Mencari dan mengesyorkan produk dalam e-dagang dengan pangkalan pengguna yang besar adalah tugas yang penting dan kompleks. Dengan berjuta-juta produk dan beribu-ribu pengguna mengakses tapak web secara serentak, menyediakan sistem carian yang mantap dan pengesyoran produk yang berkaitan adalah penting untuk memenuhi keperluan dan pilihan pengguna.
Untuk carian produk, tapak web e-dagang perlu membina sistem carian berprestasi tinggi yang membolehkan pengguna mencari produk yang mereka minati dengan mudah. Sistem carian harus menyokong carian kata kunci, penapisan mengikut kategori, julat harga, penilaian dan produk lain sifat-sifat.
Untuk menawarkan cadangan produk yang berkaitan, platform e-dagang boleh menggunakan kaedah berikut:
Sejarah pembelian
Berdasarkan sejarah pembelian pengguna untuk mengesyorkan produk yang serupa atau berkaitan yang selaras dengan pilihan mereka.
Pengesyoran berasaskan tingkah laku
Menjejaki tingkah laku pengguna di tapak web, seperti melihat halaman produk atau menambahkan item pada troli, dan mencadangkan produk yang serupa atau berkaitan.
Analisis data pengguna
Menggunakan data pengguna untuk memahami tingkah laku dan pilihan membeli-belah mereka, dan seterusnya mencadangkan produk yang sesuai.
Penapisan komuniti
Memanfaatkan penilaian pengguna, ulasan dan suka daripada komuniti untuk mengesyorkan produk yang popular dan digemari.
Pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan
Menggunakan algoritma pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan untuk mengoptimumkan sistem pengesyoran produk dan meningkatkan ketepatan.
Menggabungkan kaedah ini membantu tapak web e-dagang menawarkan pengalaman membeli-belah yang lebih baik dan membantu pengguna mencari produk yang sepadan dengan keperluan dan pilihan mereka dengan mudah.