在瀏覽網站時，是否曾經被眼前的內容或商品深深吸引，無法抗拒地點擊進去？這種情況對許多人來說並不陌生。而在電子商務網站或其他網頁中，有一種系統會從浩如煙海的資訊中，挑選出訪客可能會喜歡的內容並加以推薦，這就是所謂的推薦引擎。近年來，推薦引擎在電商網站中已成為不可或缺的工具，用來刺激顧客的購買欲望並提升客單價。在這篇文章中，我們將深入探討推薦引擎的運作原理以及其優缺點。
推薦引擎是什麼？
推薦引擎是一種根據過去瀏覽記錄和購買歷史，按一定規則顯示相關商品或推薦內容的系統。在電商網站上，我們經常看到「買過這個商品的顧客也買了這些商品」或「為你推薦的商品」，這些提示都是推薦引擎的功勞。
推薦引擎的運作原理
推薦引擎透過分析網站內的行為和購買歷史，來自動推薦顧客可能感興趣的商品。其主要有以下幾種方式：協同過濾、個性化推薦、內容過濾、規則基礎推薦及混合推薦系統。我們來一一詳細說明這些方法。
協同過濾
最常用的方法是協同過濾，這種方法可以自動收集和分析瀏覽或購買的歷史數據，並根據這些數據來推薦產品。
１. 物品基礎推薦
根據訪客行為分析，計算已瀏覽或購買商品之間的相似度。例如，如果一位顧客購買了商品A（如：鐵鎚），那麼系統會推薦他購買商品B（如：釘子）。
２. 使用者基礎推薦
則是根據行為分析，找出與目標使用者相似的其他使用者，並推薦這些相似使用者所購買或瀏覽過的商品。
個性化推薦
這種方法根據使用者的行為歷史分 析其喜好，並推薦那些預測會吸引使用者興趣的商品。不同於協同過濾，個性化推薦不依賴於他人的行為歷史數據。
內容過濾
基於特定行為，向特定使用者推薦預先分組過的相關商品。例如，訪客查看某品牌的A款運動鞋時，系統會推薦同品牌的其他款式或設計類似的鞋款。
規則基礎推薦
這種方法依據電商運營者訂定的法則來推薦商品。例如，在入學季節，向訪客推薦書包、學習桌和文具等入學準備用品。
混合推薦系統
透過結合多種方法來補足彼此的缺點，達到更精確的推薦效果。例如，Netflix公司使用複雜的推薦系統來向觀眾推薦電影和電視節目。
推薦引擎的種類
推薦引擎的導入方式主要有兩種：ASP型和開源型。
ASP型
ASP（應用服務提供商）型推薦引擎可透過雲端服務使用，無需高技術門檻且安裝簡便，成本較低。
開源型
開源型則需要自備伺服器並自行管理和運營推薦引擎，雖然可自由客製化，但需較高的技術門檻和開發成本。
導入推薦引擎的好處
推薦引擎的導入能帶來以下好處：
提升購買率
根據顧客的喜好推薦商品可促進衝動購買，從而提高購買率。
增加客單價
推薦引擎可幫助實現交叉銷售，讓顧客在購買預計商品外，再購買其他推薦商品，提高客單價，進而改善顧客的終生價值（LTV）。
替代面對面銷售
在實體店中，銷售員會推薦商品。在電子商務網站中，推薦引擎可替代銷售員，提供穩定一致的推薦服務，提升顧客的忠誠度。
增加滯留時間
推薦的商品能讓顧客像是逛街一樣瀏覽更多商品，延長滯留時間。
推薦引擎的缺點
導入推薦引擎也有可能面臨以下挑戰：
商品數量少效果不明顯
若電商網站的商品種類較少，推薦引擎的效果可能不明顯。
資料量少準確性劣
若行為數據較少，推薦引擎的準確度將降低，需要累積足夠的數據來提高準確性。
推薦引擎能有效提升客單價和LTV，讓網站變成顧客顧客信賴的場所。無論是電商網站的建立或改良，導入推薦引擎都是值得考慮的具體措施。
考慮引入推薦引擎或改善電子商務網站的任何人，我們提供從網站分析到措施制定和執行的一站式支援服務。若在運營中遇到任何課題，歡迎隨時與我們聯繫。