Sistem rekomendasi pada bidanga e-commerce

Abstract

E-commerce telah mengalami pertumbuhan pesat dalam beberapa dekade terakhir dan menjadi elemen penting dalam perekonomian global. Dalam konteks yang semakin kompetitif dan dinamis, organisasi e-commerce berhadapan dengan tuntutan untuk membuat keputusan bisnis yang lebih cepat, lebih tepat, dan lebih terinformasi. Banyak situs e-commerce yang telah menggunakan sistem rekomendasi untuk membantu pelanggan untuk menemukan produk yang sesuai dengan preferensi dari pengunjung, Sistem rekomendasi mempelajari data pelanggan seperti data aktivitas, kunjungan terhadap barang yang disukai, dari data tersebut sistem rekomendasi dapat memberikan saran berdasarkan preferensi yang dimiliki oleh pengguna aplikasi, Sistem rekomendasi digunakan oleh situs E-commerce untuk menyarankan produk kepada pelanggan mereka. Produk dapat direkomendasikan berdasarkan penjualan terbaik secara keseluruhan di situs, berdasarkan demografi pelanggan, atau berdasarkan analisis perilaku pembelian pelanggan di masa lalu sebagai prediksi perilaku pembelian di masa depan. Secara umum, teknik-teknik ini merupakan bagian dari personalisasi di sebuah situs, karena mereka membantu situs beradaptasi dengan setiap pelanggan. Sistem rekomendasi mengotomatisasi personalisasi di Web, memungkinkan personalisasi individu untuk setiap pelanggan.

Jenis - jenis sistem rekomendasi pada
Collaborative-filtering: Memberikan rekomendasi berdasarkan informasi dari pengguna lain atau dari diri sendiri. Dalam konteks rekomendasi musik, ini melibatkan pengumpulan preferensi pengguna dari data seperti streaming dan unduhan.

Content-based filtering: Memberikan rekomendasi berdasarkan kesamaan atribut dari item atau produk yang digemari. Misalnya, dalam sistem rekomendasi lagu, kesamaan ini mungkin didasarkan pada atribut seperti genre, ritme, atau informasi tentang artis.

Knowledge-based: Memberikan rekomendasi berdasarkan atribut yang telah ditentukan oleh pengguna. Ini melibatkan pengguna yang secara eksplisit menyebutkan preferensi mereka untuk item tertentu, yang kemudian digunakan sebagai dasar untuk memberikan rekomendasi yang sesuai.

Hybrid filtering: Merupakan kombinasi dari berbagai metode rekomendasi untuk menghasilkan rekomendasi yang lebih akurat dan sesuai dengan preferensi pengguna.


Cara kerja sistem rekomendasi
Sistem rekomendasi pada E-commerce bekerja dengan cara mengumpulkan data tentang perilaku pelanggan dan menggunakan data ini untuk memberikan rekomendasi produk yang sesuai kepada pelanggan. Berikut adalah langkah-langkah umum dalam cara kerja sistem rekomendasi pada E-commerce:

1. Pengumpulan Data:
- Sistem rekomendasi mengumpulkan data dari berbagai sumber, termasuk riwayat pembelian pelanggan, riwayat penelusuran, peringkat produk, dan preferensi pelanggan lainnya. Data ini dapat mencakup informasi seperti kategori produk, harga, merek, dan lainnya.

2. Pengolahan Data:
- Data yang dikumpulkan kemudian diolah dan dianalisis untuk memahami pola perilaku pelanggan. Ini melibatkan teknik-teknik seperti analisis data, machine learning, dan algoritma rekomendasi.

3. Pemilihan Algoritma:
- Sistem rekomendasi menggunakan berbagai algoritma untuk memberikan rekomendasi produk kepada pelanggan. Ada beberapa jenis algoritma rekomendasi yang umum digunakan, termasuk:
- Collaborative Filtering: Algoritma ini menganalisis perilaku sejumlah pelanggan dan mencari pola kesamaan di antara mereka. Dengan demikian, jika dua pelanggan memiliki preferensi yang mirip, produk yang disukai oleh satu pelanggan dapat direkomendasikan kepada yang lain.
- Content-Based Filtering: Algoritma ini mempertimbangkan karakteristik produk dan mencocokkannya dengan preferensi pelanggan. Jika pelanggan suka produk dengan karakteristik tertentu, sistem akan merekomendasikan produk serupa.
- Hybrid Methods: Beberapa sistem rekomendasi menggabungkan berbagai algoritma untuk meningkatkan kualitas rekomendasi.

4. Pemberian Rekomendasi:
- Setelah algoritma yang sesuai dipilih, sistem rekomendasi memberikan rekomendasi produk kepada pelanggan. Rekomendasi ini dapat muncul dalam berbagai bentuk, seperti daftar produk yang direkomendasikan di situs web, rekomendasi dalam email, atau bahkan pemberitahuan di aplikasi seluler.

5. Umpan Balik dan Pembaruan:
- Sistem rekomendasi terus memantau perilaku pelanggan dan menerima umpan balik tentang rekomendasi. Ini memungkinkan sistem untuk memperbaiki rekomendasi seiring berjalannya waktu dan mempersonalisasi rekomendasi lebih lanjut.

6. Evaluasi Kinerja:
- Sistem rekomendasi juga dievaluasi secara berkala untuk memastikan bahwa mereka memberikan rekomendasi yang efektif. Evaluasi kinerja melibatkan pengujian terhadap sejumlah metrik, seperti tingkat konversi (berapa banyak rekomendasi yang menghasilkan pembelian), akurasi rekomendasi, dan kepuasan pelanggan.

Dengan cara ini, sistem rekomendasi pada E-commerce membantu pelanggan menemukan produk yang sesuai dengan preferensi mereka, meningkatkan pengalaman belanja, dan secara efektif meningkatkan penjualan untuk bisnis E-commerce.

Manfaat dari sistem rekomendasi
Sistem rekomendasi memberikan pengaruh besar pada bisnis e-commerce, dengan menggunakan sistem rekomendasi dapat membuat pengguna untuk semakin berlama - lama mengunjungi situs e-commerce, dibawah ini merupakan contoh dari beberapa cerita sukses dari perusahaan e-commerce yang telah berhasil mengadopsi sistem rekomendasi

Pelanggan yang Membeli: Seperti banyak situs E-commerce lainnya, Amazon.com™ (www.amazon.com) dibuat dengan halaman informasi untuk setiap buku, yang memberikan detail tentang teks dan informasi pembelian. Fitur Pelanggan yang Membeli dapat ditemukan di halaman informasi untuk setiap buku dalam katalog mereka. Sebenarnya, ini terdiri dari dua daftar rekomendasi terpisah. Yang pertama merekomendasikan buku-buku yang sering dibeli oleh pelanggan yang membeli buku yang dipilih. Yang kedua merekomendasikan penulis yang buku-bukunya sering dibeli oleh pelanggan yang membeli karya penulis dari buku yang dipilih.
Eye: Fitur Mata memungkinkan pelanggan untuk diberitahu melalui email tentang barang-barang baru yang ditambahkan ke katalog Amazon.com. Pelanggan dapat mengirimkan permintaan berdasarkan penulis, judul, subjek, ISBN, atau informasi tanggal terbit. Pelanggan dapat menggunakan kriteria Boolean sederhana dan yang lebih kompleks (DAN/ATAU) untuk permintaan pemberitahuan. Permintaan juga dapat dimasukkan secara langsung dari layar hasil pencarian mana pun, menciptakan permintaan yang persisten berdasarkan pencarian.

Match Maker: Match Maker Moviefinder.com (www.moviefinder.com) memungkinkan pelanggan untuk menemukan film dengan "mood, tema, genre, atau pemeran" yang mirip dengan film tertentu. Dari halaman informasi film yang dimaksud, pelanggan dapat mengklik ikon Match Maker dan diberikan daftar film yang direkomendasikan, serta tautan ke film-film lain yang disutradarai oleh sutradara film asli dan pemeran utama.
We Predict: We Predict merekomendasikan film kepada pelanggan berdasarkan minat yang mereka tunjukkan sebelumnya. Pelanggan memberi peringkat pada skala 5 poin - dari A hingga F - untuk film yang telah mereka tonton. Peringkat ini digunakan dalam dua cara berbeda. Secara sederhana, saat mereka melanjutkan, halaman informasi untuk film-film yang belum mendapat peringkat berisi prediksi teks yang dipersonalisasi (nonton atau lewatkan). Dalam variasi lainnya, pelanggan dapat menggunakan Powerfind untuk mencari pilihan teratas berdasarkan kriteria sintaksis seperti Genre, sutradara, atau aktor, dan memilih untuk mengurutkannya berdasarkan prediksi personal atau berdasarkan rata-rata semua pelanggan.

Kesimpulan
Sistem rekomendasi telah menjadi elemen yang sangat penting. Teknologi ini memungkinkan situs-situs e-commerce untuk memberikan rekomendasi produk kepada pelanggan berdasarkan preferensi mereka. Sistem rekomendasi memanfaatkan data pelanggan, seperti riwayat pembelian, penelusuran, peringkat produk, dan preferensi lainnya, untuk memberikan rekomendasi yang sesuai.

Proses kerja sistem rekomendasi melibatkan beberapa tahap, dimulai dari pengumpulan data yang mencakup berbagai informasi yang relevan, seperti kategori produk, harga, merek, dan sebagainya. Data ini kemudian diproses dan dianalisis menggunakan teknik seperti analisis data, machine learning, dan algoritma rekomendasi. Berbagai jenis algoritma rekomendasi digunakan, termasuk Collaborative Filtering, Content-Based Filtering, dan Hybrid Methods, untuk menghasilkan rekomendasi yang sesuai.

Sistem rekomendasi memberikan rekomendasi kepada pelanggan dalam berbagai bentuk, seperti daftar produk yang direkomendasikan di situs web, rekomendasi dalam email, atau pemberitahuan di aplikasi seluler. Selain itu, sistem ini terus memantau perilaku pelanggan dan menerima umpan balik untuk meningkatkan kualitas rekomendasi seiring berjalannya waktu.

Manfaat dari sistem rekomendasi dalam e-commerce sangat signifikan. Mereka meningkatkan pengalaman pelanggan dengan membantu mereka menemukan produk yang sesuai dengan preferensi mereka. Ini, pada gilirannya, berkontribusi pada peningkatan penjualan dan pertumbuhan bisnis e-commerce. Beberapa perusahaan terkenal, seperti Amazon dan Moviefinder.com, telah berhasil mengimplementasikan sistem rekomendasi untuk memberikan layanan yang lebih baik kepada pelanggan mereka.

Dalam rangka memastikan keberhasilan dan efektivitas sistem rekomendasi, evaluasi kinerja secara berkala dilakukan dengan mempertimbangkan berbagai metrik, seperti tingkat konversi, akurasi rekomendasi, dan kepuasan pelanggan. Dengan cara ini, sistem rekomendasi telah membawa dampak positif yang besar pada industri e-commerce, menciptakan pengalaman belanja yang lebih personal dan memadukan preferensi pelanggan dengan penawaran produk yang tersedia.