รู้จัก Recommendation Model ที่ Amazon ใช้แนะนำสินค้าบนเว็บไซต์


เวลาลูกค้าเข้ามาดูสินค้าในเว็บไซต์จะรู้สึกประทับใจหากเว็บไซต์นั้นแนะนำสินค้าที่ลูกค้าอาจจะสนใจ ระบบแนะนำสินค้าหรือคอนเทนต์ที่เกี่ยวข้องกับลูกค้าจริงๆ จะทำให้ลูกค้ามีปฎิสัมพันธ์กับแบรนด์มากขึ้น ธุรกิจก็ทำรายได้จากลูกค้ามากขึ้น และทำให้ธุรกิจมีลูกค้าที่รักสินค้าและบริการมากขึ้น

ซึ่งระบบแนะนำสินค้าเป็นปัจจัยหนึ่งที่ทำให้เว็บไซต์อย่าง Amazon นั้นขายสินค้าได้ดีนั่นเอง วันนี้จึงจะมาเล่าแนวคิดเบื้องหลังเกี่ยวกับระบบแนะนำสินค้ากัน

แนะนำสินค้าแบบ Product-to-Product

ระบบแนะนำสินค้าแบบนี้เหมาะมากสำหรับคนที่เพิ่งเข้าชมเว็บไซต์เป็นครื่องแรกหรือคนที่ยังไม่เคยเป็นลูกค้ามาก่อนเลย เพราะในเมื่อระบบธุรกิจหลังบ้านไม่เคยมีประวัติของลูกค้ามากก่อน ระบบฯเลยต้องอาศัยข้อมูลของลูกค้าหรือคนที่เข้าชมเว็บไซต์รายอื่นๆมาอ้างอิง

เช่นถ้าลูกค้าขาประจำชอบดูสินค้า A แล้วต่อด้วยสินค้า B เวลาคนที่เพิ่งเข้ามาใหม่ๆ ไม่มีไอเดียว่าตัวเองชอบสินค้าอะไร แล้วลองเปิดดูสินค้า A ระบบฯก็จะแนะนำสินค้า B ให้ลูกค้าคนที่เพิ่งเข้าเว็บฯด้วย

ฉะนั้นระบบแนะนำสินค้าแบบ Product-to-Product จะแนะนำสินค้าให้กับลูกค้าหน้าใหม่เหมือนกับลูกค้าหน้าเดิม โดยเว็บไชต์ที่ดีควรแจ้งเตือนลูกค้าหน้าใหม่เมื่อเห็นสินค้านำนำว่า “ลูกค้าของเว็บไซต์ที่เคยดู(ซื้อ)สินค้า A มักจะดู(ซื้อ)สินค้า B” ทำให้ลูกค้าหน้าใหม่เข้าใจและไม่รู้สึกว่าข้อมูลส่วนตัวของตัวเองถูกละเมิด

แนะนำสินค้าแบบ Product-to-User

ระบบแนะนำสินค้าแบบนี้เหมาะกับลูกค้าที่เคยซื้อสินค้ากับทางเว็บไซต์มาก่อนอยู่แล้ว แน่นอนว่าเว็บไซต์มีประวัติการดูและการซื้อสินค้าของลูกค้าพวกนี้แต่ก่อน

ฉะนั้นต่อให้ลูกค้าขาประจำแต่ละคนเปิดดูหรือซื้อสินค้าตัวเดียวกัน นั่นก็ไม่ได้หมายความว่าลูกค้าขาประจำแต่ละคนจะได้เห็นสินค้าที่เว็บไซต์แนะนำตัวเดียวกัน ลูกค้าคนแรกและคนที่สองที่ซื้อสินค้า A ไป ลูกค้าคนแรกอาจจะได้เห็นสินค้า B เป็นสินค้าแนะนำ ส่วนลูกค้าคนที่สองอาจจะได้เห็นสินค้า C เป็นสินค้าแนะนำ

นั่นก็เพราะว่าระบบฯเอาประวัติการดูหรือซื้อของของลูกค้าแต่ละคนมาคิดวิเคราะห์ เมื่อประวัติของแต่ละคนแตกต่างกัน สินค้าที่ระบบฯแนะนำย่อมแตกต่างกันได้นั่นเอง และแน่นอนว่าเวลาระบบฯแนะนำสินค้า ก็ต้องแจ้งเตือนลูกค้าว่า “เพราะลูกค้าเคยดู(ซื้อ)สินค้า A เราจึงขอแนะนำสินค้า B” เพื่อเป็นการบอกนัยๆว่าระบบฯได้เอาข้อมูลส่วนตัวของลูกค้ามาใช้แนะนำสินค้า ให้ลูกค้าสามารถควบคุมจัดการกับข้อมูลส่วนตัวของตัวเองได้ อย่างเช่นประเภทสินค้าที่ชอบเป็นต้น

ข้อแนะนำในการพัฒนาระบบแนะนำสินค้า

อย่างที่พูดไปทั้งระบบสินค้าแบบ Product-to-Product และ Product-to-User ระบบฯต้องบอกสาเหตุที่สินค้าแต่ละชนิดถูกเลือกมาแนะนำให้ลูกค้า ก็เพื่อให้ลูกค้าจัดการข้อมูลส่วนตัวเกี่ยวกับประเภทสินค้าที่ตัวเองชอบได้ในภายหลัง ถ้าระบบแนะนำสินค้านั้นโปร่งใส ตรวจสอบได้ ลูกค้าก็จะไว้ใจเว็บไซต์มากขึ้น และยังทำให้ลูกค้ารู้ดีที่สินค้าที่ถูกแนะนำนั้นเกี่ยวข้องกับตัวลูกค้าเอง

ซึ่งถ้าแนะนำสินค้าแบบไม่บอกที่มาที่ไป ลูกค้าย่อมไม่รู้สึกปลอดภัย ไม่ไว้ใจ แถมไม่ชอบอีกต่างหาก

แน่นอนว่าระบบฯต้องอัพเดทข้อมูลการดูและซ้อสินค้าของผู้เข้าชมเว็บไซต์และลูกค้าแป็นประจำเพื่อให้สินค้าที่ถูกแนะนำนั้นทันสมัยที่สุด

อีกข้อที่ควรระวังคืออย่าให้ระบบฯแนะนำสินค้าที่หมดสต๊อก หรือสินค้าที่มีรีวิวแย่ๆ เราควรอัพเดทระบบฯได้เอาสินค้าพวกนี้ออกไปจากระบบเพื่อลดโอกาสที่ลูกค้าจะตีคืนสินค้า

 

จะเห็นว่าระบบแนะนำสินค้านั้นมีประโยชน์มากทั้งสำหรับลูกค้าและตัวธุรกิจเอา ลองคิดดูว่าถ้าสินค้าเป็นสินค้าประเภทเครื่องแต่งกาย ลูกค้าอาจจะกำลังเลือกซื้อเสื้อ แต่เมื่อมีระบบแนะนำสินค้า ลูกค้าก็อาจจะมีโอกาสเลือกสินค้าแนะนำเป็นกางเกงหรือกระโปรง เพื่มโอกาสในการขายของได้

 

แหล่งที่มาส่วนหนึ่งจาก An Easy Prime to Predictive Analytics for Marketer จาก Predictive Marketing โดย Omer Artun และ Dominique Levin


Sarunjade
แชร์มุมมองเกี่ยวกับ Digital Marketing, Digital Business และ Technology เท่าที่รู้ สามารถติชมหรืออยากให้เจาะลึกเรื่องไหนเป็นพิเศษ ส่งเมลมาเลยที่ contact@oopsnetwork.co.th