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
- ชุด Prompt สำหรับผู้ดูแล Wazuh ที่มีประโยชน์
- เหตุใดการเปลี่ยนระบบ Legacy ทั้งหมดจึงล้มเหลวในภาครัฐ (และอะไรคือทางออกที่ได้ผลจริง)
- Vertical AI Use Cases ที่องค์กรปกครองส่วนท้องถิ่นของไทย “จำเป็นต้องใช้จริง”
- การออกแบบการให้บริการดิจิทัลสำหรับหน่วยงานภาครัฐหลายกรม (บริบทประเทศไทย)
- 7 เหตุผลหลักที่ระบบบริการดิจิทัลภาครัฐล้มเหลวหลังเปิดใช้งานจริง
- สถาปัตยกรรมอ้างอิงสำหรับระบบดิจิทัลระดับจังหวัด / เทศบาล
- สถาปัตยกรรม GovTech เชิงปฏิบัติ: ERP, GIS, ระบบบริการประชาชน และแพลตฟอร์มข้อมูล
- เหตุใดระบบรับมือเหตุฉุกเฉินจึงต้องออกแบบแบบ Offline First (บทเรียนจาก ATAK)
- เหตุใดโครงการซอฟต์แวร์ภาครัฐจึงล้มเหลว — และจะป้องกันได้อย่างไรก่อนเริ่มเขียนโค้ด
- หลัง AI Hype ซาลง: อะไรจะเกิดขึ้นต่อไป (และทำไมธุรกิจไทยต้องสนใจ)
- ทำไม AI ในธุรกิจรีไซเคิลจึงล้มเหลว หากไม่มี System Integration
- ISA-95 vs RAMI 4.0: โรงงานไทยควรใช้แบบไหน (และทำไมควรใช้ทั้งสอง)
- ทำไม Low-Code ถึงกำลังตกเทรนด์ (และอะไรมาแทนที่)
- ผลิตภัณฑ์ที่ล้มเหลวมากที่สุดในปี 2025 — และเหตุผลที่แท้จริงเบื้องหลังความล้มเหลว
- Agentic AI Explained: Manus vs OpenAI vs Google — ทางเลือกที่องค์กรไทยควรรู้
- AI กับการทำ Vertical Integration ของระบบโรงพยาบาล
- AI Accelerators ในระบบ Industrial AI ทำไม Software Framework จึงสำคัญกว่าแค่ชิปประมวลผล
- พัฒนาระบบสำหรับประเทศไทย: เชื่อมต่อ EC–ERP ด้วย AI และ Workflow ที่เชื่อถือได้
- ต้นทุนที่ซ่อนอยู่ของระบบ ‘อัจฉริยะ’ ที่ทำงานไม่เสถียร
- GPU vs LPU vs TPU: เลือก AI Accelerator ให้เหมาะกับงาน













