사용자 기반이 많은 전자 상거래에서 상품을 검색하고 추천하는 것은 중요하고 복잡한 작업입니다. 수백만 개의 제품과 수천 명의 사용자가 웹사이트에 동시에 액세스하는 상황에서 강력한 검색 시스템과 관련 제품 추천을 제공하는 것은 사용자의 요구와 선호도를 충족하는 데 매우 중요합니다.
상품 검색을 위해 전자 상거래 웹 사이트는 사용자가 관심 있는 상품을 쉽게 찾을 수 있는 고성능 검색 시스템을 구축해야 합니다. 검색 시스템은 키워드 검색, 카테고리, 가격대, 등급 및 기타 상품별 필터링을 지원해야 합니다. 속성.
관련 제품 추천을 제공하기 위해 전자 상거래 플랫폼은 다음 방법을 활용할 수 있습니다.
구매 내역
사용자의 구매 내역을 기반으로 선호도에 맞는 유사하거나 관련된 제품을 추천합니다.
행동 기반 추천
제품 페이지를 보거나 장바구니에 항목을 추가하고 유사하거나 관련된 제품을 제안하는 등 웹 사이트에서 사용자의 행동을 추적합니다.
사용자 데이터 분석
사용자 데이터를 사용하여 쇼핑 행동과 선호도를 이해하고 결과적으로 적합한 제품을 제안합니다.
커뮤니티 필터링
커뮤니티의 사용자 평가, 댓글 및 좋아요를 활용하여 인기 있고 선호하는 제품을 추천합니다.
기계 학습 및 인공 지능
기계 학습 알고리즘과 인공 지능을 적용하여 상품 추천 시스템을 최적화하고 정확도를 높입니다.
이러한 방법을 결합하면 전자 상거래 웹 사이트에서 더 나은 쇼핑 경험을 제공하고 사용자가 자신의 필요와 선호도에 맞는 제품을 쉽게 찾을 수 있도록 지원합니다.