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
- ข้อเสนอระบบ SimpliMES Lite — โซลูชัน MES แบบเบาสำหรับโรงงานไทย
- ทำไมร้านค้าออนไลน์ที่ประสบความสำเร็จถึงเลือกใช้ SimpliShop: สร้าง เติบโต และชนะตลาดของคุณ
- Vertical Integration of AI: อนาคตใหม่ของธุรกิจยุคดิจิทัล
- ระบบ AI Prediction — เปลี่ยนการตัดสินใจของคุณให้ทรงพลังยิ่งกว่าเดิม
- ถ้า AI Bubble แตก จะเกิดอะไรขึ้น? (วิเคราะห์จริง ไม่อิงกระแส)
- ใช้ Deep Learning + วิเคราะห์ข่าว (News Sentiment) ทำนายราคาหุ้น – คู่มือฉบับสมบูรณ์
- เปลี่ยนงาน COI ให้ง่ายขึ้นด้วย AI: ตัวอย่างใช้งานจริงในโรงงาน (Hybrid Rasa + LangChain)
- SimpliAgentic — อนาคตของโรงงานอัตโนมัติอัจฉริยะมาถึงแล้ว
- ทำไม “Android Internals” จึงสำคัญ — และบริการระดับสูงที่ธุรกิจของคุณสามารถสร้างได้จากความรู้นี้
- ทำไมธุรกิจควรพัฒนาระบบอีคอมเมิร์ซของตัวเอง (แทนการเช่าแพลตฟอร์มสำเร็จรูป)
- Upstream, Downstream และ Fork คืออะไร? คู่มือเข้าใจง่ายสำหรับนักพัฒนา Android & Linux
- บิ๊กเทคกำลังก่อ “ฟองสบู่ AI” อย่างไร? วิเคราะห์ NVIDIA, Microsoft, OpenAI, Google, Oracle และบทบาทของ AMD
- Deep Learning ในงานพัฒนาอสังหาริมทรัพย์
- บริการแก้โค้ดและดูแลระบบ Legacy — ทำให้ระบบธุรกิจของคุณเสถียร พร้อมใช้งานตลอดเวลา
- Python Deep Learning สำหรับโรงงานอัตโนมัติ: คู่มือฉบับสมบูรณ์ (อัปเดตปี 2025)
- บริการพัฒนาและฝึกอบรม Python สำหรับโรงงานอุตสาหกรรม (Factory Systems)
- ทำไม Python + Django คือ Tech Stack ที่ดีที่สุดในการสร้างระบบ eCommerce สมัยใหม่ (คู่มือฉบับสมบูรณ์ + แผนราคา)
- กลยุทธ์ซานซือหลิ่วจี (三十六计): คู่มือกลยุทธ์ธุรกิจจีนยุคใหม่ เข้าใจวิธีคิด การเจรจา และการแข่งขันแบบจีน
- เข้าใจ Training, Validation และ Testing ใน Machine Learning
- เข้าใจ Neural Network ให้ลึกจริง — ทำไมต้อง Convolution, ทำไม ReLU ต้องตามหลัง Conv2d และทำไมเลเยอร์ลึกขึ้นถึงเรียนรู้ฟีเจอร์ซับซ้อนขึ้น













