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
- ระบบกล้องอัจฉริยะสำหรับตรวจหาข้อบกพร่องของวัสดุต่อเนื่อง
- สร้างระบบตรวจจับความเสียหายแบบเรียลไทม์ด้วยกล้อง Line-Scan + AI (แนวทางนำไปใช้ได้หลายอุตสาหกรรม)
- วิธีอ่านซอร์สโค้ด: ตัวอย่างจาก Frappe Framework
- Interface-Oriented Design: รากฐานของ Clean Architecture
- เข้าใจระบบต่อต้านโดรน (Anti-Drone System) – สถาปัตยกรรม ฮาร์ดแวร์ และซอฟต์แวร์
- RTOS vs Linux ในระบบโดรน: ออกแบบอย่างไรให้ทันสมัย ปลอดภัย และเขียนด้วย Rust ได้หรือไม่?
- ทำไม Spring ต้องใช้ Annotation เยอะ? เจาะลึกโลก Java และ Python สำหรับนักพัฒนาเว็บ
- จาก Django สู่ Spring Boot: คู่มือเปรียบเทียบฉบับเข้าใจง่ายสำหรับนักพัฒนาเว็บ
- สร้างระบบ Python ขนาดใหญ่แบบยั่งยืนด้วย Clean Architecture (พร้อมตัวอย่างและแผนภาพ)
- ทำไม Test-Driven Development (TDD) ถึงตอบโจทย์ธุรกิจยุคใหม่
- สร้างระบบ Continuous Delivery ให้ Django บน DigitalOcean ด้วย GitHub Actions และ Docker
- สร้างระบบแนะนำสินค้าในอีคอมเมิร์ซด้วย LangChain, Ollama และ Open-source Embedding แบบ Local
- คู่มือปี 2025: เปรียบเทียบเฟรมเวิร์กสร้างแอปมือถือยอดนิยม (Flutter, React Native, Expo, Ionic และอื่น ๆ)
- เข้าใจการใช้ `np.meshgrid()` ใน NumPy: ทำไมถึงจำเป็น และจะเกิดอะไรขึ้นถ้าสลับลำดับ?
- วิธีใช้ PyMeasure เพื่อควบคุมเครื่องมือวัดและทดลองในห้องแล็บโดยอัตโนมัติ
- ยกระดับแชทบอทของคุณด้วยบริการเชื่อมต่อ API กับระบบธุรกิจ
- เดา “สมการ” โดยไม่ต้องใช้คณิตศาสตร์: สำรวจความสัมพันธ์ระหว่างแมวกับนก
- วิธีสร้างโปรเจกต์ที่ทนทานต่อ AI: ไอเดียที่เน้นการปฏิสัมพันธ์ของมนุษย์
- สร้างห้องทดลองความปลอดภัยไซเบอร์ด้วย GNS3 + Wazuh + Docker ฝึก ตรวจจับ และป้องกันภัยคุกคามในระบบเดียว
- วิธีจำลองและฝึกฝนการตั้งค่าอุปกรณ์เครือข่ายด้วย GNS3