Comment implémenter l'historique des achats des utilisateurs et les fonctions de recommandation dans le système d'épicerie ?

À mesure que le rythme de vie des gens s'accélère, de plus en plus de personnes choisissent de résoudre leurs problèmes d'achat de produits alimentaires de manière pratique et rapide grâce aux achats en ligne. De nombreuses plateformes d'achat ont également vu le jour, parmi lesquelles le système d'épicerie est devenu le premier choix de nombreuses personnes. Cependant, au cours du processus d'achat, les utilisateurs sont souvent confrontés à des situations dans lesquelles ils ne peuvent pas acheter les produits qu'ils souhaitent ou ne comprennent pas suffisamment les nouveaux produits. À ce stade, le système de recommandation devient particulièrement important. Cet article commencera par l'historique des achats et les recommandations des utilisateurs, et explorera comment créer une expérience d'achat plus intelligente dans le système d'épicerie.

1. Enregistrement et analyse de l'historique des achats des utilisateurs

Dans le système d'achat d'épicerie, l'enregistrement de l'historique des achats des utilisateurs est crucial. Les préférences et les habitudes de chaque utilisateur sont différentes. Une fois que le système peut comprendre les enregistrements d'achats de l'utilisateur, il peut mieux répondre à ses besoins.

L'enregistrement de l'historique des achats de l'utilisateur peut être basé sur les méthodes suivantes :

1. Enregistrement des produits achetés

Dans le processus d'achat de l'utilisateur, il est nécessaire d'enregistrer les informations sur les produits achetés. Cela comprend des informations de base telles que le nom, les spécifications et le prix du produit. Elles peuvent également être enregistrées en fonction de la classification du produit pour des statistiques et des analyses ultérieures.

2. Enregistrer l'historique de recherche et le panier

Les utilisateurs saisiront des mots-clés lors de la recherche. L'enregistrement de ces enregistrements de recherche peut mieux fournir aux utilisateurs des recommandations personnalisées. Les articles du panier peuvent également être enregistrés et les préférences d'achat de l'utilisateur peuvent être analysées.

3. Enregistrer l'historique des commandes

Une fois que l'utilisateur a passé une commande, l'historique des commandes de l'utilisateur doit être enregistré. Pour les produits achetés, le nombre d'achats, l'heure, le lieu et d'autres informations peuvent être comptés pour comprendre les besoins d'achat de l'utilisateur. Dans le même temps, le comportement d'achat des utilisateurs peut également être analysé, ce qui peut contribuer à améliorer les ventes et l'expérience utilisateur.

Sur la base de l'enregistrement de l'historique des achats, les données doivent être analysées pour comprendre les habitudes et préférences d'achat de l'utilisateur. Cela peut être basé sur les méthodes suivantes :

1. Analyse basée sur les habitudes d'achat des utilisateurs

Pour les préférences d'achat de chaque utilisateur, les habitudes d'achat de l'utilisateur peuvent être comprises en analysant des informations telles que les produits achetés, l'heure d'achat, le lieu d'achat, etc.

2. Analyse statistique basée sur les produits

Lors du comptage du nombre d'achats d'un produit, la popularité de certains produits et les préférences d'achat de l'utilisateur peuvent être dérivées. Par exemple, certains produits connaîtront des ventes plus élevées au cours de périodes spécifiques, comme les produits du Nouvel An pendant la Fête du Printemps.

3. Analyse basée sur la relation entre les utilisateurs

Les différents utilisateurs auront des habitudes et des préférences d'achat différentes. L'établissement d'une carte des relations entre les utilisateurs peut mieux comprendre le comportement d'achat de l'utilisateur et fournir de meilleurs services à l'utilisateur.

En enregistrant et en analysant l'historique des achats grâce aux méthodes ci-dessus, nous pouvons mieux comprendre les besoins et les préférences d'achat de l'utilisateur, afin de faire des recommandations personnalisées.

2. Mise en œuvre d'un système de recommandation

Basé sur l'enregistrement et l'analyse de l'historique d'achat des utilisateurs, le système d'épicerie peut recommander des produits aux utilisateurs de manière personnalisée. À partir du panier d'achat de l'utilisateur, des enregistrements de commandes historiques et des enregistrements de recherche, les méthodes de recommandation suivantes peuvent être obtenues :

1. Recommandation basée sur le contenu

La recommandation basée sur le contenu compare la similarité des produits en fonction des produits sélectionnés par l'utilisateur, Recommandant ainsi des produits similaires. Par exemple, si vous effectuez une recherche basée sur le « bayberry » sélectionné par l'utilisateur, d'autres fruits tels que « fraise » seront affichés en dessous.

2. Recommandations basées sur le comportement de l'utilisateur

En analysant le comportement d'achat, les préférences et d'autres données des utilisateurs, des recommandations basées sur le comportement de l'utilisateur peuvent être obtenues. Par exemple, si l'utilisateur aime acheter des « légumes biologiques », le système recommandera davantage de légumes biologiques à l'utilisateur pour répondre à ses préférences.

3. Recommandation basée sur les relations sociales

En analysant la relation sociale et le comportement social de l'utilisateur, celui-ci peut recommander des produits que ses amis aiment ou collectionnent, afin d'améliorer son interactivité.

Lorsque vous faites des recommandations, vous devez prêter attention à la rationalité et à la protection de la confidentialité des données. L'optimisation du système de recommandation nécessite des tests et des ajustements continus, et les ajustements et optimisations correspondants sont effectués sur la base des informations de retour pour offrir une meilleure expérience.

Résumé

Grâce à la discussion de cet article, nous comprenons l'importance de mettre en œuvre l'historique des achats des utilisateurs et les fonctions de recommandation dans le système d'épicerie, ainsi que les méthodes de mise en œuvre spécifiques. L'enregistrement et l'analyse de l'historique d'achat des utilisateurs permettent de mieux comprendre leurs besoins et d'obtenir des recommandations personnalisées. L'optimisation du système de recommandation nécessite des tests et des ajustements continus afin d'offrir une meilleure expérience utilisateur.

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