อัลกอริธึมการแนะนำคืออะไรและจะเพิ่มยอดขายออนไลน์ได้อย่างไร

อัลกอริธึมคือลำดับของคำสั่งและการดำเนินการที่กำหนดไว้สำหรับการปฏิบัติงานและการแก้การคำนวณและสมการที่มีไว้เพื่อแนะนำรายการต่างๆ ให้กับผู้ใช้ที่ท่องอินเทอร์เน็ต อัลกอริทึมการแนะนำเป็นพื้นฐานของซอฟต์แวร์ที่แนะนำรายการต่างๆ ให้กับผู้ใช้บนอินเทอร์เน็ต

เมื่อคุณเยี่ยมชมร้านค้าจริง เป็นเรื่องปกติที่จะหาพนักงานขายที่พร้อมจะแนะนำผลิตภัณฑ์ที่ตรงกับความต้องการของคุณ อย่างไรก็ตาม ในร้านค้าเสมือน กระบวนการจะแตกต่างออกไป กล่าวคือ งานที่ได้รับมอบหมายนั้นทำโดย อัลกอริธึม การ แนะนำ

สิ่งนี้เกิดขึ้นได้อย่างไรในทางปฏิบัติ? ผ่านระบบผู้แนะนำ อีคอมเมิร์ซ จะจัดระเบียบ และนำเสนอผลิตภัณฑ์แก่ ผู้บริโภคที่เข้าถึงร้านค้า ของ คุณ

แหล่งข้อมูลประเภทนี้ช่วยปรับปรุง ประสบการณ์การช็อปปิ้ง และอำนวยความสะดวกในการค้นหาสินค้าในอุดมคติซึ่งส่งผลให้มียอดขายเพิ่มขึ้น

ความสัมพันธ์นี้สามารถพิสูจน์ได้หากเราค้นหาการวิจัยที่เน้นถึงแนวโน้มในพฤติกรรมของลูกค้า ตัวอย่างเช่น แบบสำรวจของ Zendesk ชี้ให้เห็นว่า 75% ของผู้บริโภค เต็มใจที่จะใช้จ่ายมากขึ้น กับบริษัทที่นำเสนอประสบการณ์อันยอดเยี่ยม

การวิจัยของ Salesforce แสดงให้เห็นว่า 74% ของผู้บริโภคอาจ จะเปลี่ยนแบรนด์ หากพบว่ากระบวนการซื้อยาก เกินไป

ดังนั้น อัลกอริธึมการแนะนำจึงทำงานอย่างแม่นยำในฐานะผู้อำนวยความสะดวกในขั้นตอนการได้มา อ่านต่อและเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับหัวข้อนี้!

• อัลกอริทึมการแนะนำคืออะไร?
• อัลกอริทึมการแนะนำทำงานอย่างไร
• ตัวอย่างระบบแนะนำ Netflix
• ประโยชน์ของอัลกอริทึมการแนะนำสำหรับร้านค้าออนไลน์
• จะสร้างระบบแนะนำอีคอมเมิร์ซได้อย่างไร?

อัลกอริทึมการแนะนำคืออะไร?

อัลกอริธึมคือลำดับของคำสั่งและการดำเนินการที่กำหนดไว้สำหรับการปฏิบัติงานและการแก้การคำนวณและสมการที่มีไว้เพื่อแนะนำรายการต่างๆ ให้กับผู้ใช้ที่ท่องอินเทอร์เน็ต

เมื่อเรานึกถึงบริบทของอีคอมเมิร์ซ อัลกอริธึมการแนะนำเป็นพื้นฐานของซอฟต์แวร์ที่ แนะนำผลิตภัณฑ์แก่ผู้บริโภค ที่เข้าถึงร้านค้าเสมือนจริง ซึ่งทำงานในลักษณะเดียวกันกับ ผู้ ขายเสมือน

ระบบแนะนำจะ ทำการ วิเคราะห์เชิงลึกและศึกษาเพื่อระบุรูปแบบและข้อมูลอ้างอิงโยงตามความน่าจะเป็น

อัลกอริทึมการแนะนำทำงานอย่างไร

โดยทั่วไป มี เทมเพลตคำแนะนำ หลักสอง แบบ : แบบ ส่วนบุคคล และแบบไม่ปรับ แต่ง  

คำแนะนำเฉพาะบุคคลจะพิจารณา พฤติกรรมของผู้บริโภคแต่ละราย การคลิก สินค้าที่คุณเยี่ยมชม และข้อมูลอื่นๆ เพื่อนำเสนอ ผลิตภัณฑ์ ที่สอดคล้องกับการวิจัยประเภทนี้

คำแนะนำไม่ได้ ปรับแต่งตาม คำแนะนำทั่วไป ตามรายการที่นำเสนอ หมวดหมู่ ข้อเสนอ ข่าวสาร ฯลฯ ต่อไป เราจะอธิบายในรายละเอียดว่าแต่ละตัวเลือกเหล่านี้ทำงานอย่างไรในทางปฏิบัติ ดังนั้นโปรดอ่านต่อไป!

ระบบผู้แนะนำพร้อมแมชชีนเลิร์นนิง

ระบบแนะนำแมชชีนเลิร์นนิงใช้ในการอ้างอิงส่วนบุคคล

ในกรณีเช่นนี้ อัลกอริทึม อัจฉริยะที่ มี ปัญญาประดิษฐ์ (AI) จะให้คำแนะนำตามสิ่งที่ ฮาร์ดแวร์ เรียนรู้เกี่ยวกับ พฤติกรรม ของผู้ซื้อ ภายในเว็บไซต์ แมชชีนเลิร์นนิงหมายถึงแมชชีนเลิร์นนิงอย่างแท้จริง

ผ่านเทคโนโลยีนี้ หน้าต่างคำแนะนำ จะจัดระเบียบผลิตภัณฑ์โดยพิจารณาจาก หน้าที่ผู้ใช้ได้เข้าชม และ ค้นหาที่เขา ทำ

ลองใช้ตัวอย่างเพื่อทำให้คำอธิบายง่ายขึ้น พิจารณา ร้านค้า ของเล่นออนไลน์ที่ได้รับการเยี่ยมชมจากผู้บริโภคเพื่อค้นหากระดานชนวนที่จะวาด

จากพฤติกรรมการค้นหาและการประเมินหน้าที่กำลังเยี่ยมชม ระบบเสมือนจะแสดง ผลิตภัณฑ์ส่วนบุคคลที่นำเสนอคำแนะนำสำหรับผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องโดยอัตโนมัติ ดูตัวอย่างด้านล่าง

หากผู้ใช้รายอื่นค้นหาตุ๊กตาหมี พวกเขาจะได้รับผลกระทบจากหน้าต่างคำแนะนำที่ต่างไปจากตัวอย่างด้านบนโดยสิ้นเชิง ในกรณีนี้ รายการผลิตภัณฑ์ที่แนะนำจะเป็นไปตามความต้องการของผู้บริโภคที่เป็นปัญหา

ดังนั้น อีคอมเมิร์ซที่มีอัลกอริธึมคำแนะนำที่ปรับแต่งได้จึงนำเสนอผลิตภัณฑ์ที่แตกต่างกันสำหรับผู้บริโภคแต่ละรายที่เข้าถึงและโต้ตอบกับไซต์

โดยทั่วไปแล้ว การใช้อัลกอริธึมการแนะนำที่ปรับแต่งได้จะ ช่วยขยายความเกี่ยวข้องของผลิตภัณฑ์ที่แนะนำ ไปยังผู้เยี่ยมชม โดยจะพิจารณาพฤติกรรมของ ผู้ใช้ ที่จะแนะนำคุณ

นอกจากนี้ การ ปรับแต่ง การสื่อสารช่วย ให้แบรนด์ของคุณโดดเด่นกว่าคู่แข่ง และแสดงให้เห็นว่าบริษัทนำเสนอผลิตภัณฑ์ที่สอดคล้องกับความต้องการของผู้ซื้อ

สุดท้าย ด้วยการแสดงผลิตภัณฑ์ที่คล้ายคลึงหรือเสริมกับผลิตภัณฑ์ที่ผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าค้นหา คุณลักษณะนี้ยังคงสนับสนุนผลลัพธ์ของการดำเนินการ เช่น การขายต่อเนื่องและการขายเพิ่ม ซึ่งช่วย เพิ่มตั๋ว เฉลี่ย

อ่านเพิ่มเติม: ทำไมต้องใช้ระบบแนะนำปัญญาประดิษฐ์?  

ระบบแนะนำที่ปรับแต่งไม่ได้

ในกรณีที่อัลกอริทึมการแนะนำ ไม่ พิจารณาถึงพฤติกรรมการ ค้นหา และการนำทางของลูกค้าแต่ละราย ผลิตภัณฑ์ที่ระบุในหน้าต่างสามารถแยกออกเป็นหมวดหมู่ต่างๆ เช่น:

• เผยแพร่;
• เห็นมากที่สุด;
• ผลิตภัณฑ์ที่ซื้อมากที่สุด
• หมวดหมู่สินค้าเฉพาะ ฯลฯ

ภาพด้านล่างแสดงตัวอย่างการทำงานของระบบผู้แนะนำที่ไม่มีการปรับแต่งเอง

โปรดทราบว่ามีคำแนะนำอยู่ แต่คำแนะนำนั้นใช้ได้ผลในภาพรวมมากกว่า โดยพิจารณาจากเกณฑ์ต่างๆ ที่ต้องสอดคล้องกับ กลยุทธ์ ของธุรกิจของคุณ นี่เป็นคุณสมบัติที่มีประโยชน์มากสำหรับอีคอมเมิร์ซ

ตัวอย่างระบบแนะนำ Netflix

Netflix มีระบบแนะนำแมชชีนเลิร์นนิงที่มีชื่อเสียงมาก

ด้วยเทคโนโลยีการแนะนำ การสตรีมสามารถเข้าใจพฤติกรรม รสนิยม และความสนใจของผู้ใช้แต่ละคนตามประเภทของ เนื้อหา ที่เขาบริโภค

เนื่องจากลูกค้าแต่ละรายมีพฤติกรรมการค้นหาและความบันเทิงที่แตกต่างกัน "หน้าจอหลัก" ของ Netflix แต่ละรายการจึงได้รับการปรับให้เป็นแบบส่วนตัว

จุดประสงค์ของเครื่องมือนี้คือเพื่อให้ ผู้บริโภคที่ภักดี ต่อโซลูชันของตน และสำหรับสิ่งนั้น เครื่องมือนี้ใช้คุณลักษณะต่างๆ เช่น อัลกอริธึมการแนะนำที่ช่วยให้ผู้ใช้มีส่วนร่วมกับบริการ

สังเกตว่านี่เป็นตัวอย่างที่ยอดเยี่ยมของความสามารถของระบบผู้แนะนำ: ปรับปรุงประสบการณ์ สร้างการมีส่วนร่วมมากขึ้น และรักษาลูกค้าที่เกี่ยวข้อง กับ แบรนด์

แน่นอน กรณีของ Netflix ไม่ได้เกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ภายในอีคอมเมิร์ซ อย่างไรก็ตาม เป็นหนึ่งในตัวอย่างที่ระบบแนะนำสามารถ นำไปสู่ความสัมพันธ์ระหว่างแบรนด์และผู้บริโภค .

อ่านเพิ่มเติม: ระบบแนะนำของ Amazon และความลับของ มัน

ประโยชน์ของอัลกอริทึมการแนะนำสำหรับร้านค้าออนไลน์

จนถึงตอนนี้ คุณได้ค้นพบว่าอัลกอริธึมการแนะนำคืออะไรและทำงานอย่างไร อย่างไรก็ตามการลงทุนใน เทคโนโลยี นี้ จะให้ผลตอบแทนที่คุณคาดหวังหรือไม่?

ค้นพบรายการ ประโยชน์ของการใช้อัลกอริทึมการแนะนำ :

• ปรับปรุงประสบการณ์การช็อปปิ้งของลูกค้า
• ช่วยให้ผู้บริโภคค้นพบสิ่งที่พวกเขากำลังมองหาและดำเนินการซื้อให้เสร็จสิ้นภายในเวลาอันสั้น
• ลด อัตราการออกกลางคัน ในเว็บไซต์
• มีส่วนช่วยในการขายต่อเนื่องและกลยุทธ์การขายเพิ่ม
• เพิ่ม อัตราการแปลง ;
• เพิ่มตั๋วเฉลี่ย
• ผู้ซื้อภักดี

จะสร้างระบบแนะนำอีคอมเมิร์ซได้อย่างไร?

จนถึงตอนนี้ดีมาก แต่จะสร้างระบบแนะนำสำหรับอีคอมเมิร์ซได้อย่างไร? ในการนับระบบเช่นนี้ในร้านค้าออนไลน์ของคุณ คุณไม่จำเป็นต้องสร้างระบบตั้งแต่เริ่มต้น วิธีที่มีประสิทธิภาพที่สุดวิธีหนึ่งในการทำเช่นนี้คือการใช้ประโยชน์จากทรัพยากรที่มีอยู่แล้วในตลาด เช่น หน้าต่างร้านค้าอัจฉริยะ และนำเสนอโดยผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน

เทคโนโลยีประเภทนี้ ใช้ข้อมูลและสารสนเทศเพื่อสร้าง ส่วนบุคคลหรือไม่ สำหรับลูกค้าเป้าหมาย มีส่วนทำให้ประโยชน์ทั้งหมดของกลไกนี้เกิดขึ้นได้

ข่าวดีก็คือว่าในปัจจุบันการใช้งานฟังก์ชันนี้สามารถทำได้ง่ายมาก โดยใช้ เครื่องมือ SmartHint ซึ่งประกอบด้วย หน้าต่างคำแนะนำ การค้นหาที่ชาญฉลาด ; ป๊อปอัปการเก็บรักษา ; เป็น ฮอต ไซต์

การแสดง SmartHint เป็นแบบอัตโนมัติ ดังนั้นจึงไม่จำเป็นต้องทำการตั้งค่าด้วยตนเอง ปัญญาประดิษฐ์ทำการวิเคราะห์ตามเวลาจริงและจำหน่ายผลิตภัณฑ์ตามจุดยุทธศาสตร์บนเว็บไซต์โดยอัตโนมัติ

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการนำอัลกอริธึมคำแนะนำไปใช้ในร้านค้าของคุณโดยไม่ชักช้าและง่ายดายมาก ค้นพบโซลูชั่นที่สมบูรณ์!