E-Commerce Recommender Applications

E-Commerce Recommender Applications Page 15of 24
Helping New and Infrequent Visitors: Broad Recommendation Lists
One of the key challenges for e-commerce sites is to engage visitors – especially new and infrequent visitors – before they leave to
visit another site. For sites that list thousands to millions of different products, this challenge is particularly acute; they must not
only engage the visitor but also keep him from getting lost and frustrated. Nearly every site visited has some form of broad
recommendation list designed to direct customers towards engaging products. These lists typically allow the targeted customer to use
current navigation to pull non-personalized suggestions. These include overall best sellers, best sellers in a category, editor and
expert recommendations, and other collections of products selected either manually or through simple statistical summarization. In
essence, these recommendation lists replace the tabletop displays, endcaps, and large product displays in physical stores. Whichever
technique is used, the lists help orient users who might otherwise leave before finding compelling products.
Part of what makes broad recommendation lists so prominent is the low level of needed input; no personal information is needed,
except for minimal ephemeral context about the category of interest to the customer. Broad recommendation lists allow marketers to
adjust pricing and inventory to match the recommendations since they can be assured that these recommendations will reach a large
audience. Editors or experts can create text to surround broad recommendations to market the recommended products to customers.
The recommendations themselves can be delivered in several different ways, though most applications either place them on a home
page or "category home" page or advertise them and have users directly select them.
Building Credibility through Community: Customer Comments and Ratings
Retailers in general, and e-retailers in particular, must often overcome an image of low credibility. Customers may feel that the site
is interested only in making a sale, and therefore that it will present any "recommendation" or advertising necessary to induce them
to make a purchase. While principles of one-to-one marketing suggest that it is in the retailer's interest to serve the interests of the
customer, stores must still leap over the credibility hurdle to move towards a one-to-one relationship. One way to do this is to collect
reviews and ratings from members of the community at large. These systems use the targeted customer’ s current navigation to
suggest which non-personalized reviews, ratings, and predictions to display passively. By building a "community center," sites allow
customers to communicate with each other and provide each other with advice and feedback on products.
These "grass roots" recommendations require little site-directed effort, since the customers do all of the evaluation. They also
provide a high degree of credibility since customers often are more likely to believe a set of other customers than the marketer who
makes money on the purchases. As a side benefit, they create a sense of community that can distinguish the site from others and
thereby retain customers. Customer comment applications provide a summary of the ratings, either as an average or another figure
representing the rate of positive and negative recommendations, and give the customer an opportunity to read through the ratings and
form her own opinion.
Inviting Customers Back: Notification Services
Stores that know their customers’ interests can leverage that information by inviting them back to the store when new products of
interest arrive or are discounted. Notification services use keywords provided by the targeted customer and attributes of the items
being recommended to push persistent, personalized suggestions and can thereby build stronger customer relationships. Many emerchants allow customers to describe the products they find interesting and then automatically notify them when such products are
available. These notification services can provide a great service to the customer, who becomes quickly aware of new products of
interest, and can be very effective at bringing customers back to the e-commerce site on a regular basis. The form of the descriptions
can vary from a simple keyword or attribute query to a more complex specification that includes price ranges.
Cross-Selling: Product-Associated Recommendations
Suggestive selling is particularly effective when the seller knows the current interests of the buyer. Retailers arrange products to
enhance cross-selling by placing complementary items in close proximity. On-line retailers are freed from physical layout and can
directly suggest products related to the one a customer is viewing. By using the targeted customer’ s current navigation as an
ephemeral indication of interest, such systems use item-to-item correlation and community purchase history to passively display
suggestions to the targeted customer.
Many different recommender applications use the context of a current product or several current products to recommend other
products using a variety of recommender methods. This popularity is partly due to the variety of inputs that can be used to generate
such recommendations, including anonymous purchase histories, customer purchase histories, ratings, product attributes and expert
opinions. Product-associated recommendations are particularly well suited for passive delivery since they can be integrated into a
product information page.
Building Long-Term Relationships: Deep Personalization
The goal of most retail businesses is to develop long-term relationships with customers that lead to higher lifetime values and greater
competitive barriers. Deep personalization, based on a customer's history of preferences, purchases, or navigation, is the strongest

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

โปรแกรมประยุกต์อีคอมเมิร์ซผู้แนะนำหน้า 15of 24ช่วยให้ผู้เข้าชมใหม่ และดำรัส: รายการแนะนำอย่างกว้าง ๆหนึ่งในความท้าทายสำคัญสำหรับเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซคือการต่อสู้ชม – โดยเฉพาะใหม่ และดำรัสชม – ก่อนจะปล่อยไป แวะไปที่ไซต์อื่น สำหรับเว็บไซต์ที่แสดงรายการพันล้านของผลิตภัณฑ์แตกต่างกันไป ความท้าทายนี้เป็นเฉียบพลันโดยเฉพาะอย่างยิ่ง พวกเขาต้องไม่ ดึงดูดผู้เข้าชมเท่านั้น แต่ยัง ให้เขาจากการสูญเสีย และความผิดหวัง เกือบทุกเว็บไซต์ที่เยี่ยมชมมีกว้าง แนะนำรายการที่ออกแบบมาเพื่อลูกค้าที่มีต่อผลิตภัณฑ์เสน่ห์โดยตรง รายการเหล่านี้อนุญาตให้ใช้ลูกค้าเป้าหมาย นำปัจจุบันจะดึงคำแนะนำที่ไม่ใช่ส่วนบุคคล รวมถึงส่วนรวมผู้ขาย สินค้าขายดีในหมวดหมู่ แก้ไข และ คำแนะนำผู้เชี่ยวชาญ และชุดอื่น ๆ ของผลิตภัณฑ์ที่เลือกด้วยตนเอง หรือ ผ่านทางสถิติสรุปง่าย ใน หัวใจ รายการคำแนะนำเหล่านี้แทนแสดง tabletop ปลาย และผลิตภัณฑ์ขนาดใหญ่แสดงในร้านค้าทางกายภาพ ใด ๆ ก็ตาม ใช้เทคนิค รายการช่วยโอเรียนท์ผู้อื่นทิ้งก่อนที่จะหาผลิตภัณฑ์ที่น่าสนใจส่วนหนึ่งของสิ่งที่ทำให้รายการแนะนำสิ่งที่โดดเด่นเพื่อให้เป็นระดับต่ำสุดของการป้อนข้อมูลที่จำเป็น ไม่มีข้อมูลส่วนบุคคลเป็นสิ่งจำเป็น ยกเว้นบริบทข้อมูลแบบชั่วคราวน้อยเกี่ยวกับประเภทของลูกค้า รายการแนะนำกว้างช่วยให้ตลาด ปรับราคาและสินค้าคงคลังเพื่อให้ตรงกับคำแนะนำเนื่องจากพวกเขาสามารถมั่นใจได้ว่า ข้อเสนอแนะเหล่านี้จะถึงขนาดใหญ่ ผู้ชม บรรณาธิการหรือผู้เชี่ยวชาญสามารถสร้างข้อความล้อมรอบกว้างแนะนำตลาดสินค้าแนะนำให้แนะนำตัวเองสามารถจัดส่งได้หลายวิธีแตกต่างกัน แม้ว่าโปรแกรมส่วนใหญ่จะวางไว้บนบ้าน หน้าหรือ "หมวดหมู่หน้าแรก" หน้า หรือโฆษณาเหล่านั้น และมีผู้ใช้ที่เลือกพวกเขาโดยตรงสร้างความน่าเชื่อถือผ่านชุมชน: ความคิดเห็นและการจัดอันดับร้านค้าปลีกทั่วไป และอีร้านค้าปลีกโดยเฉพาะ ต้องมักเอาชนะรูปของความน่าเชื่อถือต่ำ ลูกค้าอาจรู้สึกที่เว็บไซต์ มีความสนใจในการขาย และจะนำเสนอดังนั้น การ "แนะ" หรือจำเป็นเพื่อก่อให้เกิดพวกเขาโฆษณา เพื่อให้การซื้อ ในขณะที่หลักการของการตลาดแบบหนึ่งต่อหนึ่งแนะนำอยู่ในร้านค้าปลีกที่สนใจเพื่อประโยชน์ของการ ลูกค้า ร้านค้าต้องยังคงกระโดดผ่านรั้วกระโดดข้ามความน่าเชื่อถือสู่ความสัมพันธ์แบบหนึ่งต่อหนึ่ง วิธีหนึ่งคือการ รวบรวม รีวิวและการจัดอันดับจากสมาชิกของชุมชนมีขนาดใหญ่ ระบบนี้ใช้ลูกค้าเป้าหมาย ' s นำทางปัจจุบันไป แนะนำรีวิวที่ไม่ใช่ส่วนบุคคลใด จัดอันดับ และคาดคะเนการแสดง passively โดยการสร้างเป็น "ศูนย์ชุมชน อนุญาตเว็บไซต์ ลูกค้าสามารถติดต่อสื่อสารกัน และกันให้คำแนะนำและคำติชมเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์คำแนะนำ "รากหญ้า" เหล่านี้ต้องพยายามในการนำเว็บไซต์น้อย เนื่องจากลูกค้าที่ทำการประเมินทั้งหมด พวกเขายัง มีความน่าเชื่อถือในระดับสูงเนื่องจากลูกค้ามักจะมีแนวโน้มที่จะเชื่อว่าชุดของลูกค้ารายอื่น ๆ กว่าการตลาดที่ ทำให้เงินในการซื้อ เป็นสวัสดิการด้าน สร้างความรู้สึกของชุมชนที่สามารถแยกเว็บไซต์จากผู้อื่น และ เพื่อรักษาลูกค้า ลูกค้าเห็นงานจะสรุปการจัดอันดับ เป็นค่าเฉลี่ยหรืออีกรูป แสดงอัตราของคำแนะนำค่าบวก และค่าลบ และให้ลูกค้ามีโอกาสในการอ่าน โดยการจัดอันดับ และ รูปแบบความคิดของตนเอง ลูกค้าเชิญกลับ: บริการแจ้งเตือนร้านค้าที่สนใจของลูกค้าของตนทราบว่าสามารถใช้ประโยชน์ข้อมูล โดยเชิญชวนให้กลับไปยังที่เก็บเมื่อผลิตภัณฑ์ของ สนใจเข้ามา หรือมีส่วนลด บริการการแจ้งเตือนใช้คำสำคัญโดยลูกค้าเป้าหมายและลักษณะของสินค้า มีการแนะนำแบบ ผลักดันส่วนบุคคลคำแนะนำ และจึงสามารถสร้างความสัมพันธ์ลูกค้าแข็งแกร่ง Emerchants หลายอนุญาตให้ลูกค้าเพื่ออธิบายผลิตภัณฑ์พวกเขาคิดว่าน่าสนใจแล้ว โดยอัตโนมัติแจ้งเตือนเมื่อสินค้าดังกล่าว พร้อมใช้งาน บริการการแจ้งเตือนเหล่านี้สามารถให้การต้อนรับลูกค้า ที่จะทราบได้อย่างรวดเร็วของผลิตภัณฑ์ ดอกเบี้ย และจะมีประสิทธิภาพมากในการนำลูกค้ากลับไปยังเว็บไซต์ e-commerce เป็นประจำ รูปแบบของคำอธิบาย จะแตกต่างจากเรื่องสำคัญหรือแอตทริบิวต์สอบถามได้กับข้อมูลจำเพาะซับซ้อนที่มีช่วงราคา ข้ามขาย: แนะนำผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องขายถึงจะมีประสิทธิภาพโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อผู้รู้สนใจปัจจุบันของผู้ซื้อ ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ เพิ่มการขายข้าม โดยวางสินค้าเสริมใกล้ ร้านค้าปลีกที่ง่ายดายมีความเป็นอิสระจากโครงร่างทางกายภาพและสามารถ แนะนำผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องกับดูลูกค้าโดยตรง โดยลูกค้าเป้าหมาย ' s นำปัจจุบันเป็นการ มีข้อบ่งชี้ข้อมูลแบบชั่วคราวที่น่าสนใจ ระบบดังกล่าวใช้ความสัมพันธ์รายการสินค้าและประวัติการซื้อชุมชน passively แสดง คำแนะนำกับลูกค้าเป้าหมายโปรแกรมประยุกต์หลายผู้แนะนำแตกต่างกันใช้บริบทของผลิตภัณฑ์ปัจจุบันหรือหลายปัจจุบันผลิตภัณฑ์แนะนำอื่น ๆ ผลิตภัณฑ์ที่ใช้หลากหลายวิธีผู้แนะนำ ความนิยมนี้เป็นบางส่วนเนื่องจากความหลากหลายของปัจจัยการผลิตที่สามารถใช้เพื่อสร้าง คำแนะนำดังกล่าว รวมถึงแบบไม่ระบุชื่อซื้อประวัติ ประวัติลูกค้าซื้อ จัดอันดับ คุณลักษณะของผลิตภัณฑ์ และผู้เชี่ยวชาญ ความคิดเห็น คำแนะนำเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ได้โดยเฉพาะอย่างยิ่งเหมาะสำหรับการจัดส่งที่แฝงเนื่องจากสามารถรวมเข้าเป็น หน้าข้อมูลผลิตภัณฑ์สร้างความสัมพันธ์ระยะยาว: ตั้งลึกเป้าหมายของธุรกิจค้าปลีกมากที่สุดคือการ พัฒนาความสัมพันธ์ระยะยาวกับลูกค้าที่นำค่าอายุการใช้งานสูง และมากกว่า อุปสรรคแข่งขัน ลึกตั้ง ตามประวัติของลูกค้ากำหนดลักษณะ ซื้อ หรือนำ ทาง ถูกสุด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

- แนะนำการใช้งานหน้า 15of 24
ช่วยใหม่และ infrequent เข้าชม : รายการแนะนำกว้าง
หนึ่งในความท้าทายที่สำคัญสำหรับเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซคือการ ต่อสู้ ผู้เข้าชมและผู้เข้าชมใหม่และโดยเฉพาะอย่างยิ่ง ไม่บ่อยนัก และก่อนที่พวกเขาจะไป

เยี่ยมชมเว็บไซต์อื่น สำหรับเว็บไซต์ที่รายการพันล้านของผลิตภัณฑ์ที่แตกต่างกัน ความท้าทายนี้เป็นแบบเฉียบพลันโดยเฉพาะอย่างยิ่ง พวกเขาไม่ต้อง
แค่ต่อสู้ผู้เข้าชม แต่ยังให้เขาจากการหลงทาง และผิดหวัง เกือบทุกเว็บไซต์ที่เข้าเยี่ยมชมมีบางรูปแบบของรายการ
แนะนำกว้าง ออกแบบมาเพื่อลูกค้าโดยตรงต่อสินค้าที่เป็นเสน่ห์ รายการเหล่านี้มักจะให้ลูกค้าเป้าหมาย เพื่อใช้นำทาง ปัจจุบัน จะดึงไม่
ข้อเสนอแนะส่วนบุคคล เหล่านี้รวมถึงโดยรวมที่ดีที่สุดผู้ขายผู้ขายที่ดีที่สุดในประเภท , บรรณาธิการและ
คำแนะนำผู้เชี่ยวชาญและคอลเลกชันอื่น ๆของผลิตภัณฑ์ที่เลือกด้วยตนเอง หรือผ่านการสรุปทางสถิติอย่างง่าย ใน
essence เหล่านี้แนะนำรายการแทนที่โต๊ะแสดง endcaps และขนาดใหญ่ผลิตภัณฑ์แสดงในร้านค้าทางกายภาพ เทคนิคใด
ใช้รายการช่วย Orient ผู้ใช้ที่มิฉะนั้นอาจไปก่อน
หาผลิตภัณฑ์ที่น่าสนใจส่วนหนึ่งของสิ่งที่ทำให้รายการแนะนำคร่าว ๆโดดเด่นมากคือระดับต่ำ ต้องการป้อนข้อมูล ; ไม่มีข้อมูลส่วนบุคคลเป็นสิ่งจำเป็น
ยกเว้นบริบทชั่น้อยที่สุดเกี่ยวกับประเภทของความสนใจของลูกค้า รายการแนะนำกว้างช่วยให้นักการตลาด

ปรับราคา และสินค้าคงคลังเพื่อให้ตรงกับคำแนะนำตั้งแต่พวกเขาสามารถมั่นใจได้ว่าคำแนะนำเหล่านี้จะเข้าถึงขนาดใหญ่
ผู้ชม บรรณาธิการหรือผู้เชี่ยวชาญสามารถสร้างข้อความล้อมรอบแนะนำคร่าว ๆที่ตลาด แนะนำผลิตภัณฑ์ให้กับลูกค้า แนะนำตัวเอง
สามารถส่งได้หลายวิธีที่แตกต่างกัน แต่การใช้งานส่วนใหญ่ จะวางไว้บนบ้าน
หน้าหรือ " หมวดสินค้า " หรือ หน้าโฆษณา และมีผู้ใช้โดยตรงเลือก สร้างความน่าเชื่อถือผ่านชุมชน :
ความคิดเห็นของลูกค้าและการจัดอันดับ
ร้านค้าปลีกทั่วไป และ e-retailers โดยเฉพาะมักจะต้องเอาชนะภาพลักษณ์ความน่าเชื่อถือต่ำ ลูกค้าอาจรู้สึกว่าเว็บไซต์
จะสนใจเฉพาะในการขายและดังนั้นจึงจะนำเสนอใด ๆ " แนะนำ " หรือโฆษณาที่จำเป็นเพื่อทำให้พวกเขา
เพื่อให้ซื้อในขณะที่หลักการของการตลาดแบบแนะนำว่ามันอยู่ในความสนใจของผู้ค้าปลีกเพื่อรับใช้ผลประโยชน์ของ
ลูกค้า ร้านค้าต้องกระโดดข้ามเครื่องกีดขวางความน่าเชื่อถือย้ายต่อแบบความสัมพันธ์ ทางหนึ่งที่จะทำนี้คือการรวบรวม
รีวิวและให้คะแนนจากสมาชิกของชุมชนที่มีขนาดใหญ่ ระบบเหล่านี้ใช้ลูกค้าเป้าหมาย ' s

ทางปัจจุบันแนะนำที่ไม่ใช่ส่วนบุคคลคะแนนความคิดเห็นและการคาดการณ์ที่จะแสดง อยู่เฉยๆ โดยการสร้าง " ศูนย์การเรียนรู้ชุมชน " ไซต์อนุญาต
ลูกค้าเพื่อสื่อสารกับแต่ละอื่น ๆและให้แต่ละอื่น ๆที่มีคำแนะนำและความคิดเห็นต่อสินค้า .
" ราก " หญ้าแนะนำต้องใช้ความพยายามเล็ก ๆน้อย ๆเว็บไซต์โดยตรง เนื่องจากลูกค้าที่ทำทั้งหมดของการประเมินผล พวกเขายัง
ให้ระดับสูงของความน่าเชื่อถือเนื่องจากลูกค้ามักจะมีแนวโน้มที่จะเชื่อว่าชุดของลูกค้านอกเหนือจากที่นักการตลาดที่
ทำให้เงินในการซื้อ ด้านประโยชน์ที่พวกเขาสร้างความรู้สึกของชุมชนที่สามารถแยกแยะไซต์จากผู้อื่นและ
เพื่อรักษาลูกค้า การประยุกต์ใช้ความคิดเห็นลูกค้าให้สรุปเรตติ้ง ไม่ว่าจะเป็นค่าเฉลี่ยหรืออีกรูป
แสดงคะแนนของข้อเสนอแนะในเชิงบวกและเชิงลบ และให้ลูกค้ามีโอกาสที่จะอ่านผ่านการจัดอันดับและ
รูปแบบความคิดเห็นของเธอเอง

เชิญลูกค้าหลังบริการแจ้งร้านค้าที่รู้ว่าผลประโยชน์ของลูกค้าของพวกเขาสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลนั้น โดยการเชิญพวกเขากลับไปที่ร้าน เมื่อผลิตภัณฑ์ใหม่ของ
สนใจมาถึง หรือจะลดบริการแจ้งใช้คำหลักโดยลูกค้าเป้าหมายและคุณลักษณะของสินค้า
ถูกแนะนำให้กดแบบถาวรสำหรับข้อเสนอแนะและดังนั้นจึงสามารถสร้างความสัมพันธ์กับลูกค้าที่แข็งแกร่ง . หลาย emerchants ให้ลูกค้าเพื่ออธิบายผลิตภัณฑ์ที่พวกเขาพบที่น่าสนใจและจากนั้นโดยอัตโนมัติแจ้งให้ทราบเมื่อผลิตภัณฑ์เช่น
พร้อมบริการแจ้งเหล่านี้สามารถให้บริการที่ดีเยี่ยมแก่ลูกค้า ซึ่งจะได้อย่างรวดเร็วทราบผลิตภัณฑ์ใหม่ของ
ดอกเบี้ย และสามารถมีประสิทธิภาพมากที่นำลูกค้ากลับมาที่เว็บไซต์อีคอมเมิร์ซบนพื้นฐานปกติ รูปแบบของรายละเอียด
จะแตกต่างจากคำหลักที่ง่ายหรือซับซ้อนมากขึ้นคุณลักษณะของแบบสอบถามไปยังข้อมูลที่มีช่วงราคา ขาย :
ข้ามผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องข้อเสนอแนะ
ข้อเสนอขายมีประสิทธิภาพโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อผู้ขายทราบผลประโยชน์ในปัจจุบันของผู้ซื้อ ร้านค้าปลีกจัด

เพิ่มการขายข้ามผลิตภัณฑ์ โดยวางสินค้าเสริมในบริเวณใกล้เคียง . บนบรรทัดร้านค้าปลีกอิสระจากรูปแบบทางกายภาพและสามารถ
โดยตรงแนะนำผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องกับตัวลูกค้าดูโดยเป้าหมายของลูกค้าปัจจุบันการเดินเรือเป็น
บ่งชี้ไม่ยั่งยืน ทั้งนี้ ระบบดังกล่าวใช้สหสัมพันธ์และประวัติการซื้อสินค้าของชุมชนที่จะอดทนแสดงข้อเสนอแนะไปยังลูกค้าเป้าหมาย
.
โปรแกรมแนะนำต่าง ๆใช้บริบทของผลิตภัณฑ์ในปัจจุบันหรือในปัจจุบันหลายๆ
แนะนำผลิตภัณฑ์ผลิตภัณฑ์ที่ใช้ความหลากหลายของวิธีการแนะนำ . ความนิยมนี้เป็นส่วนหนึ่งเนื่องจากความหลากหลายของปัจจัยการผลิตที่สามารถใช้เพื่อสร้าง
แนะนำดังกล่าว รวมถึงประวัติการซื้อที่ไม่ระบุชื่อ , การซื้อของลูกค้าประวัติ คะแนนคุณลักษณะและความคิดเห็นผู้เชี่ยวชาญ

ผลิตภัณฑ์ที่แนะนำโดยเฉพาะอย่างยิ่งเหมาะสำหรับส่งเรื่อยๆตั้งแต่พวกเขาสามารถรวมเข้ากับ
หน้ารายละเอียดสินค้า .
สร้างความสัมพันธ์ระยะยาว : ลึกส่วนบุคคล
เป้าหมายของธุรกิจค้าปลีกมากที่สุด คือ การพัฒนาความสัมพันธ์ระยะยาวกับลูกค้าที่นำไปสู่ชีวิตและสูงกว่าค่ามากขึ้น
อุปสรรคในการแข่งขัน ส่วนตัวลึก ตามประวัติของลูกค้าของการตั้งค่า การจัดซื้อ หรือ ระบบนำทาง เป็นคนที่เข้มแข็ง