YOGYAKARTA – Le système de recommandation appliqué au commerce électronique est devenu une chose courante. En fait, le système est assez important parce qu’il aide indirectement les consommateurs à résoudre le problème de leur confusion dans le choix de produits. Cependant, le système de recommandation doit continuer à être mis en œuvre pour une production plus détaillée et personnalisée avec les consommateurs. À partir de là, le système de recommandation basé sur l’IA pour le commerce électronique indonésien est quelque chose à considérer.
System of Product recommander AI est un système qui mélange l’intelligence intérieure (IA) et l’apprentissage automatique (ML) pour produire des prévisions sur les produits demandés par les consommateurs sur le marché. Le système fonctionne en effectuant des analyses massives et en temps réel des données des clients.
AI et TL traiteront des données telles que l’historique d’achat, le flux de clics (mouvement de souris), la durée de la navigation sur une page, l’emplacement géographique, leurs interactions avec le contenu, etc. Ces données sont ensuite analysées pour produire un parent. De cet parent peut être étudié le comportement même l’intérêt des consommateurs.
rénal (JUKTISI) : Une étude publiée dans le Journal of Computing System Information Technology (JUKTISI) indiquait que le niveau de précision fourni par les systèmes d’IA pourrait être plus détaillé. Les polices cachées dans les données des utilisateurs de commerce électronique continueront d’être étudiées par l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond.
rénal, plus le système d’IA est exact pour fournir des produits recommandés aux clients, plus la probabilité que les utilisateurs soient fidèles à la plate-forme d’achat en ligne sera plus grande. En ce qui concerne la conversion des ventes et la position du commerce électronique dans la concurrence entre les autres places de marché sera également plus forte.
rons, en recommandant des produits aux clients, la façon dont l’IA fonctionne est assez compliquée et compliquée. Mais il y a au moins trois concepts appliqués par l’IA dans la recommandation des produits, à savoir les suivants.
est réalisé en étudiant quels produits sont ceux qui préfèrent ou ont acheté par ceux qui sont comme vous. Par exemple, vous êtes le type de personne qui a un passe-temps de la pêche. D’autre part, la personne qui est amoureuse avec vous pour acheter des produits A, B et C. AI vous recommandera les produits A, B, C.
Collective Based Filter est une méthode de recommandation basée sur la similitude du contenu ou des caractéristiques de produit qu’un utilisateur avait consommé. L’IA analysera les attributs d’un produit qui a été acheté, vu ou aimé par un utilisateur, puis recommande d’autres produits ayant des caractéristiques similaires.
par exemple, si vous achetez un téléphone de type A, le système recommande d’autres produits qui ont des fonctionnalités ou des pertinences similaires, tels que des boîtes-gorge, des chargeurs ou des accessoires pour un téléphone compatible avec ce type.
hybride est un système qui met en œuvre une combinaison de filtrage collaboratif et de filtrage basé sur le contenu. En conséquence, les recommandations de produit seront plus précises.
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