Аннотация. В статье предлагается метод интеллектуальной адаптации интерфейсов систем электронной коммерции на основе анализа поведения пользователей. Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения эффективности пользовательского взаимодействия в условиях высокой конкуренции цифровых платформ. Проведён анализ существующих подходов к персонализации интерфейсов и выявлены их ограничения.
Разработан формализованный метод адаптации, основанный на представлении пользовательского поведения в виде последовательности действий и вектора признаков. Метод включает этапы агрегации данных, вероятностной классификации, кластеризации и оптимизации интерфейса на основе функции полезности.
Полученные результаты демонстрируют перспективность предложенного подхода для повышения эффективности систем электронной коммерции.
Ключевые слова: электронная коммерция, пользовательский интерфейс, персонализация, поведенческий анализ, адаптивные интерфейсы, машинное обучение.
Современные системы электронной коммерции характеризуются высокой динамикой развития и возрастающими требованиями к качеству пользовательского взаимодействия. В условиях насыщенности цифрового рынка эффективность пользовательского интерфейса [3], [4] становится одним из ключевых факторов, определяющим поведение пользователей и уровень конверсии.
Пользовательские интерфейсы, основанные на статических принципах проектирования, не учитывают индивидуальные особенности пользователей и динамику их поведения. Это ведёт к снижению эффективности взаимодействия и ограничивает возможности персонализации [2], [5]. Исходя из этого, особую актуальность приобретает разработка методов интеллектуальной адаптации интерфейсов, способных изменяться в зависимости от поведенческих характеристик пользователей.
Также следует отметить, что пользовательское поведение носит стохастический и контекстно-зависимый характер [1]. Это означает, что одинаковые пользователи могут демонстрировать различные сценарии взаимодействия в зависимости от условий среды. Таким образом, возникает необходимость перехода от детерминированных моделей к вероятностным и адаптивным подходам.
Целью настоящей работы является разработка метода интеллектуальной адаптации интерфейсов e-commerce на основе анализа поведения пользователей.
Анализ существующих решений показывает, что применяемые подходы к персонализации интерфейсов обладают рядом существенных ограничений [3], [4]. Методы A/B-тестирования ориентированы на выбор фиксированных вариантов интерфейса и не обеспечивают индивидуальной адаптации. Рекомендательные системы решают задачу подбора контента, однако не изменяют структуру интерфейса. Правил-ориентированные адаптивные системы характеризуются низкой гибкостью и не учитывают сложные поведенческие зависимости.
Таким образом, возникает необходимость разработки методов, обеспечивающих комплексный анализ поведения пользователей и адаптацию интерфейса на его основе.
В работе предлагается метод интеллектуальной адаптации интерфейсов, основанный на формализации пользовательского поведения и его последующем анализе.
Для оценки преимуществ предложенного метода проведён сравнительный анализ.
Таблица 1. Сравнение методов адаптации интерфейсов
|
Метод |
Уровень персонализации |
Динамичность адаптации |
Учет поведения |
Гибкость |
|
A/B-тестирование |
низкий |
низкий |
частичный |
низкая |
|
Рекомендательные системы |
средний |
средний |
частичный |
средняя |
|
Правил-ориентированные |
средний |
низкий |
частичный |
низкая |
|
Предложенный метод |
высокий |
высокий |
полный |
высокая |
Классические методы характеризуются низкой гибкостью и ограниченной персонализацией, тогда как предложенный метод обеспечивает учет поведения пользователя, динамическую адаптацию и высокую гибкость.
Архитектура предложенного метода представлена на рисунке 1. Она включает этапы сбора данных, формирования признаков, анализа поведения и адаптации интерфейса. Взаимосвязь данных этапов обеспечивает непрерывный процесс интеллектуальной настройки интерфейса.
Рис. 1. Архитектура системы интеллектуальной адаптации интерфейса
Представленная архитектура отражает последовательность этапов обработки данных: сбор пользовательских действий, формирование признаков, анализ поведения и адаптация интерфейса. Взаимосвязь данных этапов обеспечивает непрерывный процесс интеллектуальной настройки интерфейса.
Предложенный метод отличается от существующих подходов тем, что обеспечивает интеграцию последовательного анализа пользовательских действий и векторного представления поведения в рамках единой модели адаптации. В отличие от традиционных решений, в которых анализ осуществляется на уровне отдельных признаков или фиксированных сценариев, предложенный подход позволяет учитывать причинно-следственные связи между действиями пользователя.
Научная новизна работы заключается в формализации адаптации интерфейса как задачи оптимизации функции полезности, объединяющей показатели конверсии и вовлечённости. Дополнительным вкладом является комбинированное использование вероятностной классификации и кластеризации, обеспечивающее более точное выявление поведенческих паттернов.
Практическая значимость метода заключается в возможности его применения при проектировании систем электронной коммерции. Использование предложенного подхода позволяет повысить эффективность взаимодействия пользователя с системой за счет учета поведенческих характеристик.
В работе предложен метод интеллектуальной адаптации интерфейсов e-commerce на основе анализа поведения пользователей. Метод основан на переходе от последовательного представления поведения к векторной модели и последующем применении вероятностных и оптимизационных методов. Показано, что предложенный подход позволяет повысить уровень персонализации и эффективность интерфейсов. Результаты исследования подтверждают перспективность применения интеллектуальных методов при разработке современных цифровых систем.
Список литературы:
- Айрапетян Д.Р., Дарбинян С.О. Роль персонализации в формировании цифрового доверия и импульсивных покупок в электронной коммерции // Теоретическая и экспериментальная психология. 2025. Т. 18. №2. С. 120-138.
- Диесперова Н.А. Улучшение пользовательского опыта как фактор роста электронной коммерции // Russian Journal of Management, 2024. Т. 12. №1. С. 256-268.
- Основы UX-дизайна и персонализации цифровых интерфейсов // AskUsers, 2024. (дата обращения: 29.03.2026).
- Штовбонько А. Персонализация в электронной коммерции: как предлагать клиентам то, что они действительно хотят // Экономика и социум, 2025. №3-2(130). (дата обращения: 30.03.2026).
- Raji M.A. Электронная коммерция и поведение потребителей: обзор персонализации с использованием искусственного интеллекта и рыночных тенденций / M.A. Raji, H.B. Olodo, T.T. Oke, W.A. Addy и др. // GSC Advanced Research and Reviews, 2024. №18(03). С. 066-077.
Methods for intelligent adaptation of e-commerce interfaces based on behavior analysis
Serov M.V.,
postgraduate student of 2 course of the Moscow City University, Moscow
Research supervisor:
Kapterev Andrey Igorevich,
Professor, Department of Informatization of Education, Institute of Digital Education, Moscow City University, Doctor of Pedagogy, Doctor of Sociology, Professor
Abstract: The paper proposes a method for intelligent adaptation of e-commerce interfaces based on user behavior analysis. The relevance of the study is determined by the need to improve the efficiency of user interaction under conditions of high competition in digital platforms. An analysis of existing approaches to interface personalization is carried out, and their limitations are identified.
A formalized adaptation method is developed, based on representing user behavior as a sequence of actions and a feature vector. The proposed method includes data aggregation, probabilistic classification, clustering, and interface optimization based on a utility function.
The results demonstrate the potential of the proposed approach for improving the efficiency of e-commerce systems.
Keywords: e-commerce, user interface, personalization, behavior analysis, adaptive interfaces, machine learning.
References:
- Ayrapetyan D.R., Darbinyan S.O. The role of personalization in the formation of digital trust and impulsive purchases in e-commerce // Theoretical and Experimental Psychology, 2025. Vol. 18. №2.: 120-138.
- Diesperova N.A. Improving user experience as a factor in the growth of e-commerce // Russian Journal of Management. Vol. 12. №1.: 256-268.
- Fundamentals of UX design and personalization of digital interfaces // AskUsers, 2024. (date of the address: 29.03.2026).
- Shtovbonko A. Personalization in e-commerce: how to offer customers what they really want // Economics and Society, 2025. №3-2(130). (date of the address: 30.03.2026).
- Raji M.A. Electronic commerce and consumer behavior: a review of AI-based personalization and market trends / M.A. Raji, H.B. Olodo, T.T. Oke, W.A. Addy et al. // GSC Advanced Research and Reviews, 2024. Vol. 18(03).: 066-077.