A termékek keresése és ajánlása az e-kereskedelemben nagy felhasználói bázissal fontos és összetett feladat. Mivel több millió termék és több ezer felhasználó éri el egyidejűleg a webhelyet, a robusztus keresőrendszer és a releváns termékajánlatok létfontosságúak a felhasználók igényeinek és preferenciáinak kielégítéséhez.
A termékkereséshez az e-kereskedelmi webhelyeknek nagy teljesítményű keresőrendszert kell felépíteniük, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy könnyen megtalálják az őket érdeklő termékeket. A keresőrendszernek támogatnia kell a kulcsszavas keresést, a kategória, árkategória, értékelések és egyéb termékek szerinti szűrést. attribútumok.
A releváns termékajánlatok nyújtásához az e-kereskedelmi platformok a következő módszereket használhatják:
Vásárlási előzmények
A felhasználók vásárlási előzményei alapján, hogy hasonló vagy releváns termékeket ajánljunk, amelyek megfelelnek a preferenciáiknak.
Viselkedés alapú ajánlások
A felhasználók viselkedésének nyomon követése a webhelyen, például termékoldalak megtekintése vagy tételek kosárba tétele, valamint hasonló vagy kapcsolódó termékek javaslata.
Felhasználói adatok elemzése
Felhasználói adatok felhasználása vásárlási szokásaik és preferenciáik megértésére, és ennek megfelelően megfelelő termékekre vonatkozó javaslattétel.
Közösségi szűrés
Használja ki a közösség felhasználói értékeléseit, megjegyzéseit és tetszésnyilvánításait, hogy népszerű és kedvelt termékeket ajánljon.
Gépi tanulás és mesterséges intelligencia
Gépi tanulási algoritmusok és mesterséges intelligencia alkalmazása a termékajánló rendszer optimalizálása és a pontosság javítása érdekében.
E módszerek kombinálásával az e-kereskedelmi webhelyek jobb vásárlási élményt kínálnak, és segítik a felhasználókat az igényeiknek és preferenciáiknak megfelelő termékek egyszerű megtalálásában.