Önerilerdeki Listeler

ecommerce için öneri sistemleri, müşterilere ürün önerileri sağlayan otomatik filtreleme sistemleridir. Bu sistemin ana işlevi, müşterinin ilgi ve tercihine uygun ürünleri bulmak ve sunmaktır. Bu technologie, ecommerce'ye göre önceliklidir, çünkü kişiselleştirme çoğu iş kararında ön plandadır. Birçok çevrimiçi mağaza öneriler sunarken, ürün önerileri genellikle ilgisizdir. Ancak, modern öneri sistemleriyle bu eğilim değişmeye başlıyor. Bu yeni sistemler ilgili müşteri verilerini toplar ve işler. Daha sonra sistem, bellek tabanlı veya model tabanlı yöntemler kullanarak tahminler üretir. Bellek tabanlı yöntem, veritabanındaki bilgileri kullanarak hesaplamalar yapar. Öte yandan, model tabanlı yöntem, makine öğrenimi algoritmalarına dayanır. Bu yöntemlerden herhangi biri, ürün önerilerine doğruluk katmak için yeterlidir. Bu doğruluk, ecommerce markaları için pek çok avantaj sağlar. Öneriler ne kadar iyi olursa, müşterilerin alışveriş sepetlerini doldurma olasılığı o kadar artar. Öneriler, işletmelerin ürünleri çapraz satmalarına ve ek satış yapmalarına yardımcı olarak daha fazla satış ve gelir sağlar. Ayrıca, doğru öneriler müşteri deneyimini ve katılımını iyileştirir.