ठूलो प्रयोगकर्ता आधारको साथ ई-कमर्समा उत्पादनहरू खोज्नु र सिफारिस गर्नु महत्त्वपूर्ण र जटिल कार्य हो। लाखौं उत्पादनहरू र हजारौं प्रयोगकर्ताहरू एकै साथ वेबसाइटमा पहुँच गर्दै, एक बलियो खोज प्रणाली र सान्दर्भिक उत्पादन सिफारिसहरू प्रदान गर्नु प्रयोगकर्ताहरूको आवश्यकता र प्राथमिकताहरू पूरा गर्न महत्त्वपूर्ण छ।
उत्पादन खोजको लागि, ई-वाणिज्य वेबसाइटहरूले उच्च-कार्यसम्पादन खोज प्रणाली निर्माण गर्न आवश्यक छ जसले प्रयोगकर्ताहरूलाई सजिलैसँग उनीहरूको रुचि भएका उत्पादनहरू फेला पार्न अनुमति दिन्छ। खोज प्रणालीले कीवर्ड खोजी, कोटी, मूल्य दायरा, मूल्याङ्कन, र अन्य उत्पादनहरूद्वारा फिल्टरिङलाई समर्थन गर्नुपर्छ। विशेषताहरू।
सान्दर्भिक उत्पादन सिफारिसहरू प्रस्ताव गर्न, ई-वाणिज्य प्लेटफर्महरूले निम्न विधिहरू प्रयोग गर्न सक्छन्:
खरिद इतिहास
प्रयोगकर्ताहरूको खरिद इतिहासमा आधारित समान वा सान्दर्भिक उत्पादनहरू सिफारिस गर्न जुन तिनीहरूको प्राथमिकताहरूसँग पङ्क्तिबद्ध छ।
व्यवहारमा आधारित सिफारिसहरू
वेबसाइटमा प्रयोगकर्ताहरूको व्यवहार ट्र्याक गर्दै, जस्तै उत्पादन पृष्ठहरू हेर्ने वा कार्टमा वस्तुहरू थप्ने, र समान वा सम्बन्धित उत्पादनहरू सुझाव दिने।
प्रयोगकर्ता डेटा विश्लेषण
तिनीहरूको किनमेल व्यवहार र प्राथमिकताहरू बुझ्न प्रयोगकर्ता डेटा प्रयोग गर्दै, र फलस्वरूप उपयुक्त उत्पादनहरू प्रस्ताव।
सामुदायिक फिल्टरिङ
लोकप्रिय र मनपर्ने उत्पादनहरू सिफारिस गर्न समुदायबाट प्रयोगकर्ता मूल्याङ्कनहरू, टिप्पणीहरू, र लाइकहरू प्रयोग गर्दै।
मेसिन लर्निङ र आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स
उत्पादन सिफारिस प्रणालीलाई अप्टिमाइज गर्न र शुद्धता सुधार गर्न मेसिन लर्निङ एल्गोरिदम र कृत्रिम बुद्धिमत्ता लागू गर्दै।
यी विधिहरू संयोजन गर्नाले ई-वाणिज्य वेबसाइटहरूलाई राम्रो किनमेल अनुभव प्रदान गर्न मद्दत गर्दछ र प्रयोगकर्ताहरूलाई उनीहरूको आवश्यकता र प्राथमिकताहरूसँग मेल खाने उत्पादनहरू सजिलै फेला पार्न मद्दत गर्दछ।