Автор: Сушко В.А., Карабчевский В.В.
Источник: Информатика, управляющие системы, математическое и компьютерное моделирование / Материалы XII международной научно-технической конференции. – Донецк, ДонНТУ — 2021, Том 1, с. 234-236., URL:https://docviewer.yandex.ua/view...
Сушко В.А., Карабчевский В.В. Метод анализа предпочтения клиентов на основе длительности сеанса пользователя. Рассмотрена методика подробного анализа отдельных компонентов карточки продукции. Определены критерии сравнения данных и принципы построения оптимальной структуры и наполнения карточки.
Sushko V.A., Karabchevsky V.V. A method for analyzing customer preferences based on the user's session duration. The method of detailed analysis of individual components of the product card is considered. The criteria for comparing the data under study and the principles for constructing the most optimal structure and content of the card are determined
Стремительное развитие информационных технологий и их внедрение в социальную сферу населения является основной причиной появления множества веб-ресурсов, направленных на автоматизацию различного рода процессов.
Одним из таких веб-ресурсов являются интернет-магазины. Как и любая информационная система, интернет-магазины имеют собственный жизненный цикл. Большинство работ акцентируют своё внимание на предварительный анализ и разработку интернет-магазина, однако важнейшим этапом в данном случае является именно дальнейшее поддержание и развитие продукта.
Основной проблемой поддержки интернет-магазина является правильное управление списком продукции и предоставляемых услуг. Учитывая, что основным двигателем спроса является потребитель, можно сделать вывод, что пользователь является определяющей фигурой в формировании списка товаров. Поэтому прежде всего стоит учитывать предпочтение покупателей путём сбора информации пользователя.
Существует множество методов сбора и анализа информации покупателя для построения модели представления пользователя. В качестве данных может выступать не только личные данные пользователя, но и информация о его сеансах. Данная информация позволит определить поведенческие характеристики пользователя и его потребности [1].
Целью данной статьи является построение метода определения релевантности товара, исходя из сравнительной характеристики активности пользователей. Данный метод позволит повысить точность сравнительного анализа, а также предоставляет возможность обратить внимание на определённые аспекты построения карточки товара, требующие изменения или дополнения. Эти действия помогут добиться повышения популярности данного товара, а также сформировать наиболее эффективную модель построения списка продукции.
Определяя популярность того или иного товара, в большинстве случаях обходятся подсчётом уникальных пользователей в определённый промежуток времени, общего количества затраченного времени на странице товара и итоговым результатом, а так же, был ли добавлен товар в корзину или нет. Данный метод позволит лишь поверхностно оценить соответствие товара нуждам покупателя, однако, если рассмотреть эти данные более внимательно, можно сделать более точный вывод и разработать схему по повышению популярности товара [2].
Эта методика предполагает точный анализ времени сеанса пользователя, затраченного на конкретные действия, на карточке определённого товара. Страница каждого товара большинства интернет-магазинов условно разделена на следующие функциональные блоки: название товара, изображения товара, краткое описание, подробное описание и цена. На этапе просмотра любого из вышеперечисленных блоков пользователь может сделать решение в пользу покупки товара или же закрыть страницу и продолжить поиск.
Учитывая время, проведённое на карточке товара и разбив его в зависимости от необходимого количества, для просмотра каждого блока, можно сделать вывод, на каком именно этапе пользователь решил совершить покупку или закрыть страницу. Данная информация поможет точно выявить недостатки и преимущества каждой карточки в зависимости от общего количества покупок на каждом из этапов [3].
Необходимо учесть сложность в расчёте времени, требуемого на просмотр каждого функционального блока. Эта сложность заключается в количестве графических и текстовых материалов каждого блока. Поэтому для начала необходимо провести исследование, направленное на выявление необходимого количества времени пользователю на просмотр изображения и восприятие технического текста.
Имеется альтернативное решение данной проблемы. При правильном разбиении функциональных блоков на карточке товара можно чётко выявить, на обработке какого в данный момент находится пользователь. Это распределение задаётся путём правильного расположения контента на странице или предоставление доступа к некоторой информации путём определённых действий, таких как нажатие на кнопку, развёртывание списка и т. д.
Разрабатываемый метод также может быть применён для составления общей характеристики определённой категории и выявления важнейших критериев при построении карточки товара данной категории. Прежде чем совершить покупку, в большинстве случаев пользователь анализирует несколько товаров одной категории и делает выбор в пользу того, который посчитает выгодней. Рассчитывая время, которое пользователь провёл на сравнение различных блоков товаров одной категории, можно определить наиболее оптимальное содержание каждого из них и учесть при добавлении новых.
Таким образом, рассматриваемый метод позволяет провести подробный сравнительный анализ каждого товара по отдельности и групп товаров, объединённых в категории, основываясь на времени, необходимого пользователю для ознакомления с продукцией. Данный анализ определяет, на каком этапе пользователь решает совершить покупку или закрыть страницу товара. Учитывая данную информацию можно составить правила составления карточки товара с целью привлечения пользователя, что способствует улучшению продаж и восстановлению малопопулярных товаров.
1. Плискановская М. И., Трохирова П. А. Интернет-магазины как новая экономическая реальность [Текст] / М. И. Плискановская, П. А. Трохирова // Бизнес-образование в экономике знаний, №2. – 2018. – С. 58
2. Царев А. Г. О сборе пользовательских данных в системе персонализации интернет-магазина [Текст] / А. Г. Царев // Лесной вестник, №3. – 2009. – С. 141
3. Семахин А.М., Кожевников С.А. Метод поисковой оптимизации контента сайта интернет-магазина[Текст] / А.М.Семахин, С.А. Кожевников // Технические науки,№5.– С.159