РАЗРАБОТКА ИННОВАЦИОННЫХ МЕХАНИЗМОВ РЕКОМЕНДАЦИЙ И ПЕРСОНАЛИЗАЦИИ ДЛЯ УЛУЧШЕНИЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКОГО ОПЫТА НА ТОРГОВОЙ ПЛАТФОРМЕ (INTERNATIONAL JOURNAL OF RECENTLY SCIENTIFIC RESEARCHER'S THEORY, 2024)
В этой статье рассматривается разработка инновационных механизмов рекомендаций и персонализации для улучшения пользовательского опыта на торговой платформе. Внедрение эффективных механизмов рекомендаций и методов персонализации в онлайн-покупках может значительно улучшить взаимодействие с клиентами, их удовлетворенность и коэффициенты конверсии. В статье исследуются различные алгоритмы и методы, используемые для разработки механизмов рекомендаций, включая совместную фильтрацию, фильтрацию на основе контента и гибридные подходы. Он также углубляется в методы персонализации, такие как профилирование пользователей, анализ предпочтений и контекстные рекомендации. Кроме того, в статье обсуждается интеграция механизмов рекомендаций и механизмов персонализации в торговые платформы с учетом масштабируемости и рекомендаций в реальном времени. Предлагаются метрики оценки и показатели успеха для измерения влияния этих механизмов на пользовательский опыт и результаты бизнеса. В заключение статьи представлены тематические исследования и практические подходы, подчеркивающие успешную реализацию рекомендаций и персонализации на торговых платформах.