Лента Новостей
Все новости →Яндекс Лавка покажет покупателям готовые блюда с учетом их предпочтений
время публикации: 15:45 17 мая 2023 года
В Яндекс Лавке теперь можно настроить отображение готовых блюд по персональным предпочтениям.
Например, покупатели могут выбрать сортировку по национальным кухням, брендам-производителям, вкусовым предпочтениям и другим параметрам. Это поможет быстрее находить нужное в категории «Основное меню».Так, если настроить отображение блюд по кухням народов мира, Лавка покажет азиатские, итальянские или кавказские. А если включить сортировку по вкусовым предпочтениям и уточнить их – например, это вегетарианская или высокобелковая еда, – то сервис покажет соответствующие блюда.
Когда команда Лавки разрабатывала сортировку готовых блюд по предпочтениям, она использовала информацию о самых частых заказах готовой еды на сервисе. Чтобы учитывать ещё больше пожеланий покупателей, Лавка и дальше будет развивать инструменты в приложении, которые помогут клиентам быстрее находить нужные товары и готовую еду.
Указать предпочтения в готовых блюдах можно в приложениях Лавки, Еды и Go. Это уже доступно жителям Москвы, а скоро появится и в Санкт-Петербурге.
Читайте также:
Исследование: почти половина онлайн-покупателей продуктов выбирают такой шопинг ради экономии времени
***
Самые интересные новости читайте в нашей группе в VKontakte, а также на канале Яндекс.Дзен.
Больше новостей и возможность поделиться своим мнением в комментариях на нашем канале в Telegram.
И подписывайтесь на итоговую рассылку самых важных новостей.
New Retail
Читайте также в новостях:
12:45, 04 февраля 2026
20:15, 27 января 2026
11:55, 08 декабря 2025
10:40, 01 декабря 2025
Самое популярное
-
Трансформация рынка performance-рекламы: итоги 2025 года и стратегический прогноз на 2026 год
-
Блокировка мессенджеров: потеря контроля или шанс «оцифровать» управление магазинами?
-
Изменение рекламного инвентаря – какие новые площадки, какие бюджеты будут в 2026 году
-
+30% эффективности в работе с доступностью: опыт пилота «Дикси» с новой моделью машинного обучения I...
-
Как пережить пиковую нагрузку: советы интернет-магазинам
Конкурс кейсов






