Превратите данные о клиентах в релевантные рекомендации по товарам и контенту —
в реальном времени — чтобы увеличить конверсию и повысить средний чек

Рекомендательные системы Zentavor выходят далеко за пределы «похожих товаров»

Бизнес-ориентированная персонализация

Ранжирование и триггеры в режиме реального времени

Что вы получаете

Они предсказывают намерение и потребности, непрерывно оптимизируют ранжирование и связывают персонализацию
по всему пути клиента

Архитектура, готовая к корпоративному уровню

рост общей выручки

3–5%

рост конверсии

20–25%

уровень удержания (целевой уровень)

60%

рост среднего чека (AOV)

12–15%

Главная /

Решения /

Типовые результаты (на основе реальных внедрений):

Рекомендательные системы

Предсказание намерения

вместо статического сходства

Последовательное поведение:

понимание пути,
а не одного «снимка»

Контекстное ранжирование:

время, канал, наличие, цена, сегмент

Непрерывная оптимизация:

A/B-тесты, контур обратной связи, мониторинг

Персонализация по всей воронке:

от первого визита до повторной покупки

Рекомендательная система — это ML-решение, которое анализирует цифровой след клиента (просмотры, поисковые запросы, клики, корзины, покупки, потребление контента)
и формирует персонализированные предложения в реальном времени

Цель — не просто показать «похожие позиции», а предсказать намерение и выбрать лучшее следующее предложение, а также стимулировать клиента к покупке нового более маржинального товара

Zentavor строит рекомендательные системы как корпоративную возможность:
модульные, измеримые и интегрированные в ваш продуктовый и маркетинговый стек

Ключевые отличия

Информационная перегрузка

В больших каталогах клиент сталкивается с «параличом выбора». Без персонализации поиск подходящего становится трением —
и конверсия падает

Низкая
конверсия

Когда поиск и навигация сложны, пользователь уходит до того, как находит нужное. Персонализированное ранжирование снимает трение
и повышает вероятность покупки

Отток
клиентов

Нерелевантный опыт ведёт к уходу
к конкурентам. Персонализация повышает релевантность, удовлетворённость и удержание

Проектируем под cloud, on‑prem или hybrid — в зависимости от ваших требований к безопасности.

Релевантные предложения каждому клиенту на основе поведения, истории и предпочтений

Персонализированные рекомендации

Рост AOV за счёт рекомендаций дополняющих позиций, которые соответствуют намерению и текущей корзине

Комплементарные товары (cross-sell)

Помогают найти лучший вариант по цене и характеристикам — особенно при дефиците остатков

Альтернативы и похожие позиции

Увеличивают корзину за счёт контекстных предложений: промо, новинки, бандлы

Smart-cart рекомендации

Подстраивает поисковую выдачу под пользователя и максимизирует конверсию из поисковых сессий

Персонализированное ранжирование поиска

Рекомендации помогают закреплять новые сценарии поведения и повышать долгосрочную ценность клиента (LTV)

Формирование пользовательских привычек

Продвинутые ML-алгоритмы
(а не «шаблонные виджеты»)

Интеллектуальное ранжирование
с многофакторной персонализацией

Последовательные модели с механизмом внимания

Улавливают намерение во времени, а не только статическое сходство

Автокодировщики и графовые модели

Обучаются по глубоким сигналам предпочтений и связям

Поиск по изображению (CV)

Находит товары по визуальному сходству

Пользовательские признаки

AOV, частота визитов, размер корзины, стадия лояльности

Признаки продукта

Конверсия, цена, рейтинг, остатки, маржинальность

Сигналы «пользователь–категория»

Частота покупок по категориям, предпочтения, ценовые диапазоны

Сигналы «пользователь–продукт»

Просмотры, клики, покупки, время на странице, сходство

Трансформерные эмбеддинги для текста

Семантическое соответствие описаний и контента

Модели корзины и сессий

Понимают комплементарные покупки и сценарии

Мы используем семейства моделей, которые улавливают последовательное намерение, обучаются глубоким предпочтениям и корректно работают
со sparse-взаимодействиями. Итог — более высокая релевантность и качество ранжирования, особенно в больших каталогах

Ранжирование персонализируется по нескольким группам признаков —
так рекомендации остаются релевантными для разных сегментов, каналов
и бизнес-ограничений


Быстрый запуск с ключевых механик, затем — расширение персонализации на всю воронку: от первого визита до повторной покупки.

Full-funnel персонализация


Единая релевантность во всех точках контакта:

Первая сессия → discovery → корзина

Постпокупочные сценарии

Удержание и реактивация

Smart push & уведомления

Интеллектуальные триггеры

Поведенческие триггеры (незавершенная покупка, снижение цены)

Оптимизация времени отправки и содержания

Предсказание отклика и поведения клиента

Динамическая персонализация виджетов

Адаптация элементов сайта/приложения в real time:

Hero-баннеры и промо-блоки

Карточки товаров и подборки

Навигация и порядок категорий

Анализ данных
и бизнеса

Аудит доступных данных, определение целевых метрик и стратегия персонализации, привязанная
к бизнес-целям

Пилот (MVP)

Запуск MVP с базовыми механиками, чтобы проверить гипотезы 
и сформировать baseline эффективности

Масштабирование


Интеграция по всем точкам контакта, внедрение мониторинга и проведение контролируемых A/B-экспериментов

Непрерывная оптимизация

Улучшение моделей по новым данным и результатам, добавление механик
и расширение покрытия

Мы не «внедряем алгоритмы». Мы обеспечиваем измеримый рост ключевых KPI: выручки, конверсии, AOV и удержания

Фокус на бизнес-результатах

Мы понимаем сложность каталога, пользовательские пути, промо, маржинальность и операционные ограничения — и проектируем системы, которые работают в реальности

Глубокая экспертиза в commerce

От аудита данных до непрерывной оптимизации — закрываем полный жизненный цикл и отвечаем за стабильность в production

Delivery end-to-end

Быстрый запуск базовых механик и расширение функциональности без полного переписывания решения

Модульная архитектура

Email: info@zentavor.ai

Расскажите о вашем продукте, каталоге и данных. Мы предложим архитектуру, план внедрения и KPI-фреймворк, чтобы доказать эффект

Zentavor — технологическая компания, специализирующаяся на AI‑агентах, машинном обучении и data‑платформах для enterprise‑клиентов в банках, ритейле, логистике, страховании и финтехе

© Zentavor. Все права защищены

AI-агенты, ML-решения и data-платформы для бизнеса

Навигация

Контакты

Правовая информация