Recommendation System คือ? ตัวช่วยที่ธุรกิจ E-commerce ห้ามพลาด!

ในขณะที่กำลังใช้งานแอปพลิเคชันต่าง ๆ อย่าง Youtube, Netflix, Spotify หรือ Shopee หลายคนอาจเคยเห็นรายการแนะนำเหล่านี้ เช่น ‘ภาพยนตร์แนะนำสำหรับคุณ’ ‘เพลย์ลิสต์แนะนำสำหรับคุณ’ หรือ ‘สินค้าแนะนำสำหรับคุณ’ ซึ่งที่รายการแนะนำเหล่านี้มักจะเป็นสิ่งที่ตรงกับความสนใจของคุณได้อย่างไม่น่าเชื่อ และยังสร้างความพึงพอใจในการใช้งานแอปพลิเคชันและสามารถใช้งานได้อย่างต่อเนื่อง โดยระบบนี้มีชื่อเรียกว่า “ระบบแนะนำ” หรือ “Recommendation System”

บทความนี้เราจะมาทำความรู้จักกันว่า Recommendation System คืออะไร? มีประโยชน์อย่างไรกับธุรกิจ E-commerce?

Recommendation System คืออะไร

ระบบแนะนำ หรือ Recommendation System คือ การใช้ปัญญาประดิษฐ์หรือ AI ในส่วน Machine Learning ที่ใช้ข้อมูลจำนวนมหาศาลหรือ Big Data เพื่อแนะนำสินค้าอื่น ๆ ให้กับผู้ใช้งาน โดยคำแนะนำเหล่านี้ขึ้นอยู่กับเกณฑ์ที่แตกต่างกันของสินค้าแต่ละประเภท รวมถึงประวัติการสั่งซื้อ ประวัติการค้นหา ข้อมูลประชากร และปัจจัยอื่น ๆ อีกมากมาย ซึ่ง Recommendation System ได้รับการฝึกอบรมให้เข้าใจความชอบ การตัดสินใจ ลักษณะของผู้ใช้งาน และสินค้า โดยใช้ข้อมูลที่รวบรวมจากการตอบสนองที่เกิดขึ้น ซึ่งรวมถึงการแสดงผล การคลิก การถูกใจ และการซื้อ

Recommendation System จึงมีประโยชน์อย่างมากในการทำธุรกิจ E-commerce ช่วยให้ผู้ใช้งานค้นพบสินค้าและบริการที่พวกเขาอาจไม่พบได้ด้วยตนเอง เนื่องจากมีความสามารถในการคาดการณ์ความสนใจและความต้องการของผู้ใช้งานได้แบบเฉพาะรายบุคคล และสามารถดึงดูดลูกค้าไปยังสินค้าหรือบริการใด ๆ ที่พวกเขาอาจจะสนใจตั้งแต่หนังสือ วิดีโอ เพลง ไปจนถึงเสื้อผ้าและของใช้ต่าง ๆ เป็นต้น

อ่านเพิ่มเติม: สรุปให้ ! อยากใช้ AI ในธุรกิจ เพื่อยกระดับองค์กรสู่ Digital Transformation ต้องเริ่มต้นอย่างไร ?

ประเภทของ Recommendation System

แม้ว่าจะมีอัลกอริทึมและการเรียนรู้เพื่อสร้าง Recommendation System หลายรูปแบบ แต่ส่วนใหญ่จะจัดอยู่ในหมวดหมู่กว้าง ๆ 3 ประเภท ดังต่อไปนี้

• Content-based เป็นรูปแบบโมเดลที่แนะนำรายการสินค้าหรือบริการอื่น ๆ ที่คล้ายกับความต้องการของผู้ใช้ โดยยึดลักษณะของสินค้าหรือบริการที่เคยเกิดการโต้ตอบบวกกับบริบทปัจจุบันของผู้ใช้งานเป็นหลัก เช่น Netflix ที่แนะนำภาพยนตร์ประเภทเดียวกันหรือนักแสดงคนเดียวกันกับเรื่องที่เคยรับชมให้กับผู้ใช้งาน

• Collaborative filtering เป็นรูปแบบโมเดลแนะนำสินค้าหรือบริการต่าง ๆ โดยยึดพฤติกรรมของผู้ใช้งานคนอื่น ๆ ที่มีลักษณะใกล้เคียงกันเป็นหลัก เพื่อคาดการณ์ความน่าจะเป็นในการใช้งานต่อไป เช่น Youtube ที่แนะนำรายการวิดีโอต่าง ๆ ที่อาจจะเป็นประเภทเดียวกันหรือมีความคล้ายคลึงกัน ซึ่งเป็นวิดีโอที่ผู้ใช้งานคนอื่น ๆ ให้ความสนใจหลังจากดูวิดีโอปัจจุบันเสร็จสิ้น จึงมีแนวโน้มว่าผู้ใช้งานอาจจะชื่นชอบวิดีโอแนะนำและเกิดการเข้าชม

• Hybrid system เป็นรูปแบบโมเดลที่รวมทั้งอัลกอริทึม Content-based และ Collaborative filtering ไว้ด้วยกัน เพื่อให้ Recommendation System มีความสมบูรณ์มากขึ้น ซึ่งในปัจจุบันนี้แทบจะทุกแพลตฟอร์ม (Platform) ใหญ่ต่างนำระบบแนะนำประเภทนี้มาใช้งาน ทั้งแพลตฟอร์มที่เราได้แนะนำไปข้างต้นอย่าง Netflix และ Youtube และแพลตฟอร์มอื่น ๆ เช่น Spotify, Shopee, Lazada และ Amazon เป็นต้น

ข้อดีของ Recommendation System

Recommendation System คือ องค์ประกอบสำคัญที่ขับเคลื่อนประสบการณ์ผู้ใช้แบบเฉพาะตัว สร้างการมีส่วนร่วมกับลูกค้าได้มากขึ้น ทำให้องค์กรแนวหน้าต่างนำ Recommendation System มาใช้ในการขับเคลื่อนธุรกิจ ด้วยประโยชน์ดังต่อไปนี้

1. สร้างประสบการณ์ที่ดีให้กับลูกค้า

ข้อดีข้อแรกของ Recommendation System คือ สร้างประสบการณ์ที่ดีให้กับลูกค้า เมื่อแพลตฟอร์มหรือแอปพลิเคชันของคุณมีระบบแนะนำสินค้าหรือบริการที่มีความแม่นยำ ตรงตามความต้องการของลูกค้า จะดึงดูดให้ลูกค้าเกิดความสนใจ สร้างความพึงพอใจในการใช้งาน และกลับมาใช้งานซ้ำในอนาคตตลอดจนกลายเป็นลูกค้าที่มีความภักดีต่อแบรนด์ (Customer Loyalty)

2. เพิ่มยอดขายให้กับองค์กร

ข้อดีข้อถัดไปของ Recommendation System คือ เพิ่มยอดขายให้กับองค์กร เนื่องจากระบบแนะนำทำให้ลูกค้าได้พบกับสินค้าหรือบริการที่พวกเขาอาจไม่พบเจอด้วยตัวเอง ช่วยกระตุ้นให้ลูกค้าเกิดความต้องการและเห็นถึงความจำเป็นของสินหรือบริการนั้น ๆ และเกิดการสั่งซื้อในที่สุด นอกจากนี้ บนสตรีมมิ่งแพลตฟอร์มที่แนะนำภาพยนตร์หรือเพลงให้กับผู้ใช้งานได้อย่างรู้ใจ จะทำให้พวกเขาเกิดความประทับใจและสมัครสมาชิกเพื่อใช้งานแพลตฟอร์มได้อย่างต่อเนื่อง

3. นำข้อมูลพฤติกรรมลูกค้าไปต่อยอด

และข้อดีข้อสุดท้ายของ Recommendation System คือ องค์กรสามารถนำข้อมูลพฤติกรรมลูกค้าไปต่อยอดทางธุรกิจได้อย่างชาญฉลาด เนื่องจากระบบแนะนำช่วยให้นักการตลาดมองเห็นความต้องการที่แท้จริงของลูกค้า และทราบได้ว่าลูกค้ามีพฤติกรรมในการใช้งานแพลตฟอร์มหรือแอปพลิเคชันอย่างไร ตลอดจนนำข้อมูลเหล่านั้นมาใช้ในการวิเคราะห์และตัดสินใจเพื่อวางแผนทางธุรกิจ

อ่านเพิ่มเติม: Data Analytics คืออะไร ศาสตร์แห่งการวิเคราะห์ที่ทุกองค์กรต้องการ

ธุรกิจที่ใช้ Recommendation System ในการขับเคลื่อน

อ่านมาถึงตรงนี้ทุกคนคงรู้จักกันแล้วว่า Recommendation System คืออะไร ในหัวข้อนี้เราจะมายกตัวอย่างธุรกิจที่ใช้ Recommendation System เพื่อให้คุณเห็นภาพกันมากขึ้น

Netflix

Netflix เป็นสตรีมมิ่งแพลตฟอร์มที่ได้รับความนิยมจากทั่วโลกจากการใช้ Recommendation System ในการขับเคลื่อนธุรกิจ ทำให้ Netflix สามารถแนะนำภาพยนตร์ได้ถูกใจผู้ใช้งาน เป็นภาพยนตร์ประเภทที่ตรงกับความชื่นชอบ มีนักแสดงจากเรื่องที่เคยรับชม และยังมีภาพยนตร์อีกหลากหลายประเภทให้เลือกรับชม รวมถึงอัปเดตภายนตร์ใหม่ ๆ ตลอดเวลา ด้วยฟีเจอร์ที่โดดเด่นเหล่านี้ ทำให้ Netflix ดึงดูดผู้ใช้งานมากมายและเกิดสมัครสมาชิกอย่างต่อเนื่อง

Shopee

Shopee เป็นหนึ่งในแอปพลิเคชัน Online Shopping ชื่อดังที่ไม่ว่าใครก็ต้องรู้จัก ด้วยการนำ Recommendation System มาประยุกต์ใช้กับการขายสินค้า เพียงแค่ผู้ใช้งานค้นหาสินค้าที่พวกเขาต้องการก็จะแนะนำสินค้าเหล่านั้นได้อย่างแม่นยำ พร้อมแนะนำสินค้าอื่น ๆ ที่มีความเกี่ยวข้อง มีลักษณะ การใช้งาน หรือรูปแบบที่คล้ายคลึงกัน เพื่อให้ผู้ใช้งานได้มีตัวเลือกในการตัดสินใจซื้อมากขึ้น และอาจพบเจอสินค้าที่ถูกใจกว่าหรือสินค้าที่สามารถนำไปใช้ร่วมกันได้ เพิ่มโอกาสในการซื้อได้อย่างชาญฉลาด

Readawrite

ขอบคุณรูปจาก readawrite.com

Readawrite เป็นแพลตฟอร์มงานเขียนสุดสร้างสรรค์ที่มีทั้งในรูปแบบของ นิยายแบบบรรยาย นิยายแบบแชท และการ์ตูน ซึ่งมีการนำ Recommendation System มาใช้เพื่อแนะนำนิยายเรื่องอื่น ๆ ให้กับผู้อ่าน โดยจะแนะนำนิยายในหมวดหมู่เดียวกัน นักเขียนคนเดียวกัน หรือแฮชแท็กเดียวกัน เพื่อให้ดึงดูดให้เกิดการใช้งานอย่างต่อเนื่อง และด้วยการออกแบบมาเพื่อให้ใช้งานง่ายทั้งฝั่งนักเขียนและผู้อ่าน Readawrite จึงกลายเป็นแพลตฟอร์มอ่านนิยายออนไลน์ที่ได้รับความนิยมเป็นอย่างมากในประเทศไทย

สรุป Recommendation System

โดยสรุปแล้ว Recommendation System คือ ระบบที่ขับเคลื่อนธุรกิจ E-commerce ในยุค Digital Transformation ได้อย่างดีเยี่ยม เนื่องจากระบบสามารถนำข้อมูลที่มีอยู่มาใช้ประมวลผลเพื่อแนะนำสิ่งที่ตรงตามความต้องการของลูกค้า สร้างความพึงพอใจ ดึงดูดลูกค้าให้ใช้งานแพลตฟอร์มหรือแอปพลิเคชันของคุณได้อย่างต่อเนื่อง ตลอดจนกลายเป็นลูกค้าประจำที่จะช่วยเพิ่มยอดขายให้กับแบรนด์ได้อย่างยั่งยืน

Data Wow เราคือตัวจริงด้าน AI สำหรับธุรกิจที่สนใจทำการตลาดให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น ต้องการนำ Recommendation System มาปรับใช้ ขอแนะนำ Insight Wow เครื่องมือที่จะทำให้คุณเห็น Insight และพฤติกรรมที่แท้จริงของลูกค้า สามารถแบ่งกลุ่มลูกค้าและวางแผนธุรกิจได้อย่างแม่นยำ ช่วยให้ธุรกิจของคุณมุ่งไปสู่การเป็นผู้นำด้านการตลาด สร้างความเปลี่ยนแปลงกับ Data Wow ได้แล้ววันนี้ ที่ sales@datawow.io หรือโทร 02-024-5560