System rekomendacji inteligentnych generowanych na podstawie zachowania klientów (IdoSell RS) składa się z dwóch części:
Oba moduły wykorzystują oddzielne serwery, niezależne od wykupionej mocy obliczeniowej na sklep internetowy. Poniżej omawiamy podstawowe zasady działania.
Moduł gromadzenia danych odpowiedzialny jest za zbieranie danych o aktywności użytkowników (tzw. dane behawioralne). Dane te zasilają silnik rekomendacyjny, którego rolą jest generowanie spersonalizowanych sugestii produktów dopasowanych do preferencji klientów sklepu.
Proces zbierania danych o aktywności użytkowników realizowany jest pomiędzy klientem sklepu, a IdoSell RS. Przeglądarka klienta odwiedzającego sklep wysyła informacje o jego aktywności bezpośrednio do modułu gromadzenia danych systemu IdoSell RS. Dzięki temu proces zbierania danych nie powoduje dodatkowego obciążenia infrastruktury wykorzystywanej do obsługi sklepu.
Silnik rekomendacji jest zaawansowanym mechanizmem odpowiedzialnym za generowanie rekomendacji dla użytkownika sklepu. Proces generowania rekomendacji odbywa się w oparciu o modele użytkowników, które są na bieżąco aktualizowane. Budowa modeli użytkowników odbywa się w oparciu o wysoce skuteczne i wydajne metody uczenia maszynowego (ang. machine learning) oraz zaawansowane algorytmy sztucznej inteligencji i technologię kolaboratywną (ang. collaborative filtering). Niektóre rozwiązania wykorzystywane w IdoSell RS stosowane są przez Amazon.com, który rekomendacjom zawdzięcza ponad 20% przychodów.