Ieškoti ir rekomenduoti produktus elektroninėje prekyboje, turinčioje didelę vartotojų bazę, yra svarbi ir sudėtinga užduotis. Svetainę vienu metu pasiekiant milijonams produktų ir tūkstančiams vartotojų, todėl norint patenkinti vartotojų poreikius ir pageidavimus labai svarbu pateikti patikimą paieškos sistemą ir atitinkamų produktų rekomendacijas.
Prekių paieškai el. prekybos svetainėse reikia sukurti didelio našumo paieškos sistemą, kuri leistų vartotojams lengvai rasti juos dominančius produktus. Paieškos sistema turėtų palaikyti raktinių žodžių paiešką, filtravimą pagal kategoriją, kainų diapazoną, įvertinimus ir kitus produktus. atributai.
Siekdamos pasiūlyti atitinkamų produktų rekomendacijų, el. prekybos platformos gali naudoti šiuos metodus:
Pirkimo istorija
Remiantis naudotojų pirkimo istorija, siekiant rekomenduoti panašius arba susijusius produktus, atitinkančius jų pageidavimus.
Rekomendacijos, pagrįstos elgesiu
Stebėti naudotojų elgesį svetainėje, pvz., produktų puslapių peržiūrą arba prekių įdėjimą į krepšelį ir panašių ar susijusių produktų siūlymą.
Vartotojo duomenų analizė
Naudojame naudotojų duomenis, kad suprastume jų apsipirkimo elgseną ir pageidavimus, taigi ir siūlydami tinkamus produktus.
Bendruomenės filtravimas
Naudodami bendruomenės naudotojų įvertinimus, komentarus ir teigiamus įvertinimus, kad rekomenduotumėte populiarius ir mėgstamus produktus.
Mašininis mokymasis ir dirbtinis intelektas
Mašininio mokymosi algoritmų ir dirbtinio intelekto taikymas, siekiant optimizuoti produktų rekomendacijų sistemą ir pagerinti tikslumą.
Šių metodų derinimas padeda el. prekybos svetainėms pasiūlyti geresnę apsipirkimo patirtį ir padeda vartotojams lengvai rasti produktus, atitinkančius jų poreikius ir pageidavimus.