Pretraživanje i preporučivanje proizvoda u e-trgovini s velikom bazom korisnika važan je i složen zadatak. S milijunima proizvoda i tisućama korisnika koji istovremeno pristupaju web stranici, pružanje robusnog sustava pretraživanja i relevantnih preporuka proizvoda ključno je za zadovoljavanje potreba i preferencija korisnika.
Za pretraživanje proizvoda, web-mjesta e-trgovine trebaju izgraditi sustav pretraživanja visokih performansi koji korisnicima omogućuje jednostavno pronalaženje proizvoda koji ih zanimaju. Sustav pretraživanja trebao bi podržavati pretraživanje po ključnim riječima, filtriranje po kategoriji, rasponu cijena, ocjenama i drugim proizvodima atributi.
Kako bi ponudile relevantne preporuke za proizvode, platforme za e-trgovinu mogu koristiti sljedeće metode:
Povijest kupnje
Na temelju povijesti kupnje korisnika za preporuku sličnih ili relevantnih proizvoda koji su u skladu s njihovim preferencijama.
Preporuke na temelju ponašanja
Praćenje ponašanja korisnika na web stranici, kao što je pregledavanje stranica proizvoda ili dodavanje artikala u košaricu te predlaganje sličnih ili povezanih proizvoda.
Analiza korisničkih podataka
Korištenje korisničkih podataka za razumijevanje njihovog ponašanja i preferencija pri kupnji te posljedično predlaganje odgovarajućih proizvoda.
Filtriranje zajednice
Iskorištavanje korisničkih ocjena, komentara i lajkova zajednice za preporuku popularnih i omiljenih proizvoda.
Strojno učenje i umjetna inteligencija
Primjena algoritama strojnog učenja i umjetne inteligencije za optimizaciju sustava za preporuku proizvoda i poboljšanje točnosti.
Kombinacija ovih metoda pomaže web stranicama e-trgovine ponuditi bolje iskustvo kupnje i pomaže korisnicima u jednostavnom pronalaženju proizvoda koji odgovaraju njihovim potrebama i preferencijama.