УДК 339.16
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2025.06.01.027
Авторы
Мадина Сулеймановна Шахбазова,
Беслан Русланович Алаудинов,
Чеченский государственный университет им. А. А. Кадырова
Аннотация
Алгоритмы персональных рекомендаций перестраивают привычный путь покупателя: они резко сокращают время поиска товара, стимулируют рост среднего чека и закрепляют привычку быстро возвращаться на площадку. В настоящей статье рассматривается, как именно эти алгоритмы меняют привычки и ожидания онлайн-покупателей. Отдельное внимание уделено психологическим триггерам – эффекту социального доказательства, снижению когнитивных расходов и усилению эффекта «потери от упущенной выгоды».
Ключевые слова
электронная коммерция, персонализированные рекомендации, покупательское поведение, рекомендательные системы, конверсия, персонализация, аналитика, алгоритмы
