ระบบแนะนำสินค้าอัจฉริยะมาแล้ว — พร้อมใช้งานในร้านของคุณ
ที่ Simplico เรามุ่งมั่นที่จะช่วยให้ร้านค้าออนไลน์ของคุณเติบโตได้อย่างชาญฉลาด วันนี้เราขอแนะนำฟีเจอร์ใหม่สุดล้ำ:
🎯 ระบบแนะนำสินค้าที่เรียนรู้จากพฤติกรรมของลูกค้าโดยอัตโนมัติ
ไม่ต้องติดตั้งปลั๊กอิน ไม่ต้องจ่ายเพิ่ม พร้อมใช้งานทันทีในระบบของคุณ
🔍 ระบบนี้ทำงานอย่างไร?
ทุกครั้งที่ผู้เข้าชมเยี่ยมชมร้านของคุณ ระบบจะบันทึกหน้าที่พวกเขาดู (โดยไม่ระบุตัวตน) ผ่าน session key และ URL
เมื่อเวลาผ่านไป ระบบจะสามารถเรียนรู้ว่า…
"ลูกค้าที่ดูสินค้านี้ มักจะดูสินค้าอะไรต่อ?"
📊 ผังการทำงานของระบบ
graph TD
    A["ผู้ใช้เข้าเว็บไซต์"] --> B["ระบบบันทึก session + URL"]
    B --> C["แยกสินค้าที่ถูกดูจาก URL"]
    C --> D["สร้างตารางผู้ใช้-สินค้า"]
    D --> E["ฝึกโมเดล AI เพื่อหาความเกี่ยวข้อง"]
    E --> F["ระบบคำนวณสินค้าที่แนะนำ"]
    F --> G["แสดงผลในหน้าสินค้า"]🛍️ ตัวอย่าง: “ลูกค้าที่ดูสินค้านี้ ก็มักจะดู...”
หากลูกค้าดู เคสมือถือ iPhone ระบบอาจแนะนำสินค้าอื่น ๆ เช่น:
- ที่ชาร์จไร้สาย
- ฟิล์มกันรอย
- ขาตั้งโทรศัพท์
- เคส iPad mini
ทั้งหมดนี้เรียนรู้จากพฤติกรรมของผู้ใช้จริง ไม่ใช่การเดาแบบสุ่ม
🧱 ตัวอย่างโค้ดบางส่วน
✅ บันทึก URL ใน middleware:
class UserLogMiddleware:
    def __call__(self, request):
        if "/product/" in request.path and request.session.session_key:
            UserLog.objects.create(
                session_key=request.session.session_key,
                url=request.path
            )
        return self.get_response(request)✅ ดึงรหัสสินค้า:
import re
def extract_product_id(url):
    match = re.search(r"/product/(\d+)/", url)
    return match.group(1) if match else None✅ เทรนโมเดลแนะนำสินค้า:
from implicit.als import AlternatingLeastSquares
model = AlternatingLeastSquares(factors=50, iterations=15)
model.fit(matrix)✅ ดึงสินค้าที่เกี่ยวข้อง:
def recommend_similar(product_id, top_n=5):
    index = product_map.get(str(product_id))
    if index is None:
        return []
    similar = model.similar_items(index, N=top_n + 1)
    return [get_product_by_index(i) for i, _ in similar]⚙️ ทำงานแบบ Built-in ไม่ต้องตั้งค่า
- ✅ ใช้งานได้ทันทีโดยไม่ต้องตั้งค่า
- ✅ รองรับทั้งผู้ใช้ล็อกอินและผู้เข้าชมทั่วไป
- ✅ เรียนรู้แบบอัตโนมัติตามข้อมูลที่เกิดขึ้นจริง
- ✅ แสดงผลอย่างรวดเร็ว สามารถ cache ได้
📈 ทำไมฟีเจอร์นี้สำคัญ?
- เพิ่มโอกาสในการขายสินค้าเสริม (Cross-sell)
- เพิ่มมูลค่าต่อคำสั่งซื้อ
- ลดการละทิ้งหน้าโดยแสดงสินค้าที่เกี่ยวข้อง
- เพิ่มความพึงพอใจให้กับผู้ซื้อ
🚀 พร้อมใช้แล้ววันนี้
ถ้าคุณใช้ระบบ eCommerce ของเราอยู่ ฟีเจอร์นี้พร้อมใช้งานในร้านของคุณแล้ว
ถ้าคุณยังไม่ใช่ลูกค้า — ติดต่อเรา เพื่อขอเดโมและเริ่มต้นใช้งานระบบอัจฉริยะนี้ได้เลย!
Get in Touch with us
Related Posts
- Agentic AI และ MCP Servers: ก้าวต่อไปของระบบอัตโนมัติอัจฉริยะ
- การใช้ DevOps กับระบบอีคอมเมิร์ซ Django + DRF + Docker + PostgreSQL
- วิธีที่ AI ช่วยแก้ปัญหาใน Agile Development ได้จริง
- การเชื่อมต่อ TAK และ Wazuh เพื่อการรับรู้ภัยคุกคามแบบเรียลไทม์
- การขยายระบบ Wazuh สำหรับการมอนิเตอร์ความปลอดภัยเครือข่ายหลายสาขา
- ทำไมโครงการ ERP ถึงล้มเหลว — และเราจะหลีกเลี่ยงได้อย่างไร
- วิธีสร้างคอมมูนิตี้ที่แข็งแกร่งด้วยเทคโนโลยี
- ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กับสวนสัตว์ยุคใหม่: ทำให้การเรียนรู้สนุก ฉลาด และน่าจดจำ
- วิธีเลือกโรงงานรับซื้อเศษวัสดุรีไซเคิลสำหรับโรงงานอุตสาหกรรม
- เข้าใจเทคโนโลยีฐานข้อมูลยุคใหม่ — และวิธีเลือกให้เหมาะกับงานของคุณ
- อนาคตอยู่ที่ขอบเครือข่าย — เข้าใจ Edge & Distributed Computing ในปี 2025
- NVIDIA กับสองคลื่นใหญ่: จากคริปโตสู่ AI — ศิลปะแห่งการโต้คลื่นในฟองสบู่
- จากการตรวจเช็กด้วยมือสู่การบำรุงรักษาอากาศยานด้วย AI
- ระบบสร้างใบรับรองการตรวจสอบอัตโนมัติจากเทมเพลต Excel
- SimpliPOS (COFF POS): ระบบขายหน้าร้านสำหรับคาเฟ่ที่ใช้งานง่ายและครบฟังก์ชัน
- สร้างเว็บแอป Local-First ด้วย Alpine.js — เร็ว ปลอดภัย และไม่ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์
- 🌱 Carbon Footprint Calculator (Recycling) — เครื่องมือคำนวณคาร์บอนสำหรับอุตสาหกรรมรีไซเคิล
- Recycle Factory Tools — เครื่องมือช่วยบันทึกงานรีไซเคิลให้ง่ายขึ้น
- โค้ชท่าวิ่ง — เมโทรนอมจังหวะก้าว เคาะจังหวะ จับเวลาท่าฝึก เช็คลิสต์ท่าทาง
- วิธีสร้างเครื่องคำนวณคาร์บอนเครดิตสำหรับธุรกิจของคุณ

 
          











