ระบบคำแนะนำ: วิธีสร้างโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง

หากคุณเกี่ยวข้องกับอีคอมเมิร์ซ บทความนี้เหมาะสำหรับคุณ! ลองจินตนาการว่าคุณกำลังท่องเว็บผ่านแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น Amazon, Netflix หรือ Spotify คุณมักจะพบคำแนะนำสำหรับผลิตภัณฑ์ที่ดึงดูดความสนใจ ภาพยนตร์หรือซีรีส์ที่คุณอาจชื่นชอบ หรือเพลงที่ตรงกับรสนิยมของคุณ คำแนะนำเหล่านี้ไม่ได้สุ่ม พวกเขาเป็นส่วนหนึ่งของสิ่งที่เรียกว่า ระบบคำแนะนำด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล ซึ่งหลายบริษัทนำไปใช้เพื่อประโยชน์มากมาย

บทความนี้จะเจาะลึกโลกที่น่าสนใจนี้และแนะนำคุณตลอดกระบวนการทีละขั้นตอนในการสร้างระบบคำแนะนำของคุณเอง

ระบบผู้แนะนำคืออะไร?

ระบบคำแนะนำเป็นอัลกอริทึมที่ออกแบบมาเพื่อ คาดการณ์ผลิตภัณฑ์หรือบริการในร้านค้าออนไลน์ที่ผู้ใช้มีแนวโน้มจะซื้อมากที่สุด การคาดคะเนเหล่านี้จะแสดงบนเว็บไซต์ในขณะที่ผู้ใช้กำลังเรียกดู

ก่อนการพัฒนาแมชชีนเลิร์นนิง แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซอาศัยการจัดแสดงรายการ "ซื้อมากที่สุด" หรือ "ติดอันดับสูงสุด" เพื่อดึงดูดผู้บริโภค อย่างไรก็ตาม ส่วนเหล่านี้แสดงสินค้าและบริการที่เหมือนกันแก่ผู้ใช้ทุกคน ในขณะที่รายการเหล่านี้ยังคงใช้งาน อยู่ ระบบผู้แนะนำได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยให้คำแนะนำส่วนบุคคลที่ปรับให้เหมาะ กับลูกค้าแต่ละราย

ระบบคำแนะนำทำงานอย่างไร

ระบบคำแนะนำจะวิเคราะห์ข้อมูลที่รวบรวมจากกิจกรรมการท่องเว็บของผู้ใช้ เช่น ผลิตภัณฑ์ที่พวกเขาดูหรือซื้อ และการโต้ตอบกับแพลตฟอร์ม ระบบเหล่านี้ใช้อัลกอริทึมขั้นสูงเพื่อทำการเปรียบเทียบโดยละเอียดระหว่างโปรไฟล์ผู้ใช้เพื่อระบุรูปแบบทั่วไป ดังนั้น พวกเขาสามารถแนะนำผลิตภัณฑ์หรือบริการที่เกี่ยวข้องกับผู้บริโภคแต่ละคนมากขึ้นเรื่อยๆ

ประเภทของผู้แนะนำ

เมื่อพูดถึงการสร้างระบบคำแนะนำ ผู้เชี่ยวชาญมักจะใช้สองกลยุทธ์หลัก:

• ผู้แนะนำตัวกรองการทำงานร่วมกัน : อัลกอริทึมเหล่านี้มุ่งเน้นไปที่คุณลักษณะของผู้ใช้จากข้อมูลที่รวบรวมเกี่ยวกับพวกเขา อัลกอริทึม จะพิจารณาการซื้อครั้งก่อน การให้คะแนนผลิตภัณฑ์ การใช้จ่ายโดยเฉลี่ยต่อการซื้อ และการตั้งค่า จากนั้นจะระบุผู้ใช้ที่คล้ายกันซึ่งได้เลือกเปรียบเทียบและกำหนดผลิตภัณฑ์หรือบริการที่พวกเขาต้องการ จากการวิเคราะห์นี้ อัลกอริทึมจะให้คำแนะนำส่วนบุคคล
• ผู้แนะนำการกรองตามเนื้อหา : ในแนวทางนี้ การคาดคะเนจะขึ้นอยู่กับ ลักษณะของผลิตภัณฑ์หรือบริการ และจะไม่พิจารณาประวัติการซื้อหรือความชอบของผู้ใช้ อัลกอริทึมจะตรวจสอบคุณลักษณะของผลิตภัณฑ์แทน เช่น ราคา แบรนด์ การให้คะแนน ขนาด และแอตทริบิวต์ที่เกี่ยวข้องอื่นๆ เพื่อสร้างคำแนะนำ
  
  
  

เหตุใดจึงต้องใช้ระบบคำแนะนำในอีคอมเมิร์ซของคุณ

• เพิ่มโอกาสในการซื้อเพิ่มเติม : กระตุ้นให้ลูกค้าค้นพบและซื้อผลิตภัณฑ์และบริการมากขึ้น เพิ่มรายได้จากการขายทางอีคอมเมิร์ซ
• เพิ่มยอดขายโดยรวมสูงสุด: เพิ่มประสิทธิภาพการมองเห็นผลิตภัณฑ์และเพิ่มยอดขายที่นำไปสู่อัตราการแปลงที่สูงขึ้น
• รักษาลูกค้าให้นานขึ้น: ทำให้พวกเขามีส่วนร่วมกับร้านค้าออนไลน์ของคุณ ลดโอกาสที่พวกเขาจะออกและเพิ่มมูลค่าตลอดชีวิตของลูกค้า
• เพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า: การแนะนำผลิตภัณฑ์ที่สอดคล้องกับความสนใจและความชอบของลูกค้าช่วยเพิ่มประสบการณ์การช็อปปิ้งของพวกเขา

• ส่งเสริมความภักดีของลูกค้า: เมื่อลูกค้ารู้สึกว่าเข้าใจและได้รับคำแนะนำที่มีค่า พวกเขามีแนวโน้มที่จะยังคงภักดีต่อธุรกิจของคุณ

  

เมื่อไม่ใช้ระบบคำแนะนำการเรียนรู้ของเครื่อง

แม้ว่าระบบคำแนะนำจะมีประโยชน์มากมาย แต่อาจไม่ใช่เวลาที่ดีที่สุดที่จะนำไปใช้ในธุรกิจของคุณ หากฐานลูกค้าของคุณมีขนาดเล็กหรือแค็ตตาล็อกผลิตภัณฑ์หรือบริการของคุณมีจำกัด ปัจจัยเหล่านี้สามารถจำกัดประสิทธิภาพของอัลกอริทึมได้ การลงทุนในวิทยาการข้อมูลจะสร้างผลกำไรได้มากขึ้นเมื่อฐานลูกค้าของคุณเติบโตขึ้นและข้อเสนอของคุณขยายตัว

วิธีสร้างระบบคำแนะนำด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง

Python เป็นที่นิยมอย่างกว้างขวางในการสร้างวิทยาศาสตร์ข้อมูลและเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องและเว็บแอปพลิเคชันเนื่องจากโค้ดที่แข็งแกร่งและไวยากรณ์ที่ปรับให้เหมาะสม ขอแนะนำสำหรับโปรแกรมเมอร์ที่เข้าสู่สาขานี้เนื่องจากความน่าเชื่อถือและการสนับสนุนการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่กว้างขวาง

อย่างไรก็ตาม สามารถพิจารณาภาษาทางเลือกเช่น Java, Golang, Node.js, PHP หรือ Ruby ได้เช่นกัน

Java เป็นทางเลือกที่ดีที่สุดสำหรับ Python และคู่แข่งหลัก

หากคุณต้องการใช้ระบบแนะนำเว็บหรือปรับปรุงระบบที่คุณมีอยู่แล้ว ทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลของเราสามารถช่วยคุณได้ ติดต่อเรา หากคุณต้องการให้เราวิเคราะห์สถานการณ์ของคุณ

เคล็ดลับในการปรับปรุงระบบคำแนะนำของคุณ

พิจารณาสถานที่

ตำแหน่งของคำแนะนำในอีคอมเมิร์ซของคุณมีความสำคัญ คำนึงถึงตำแหน่งและเวลาที่คำแนะนำปรากฏขึ้น เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของระบบและประสบการณ์ของผู้ใช้

สถานที่ที่เหมาะสมอาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับเว็บไซต์ของคุณและประเภทของผลิตภัณฑ์หรือบริการที่คุณนำเสนอ อย่างไรก็ตาม แนวทางปฏิบัติมาตรฐานในอีคอมเมิร์ซรวมถึงการแสดงคำแนะนำที่ด้านล่างของบทความหรือที่ส่วนท้ายของกระบวนการซื้อ

หากคุณต้องการคำชี้แจงเพิ่มเติม เราขอแนะนำให้ทำการทดสอบ A/B เพื่อการตัดสินใจที่ดีที่สุด

มุ่งมั่นเพื่อความเกี่ยวข้องเชิงกลยุทธ์

คำแนะนำที่ดีคืออะไร? ความจริงก็คือไม่ใช่ทุกคำแนะนำสำหรับลูกค้าที่ดีต่อบริษัทของคุณ

แม้ว่าการเสนอคำแนะนำที่ใช้ได้จริงจะมีความสำคัญ แต่บางคำแนะนำอาจชัดเจนเกินไปที่จะมีคุณค่าต่อลูกค้า ดังนั้น ให้พิจารณาแนะนำคำแนะนำที่มีความเสี่ยงซึ่งจะทำให้ลูกค้าได้รับผลิตภัณฑ์และบริการที่ไม่คุ้นเคย

จากมุมมองทางธุรกิจ สิ่งสำคัญคือต้องให้คำแนะนำพื้นฐานเกี่ยวกับความสามารถในการทำกำไรของผลิตภัณฑ์ เคล็ดลับคือการสร้าง สมดุลระหว่างสิ่งที่เป็นประโยชน์ต่อธุรกิจของคุณกับสิ่งที่มีคุณค่าต่อลูกค้าเป็นกุญแจสำคัญ

หากคุณต้องการใช้ระบบแนะนำเว็บของคุณหรือปรับปรุงระบบที่คุณมีอยู่แล้ว ทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลของเราสามารถช่วยคุณได้ เราหวังว่าเราจะช่วยคุณเรียนรู้การใช้ระบบแนะนำเว็บหรือปรับปรุงระบบที่คุณมีอยู่แล้วด้วยเคล็ดลับและลูกเล่น!