарах». Настройка компонента: Партнерская конференция 2015 #bitrixconf2015

Показ рекомендаций Доступны 5 базовых типов рекомендаций. Первые два типа можно размещать на любых страницах сайта: Самые продаваемые – рекомендуем пользователю товары из топа продаж. Персональные рекомендации – формируем рекомендации на основе поведения пользователя на этом и других сайтах. Партнерская конференция 2015 #bitrixconf2015

Показ рекомендаций Другие 3 типа относятся к товарным рекомендациям и могут быть установлены на детальной странице товара: Продаваемые с этим товаром – анализируем, какие товары вместе с этим обычно покупают пользователи Просматриваемые с этим товаром – рекомендуем товары, которые чаще всего просматривают пользователи до и после данного товара Похожие товары – смешанный анализ похожести на основе просмотров и покупок Также можно комбинировать вывод и показывать случайный тип рекомендации: Продаваемые/Просматриваемые/Похожие товары Самые продаваемые/Персональные Любая рекомендация Партнерская конференция 2015 #bitrixconf2015

Показ рекомендаций. При выборе товарной рекомендации нужно задать в настройках нахождение ID продукта: Готово! Пользователи сразу начинают получать рекомендации аяксом от сервиса analytics.bitrix.info Партнерская конференция 2015 #bitrixconf2015

Показ рекомендаций Если сбор данных был только что запущен, и сервис еще не может сформировать «умные» рекомендации, то компонент отобразит топ продаж, выбрав товары локально из базы. Если на сайте пока туго с продажами, то будут показаны самые просматриваемые товары. Партнерская конференция 2015 #bitrixconf2015 Рекомендации забираются из браузера. Кешируются на сервере. Архитектура предусматривает отказоустойчивость и максимальную независимость от внешних факторов.

Как установить у себя персонализацию? Обновить ваш магазин; Установить виджет (компонент): на главную страницу; на страницу списка товаров; на детальную страницу; на страницу корзины; на страницу оформления заказа. Партнерская конференция 2015 #bitrixconf2015

Анализ рекомендаций При просмотре списка заказов можно увидеть суммарную статистику по продажам, сделанным по рекомендациям: Партнерская конференция 2015 #bitrixconf2015

Анализ рекомендаций Заказы и непосредственно товары, выбранные по рекомендации, отмечены специальным значком: Тип рекомендации, по которой был куплен товар, администратору пока что не виден. Эта информация сохраняется в нашем сервисе analytics.bitrix.info и будет доступна администраторам в дальнейшем. Пока что мы используем эту информацию для развития алгоритмов выбора товаров. Партнерская конференция 2015 #bitrixconf2015

Партнерская конференция 2015 #bitrixconf2015 BigData – «под капотом». Виды событий. Событие Кука Пользователя Хэш лилицензии Домен ID товара Название Товара Категории Товара ID рекомендации ряд других Просмотр товара Добавление в корзину Заказ Оплата Заказа

Регистрация Хранение BigData – «под капотом». С птичьего полета. Партнерская конференция 2015 #bitrixconf2015 ~1000 запросов/сек bitrix.info Обработка, анализ Batch процессинг On-line процессинг Выдача ключевой информации analytics.bitrix.info

Amazon DynamoDB nginx+Lua Amazon Kinesis BigData – «под капотом». Регистрация событий. Партнерская конференция 2015 #bitrixconf2015 ~1000 запросов/сек Буфер bitrix.info workers cluster worker (PHP) ~100 запросов/сек фильтрация worker (PHP) Лог событий Пользователи Домены

Amazon DynamoDB BigData – «под капотом». Обработка, анализ, выдача. Партнерская конференция 2015 #bitrixconf2015 Лог событий Пользователи Домены Apache Spark Сервер (spot) Amazon S3 Файл данных Сервер (spot) … Кластер рекомендаций Apache Tomcat Apache Mahout «Мозги» Выдача analytics.bitrix.info

Алгоритмы BigData – «под капотом». Алгоритмы. Партнерская конференция 2015 #bitrixconf2015 Блоки алгоритмов, сущности User-User similarity Item-Item similarity Обновление 1 раз в час Матрица SVD Content based/semantic analysis Clustering Матрица

Партнерская конференция 2015 #bitrixconf2015 BigData – «под капотом». Матрицы. Товар 1 Товар 2 Товар 3 Пользователь 112 Пользователь 243 Пользователь 321 Товар 1 Товар 2 Товар 3 Пользователь 1xx Пользователь 2xx Пользователь 3xx Группа 1 Группа 2 Группа 3 Группа 114 Группа 212 3

Метрики качества Просмотры «по рекомендации»/Просмотры Заказы «по рекомендации»/Просмотры «по рекомендации» Заказы «по рекомендации»/Заказы State-machines Пользователя В планах: обучающиеся нейронные сети/деревья решений Партнерская конференция 2015 #bitrixconf2015

API. Персональная рекомендация 3&aid=#хэш_лилицензии# op=recommend uid – кука Пользователя aid – хэш от Лилицензии count – число рекомендаций { "id":"24aace52dc bcff7b7f1b7a7f0de66aca9", "items":[" "," "," "] } Партнерская конференция 2015 #bitrixconf2015

API. Похожие Товары на данный eid=#id_товара#&count=3&type=combined&uid=#кука# op=simitems uid – кука Пользователя aid – хэш от Лилицензии eid – ID Товара type - view|order|combined count – размер выдачи Партнерская конференция 2015 #bitrixconf2015

API. Топ Товаров на сайте лицензии#&domain=#домен#&count=50&type=combined&uid=#кука# op=sim_domain_items uid – кука Пользователя aid – хэш от Лилицензии domain – домен сайта type - view|order|combined count – размер выдачи Партнерская конференция 2015 #bitrixconf2015

Спасибо за внимание! Вопросы? #bitrixconf2015 Партнерская конференция 2015