ელექტრონულ კომერციაში პროდუქტების ძებნა და რეკომენდაცია მომხმარებელთა დიდი ბაზით მნიშვნელოვანი და რთული ამოცანაა. მილიონობით პროდუქტისა და ათასობით მომხმარებლის მიერ ვებსაიტზე ერთდროულად წვდომის გამო, მძლავრი საძიებო სისტემის და შესაბამისი პროდუქტის რეკომენდაციების უზრუნველყოფა გადამწყვეტია მომხმარებელთა საჭიროებებისა და პრეფერენციების დასაკმაყოფილებლად.
პროდუქტის ძიებისთვის, ელექტრონული კომერციის ვებსაიტებმა უნდა შექმნან მაღალი ხარისხის საძიებო სისტემა, რომელიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს ადვილად იპოვონ მათთვის საინტერესო პროდუქტები. ატრიბუტები.
პროდუქტის შესაბამისი რეკომენდაციების შეთავაზებისთვის, ელექტრონული კომერციის პლატფორმებს შეუძლიათ გამოიყენონ შემდეგი მეთოდები:
Შეძენის ისტორია
მომხმარებლების შესყიდვების ისტორიაზე დაყრდნობით, რეკომენდაცია გაუწიონ მათ პრეფერენციებს მსგავსი ან შესაბამისი პროდუქტების შესახებ.
ქცევაზე დაფუძნებული რეკომენდაციები
ვებსაიტზე მომხმარებელთა ქცევის თვალყურის დევნება, როგორიცაა პროდუქტის გვერდების ნახვა ან კალათაში ნივთების დამატება და მსგავსი ან დაკავშირებული პროდუქტების შეთავაზება.
მომხმარებლის მონაცემების ანალიზი
მომხმარებლის მონაცემების გამოყენება მათი სავაჭრო ქცევისა და პრეფერენციების გასაგებად და, შესაბამისად, შესაფერისი პროდუქტების შეთავაზება.
საზოგადოების ფილტრაცია
მომხმარებლის რეიტინგების, კომენტარებისა და მოწონებების გამოყენება საზოგადოებისგან პოპულარული და რჩეული პროდუქტების რეკომენდაციისთვის.
მანქანათმცოდნეობა და ხელოვნური ინტელექტი
მანქანური სწავლების ალგორითმებისა და ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება პროდუქტის რეკომენდაციების სისტემის ოპტიმიზაციისა და სიზუსტის გასაუმჯობესებლად.
ამ მეთოდების გაერთიანება ეხმარება ელექტრონული კომერციის ვებსაიტებს შესთავაზონ უკეთესი სავაჭრო გამოცდილება და ეხმარება მომხმარებლებს მარტივად იპოვონ პროდუქტები, რომლებიც შეესაბამება მათ საჭიროებებსა და პრეფერენციებს.