“Лента Онлайн”个性化排序提升应用转化率
“Лента Онлайн”配送服务通过为目录和搜索中的商品列表提供个性化排序，有效提升了应用转化率。由于客户主要依赖目录和搜索功能将商品加入购物车，数据科学团队针对这两个核心模块引入了超个性化功能。
算法机制：融合本地热度与个人偏好
在开发算法时，团队不仅考量各位置的本地流行度，还深度整合了买家的个人偏好（如价格区间、线上线下购买历史）及相似行为客户的订单数据。系统基于对历史数据集的分析，为每位客户生成针对特定类别或子类别的个性化商品列表。
成效验证：CTR显著提升
此前，商品排序仅参考本地受欢迎程度和客户订单数量。引入超个性化后，搜索和目录的点击率（CTR）分别提升了6%和2%。
“为目录和搜索引入个性化排序对我们而言是一个标志性阶段。我们构建了分析基础设施，建立了数据科学团队与服务开发团队之间的协作流程，并引入了机器学习实践。目录和搜索的个性化是改善用户在我们服务中完整客户旅程的一个环节。”在线服务公司“Лента”的数据管理与分析主管德米特里·博杜诺夫表示。