每两次购买决策中，就有一次可以被预测。算法与软件解决方案正帮助在线零售商精准预判客户行为。
客户购买决策的可预测性
在2015年ACM Recsys Challenge竞赛期间，近半数的客户购买决策被成功预测。这对在线零售商而言无疑是重大利好。
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在线零售中的购买决策具备可预测性。亚马逊甚至致力于在客户下单前启动发货流程，而这一预测能力依赖于专业的软件解决方案。近期举办的ACM Recsys Challenge 2015，正是各在线零售商比拼购买决策预测能力的竞技场。
预测客户购物意愿与时机
据主办方介绍，当前在线零售商已能预先预测互联网上约50%的购买决策。这是由Yoochoose GmbH主办的第九届ACM Recsys Challenge 2015的核心成果。
本次竞赛吸引了超过500个团队参与，最终来自俄罗斯、中国和加拿大的团队包揽前三甲。主办方声明指出：“他们基于现有数据及自研算法，最准确地预测了用户在电商平台上的购买内容及购买意愿。”
Yoochoose GmbH首席执行官Michael Friedmann表示：“Recsys 2015挑战赛证明，电子商务可通过推荐系统更精准地适配客户需求，提供个性化体验。数千名参与者贡献的详实数据，将助力研究与实践进一步优化大数据应用，从而提升客户忠诚度与转化率。”
研讨会成果展示与讨论
参赛团队需根据在线商店的用户行为数据，计算客户访问时的购买概率及商品偏好。获胜团队凭借自研算法，正确预测了近半数购买决策，并获得Yoochoose颁发的总计5,000欧元奖金。
其中，俄罗斯Yandex Data Factory团队斩获冠军；网易有道中国与清华大学联合团队、多伦多大学团队分获亚军和季军。
9月16日至20日，竞赛结果将在维也纳面向专业观众展示，并在研讨会框架内进行深入探讨。