YOGYAKARTA - 電子商取引に適用される推薦システムは、一般的に行われているものになっています。実際、このシステムは、消費者が製品を選択する際の混乱の問題を解決するのを間接的に支援するため、非常に重要です。ただし、消費者とのより詳細でパーソナライズされたアウトプットのためには、レコメンデーションシステムの改善が引き続き必要です。そこから、インドネシアの電子商取引のAIベースのレコメンデーションシステムは、検討する価値のあるものです。
AIレコメンデーションシステムまたはAI製品レコメンデーションシステムは、人工知能(AI)と機械学習(ML)を組み合わせて、市場でどの製品が消費者の需要があるかの予測を生成するシステムです。このシステムは、顧客データをリアルタイムかつ大規模に分析することによって機能します。
AIとMLは、購入履歴、クリックストリーム、ページの閲覧時間、地理的な場所、コンテンツとの相互作用などのデータを処理します。その後、データは分析して説明を生成します。これらの説明から、消費者の行動や関心さえも学ぶことができます。
Journal of Computer System Information Technology(JUKTISI)に掲載された研究では、AIシステムによって提供される精度はより詳細になる可能性があると述べられました。電子商取引のユーザーデータに隠されたパターンは、機械学習とディープラーニングによって引き続き研究されます。
AIシステムが顧客に推奨製品を提供するほど正確であればあるほど、オンラインショッピングプラットフォームに忠実なユーザーの可能性は高くなります。そうではなく、売上コンバージョンも上昇し、仲間の市場との競争における電子商取引の地位もより強くなります。
顧客に製品のおすすめを提供する際に、AIの仕組みは確かに非常に複雑で複雑です。しかし、AIが製品を推奨する際に適用するコンセプトは少なくとも3つあります。
このシステムは、あなたのような似たような人々がどのような製品を好むか購入するかを学ぶことによって行われます。たとえば、あなたは釣りが好きなタイプの人です。一方、あなたが製品A、B、Cを購入するのが好きな人、AIはあなたに製品A、B、Cを推奨します。
コンテンツベースのフィルタリングは、ユーザーが消費したコンテンツの類似性または製品特性に基づく推奨方法です。AIは、ユーザーが購入、閲覧、またはいいねした製品の属性を分析し、同様の特性を持つ他の製品を推奨します。
たとえば、タイプAの電話を購入した場合、システムは、ソフトケース、充電器、またはそのタイプに合った電話アクセサリーなど、機能や関連性の類似点を持つ他の製品を推奨します。
ハイブリッドアプローチは、共同フィルタリングとコンテンツベースのフィルタリングの組み合わせを実装するシステムです。その結果、製品の推奨事項はより正確になります。
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