रिकमेंडेशन इंजन

रिकमेंडेशन इंजन क्या है?

एक रिकमेंडेशन इंजन (recommendation engine) वह प्रणाली है जो यह तय करती है कि ग्राहक को सुझावों के रूप में कौन से उत्पाद दिखाई देंगे — उदाहरण के लिए “आपको यह भी पसंद आ सकता है” अनुभागों में। यह ब्राउज़िंग इतिहास, खरीद इतिहास और उत्पाद विशेषताओं जैसे डेटा का विश्लेषण करता, और आमतौर पर कोलाबोरेटिव फ़िल्टरिंग (collaborative filtering) (समान ग्राहकों ने क्या खरीदा इसके आधार पर), कंटेंट-बेस्ड फ़िल्टरिंग (content-based filtering) (समान उत्पादों के आधार पर), या दोनों के संयोजन का उपयोग करता है। इसका परिणाम व्यक्तिगत सुझाव होते हैं जो व्यवहार और कैटलॉग बदलने के साथ अनुकूलित होते जाते हैं।

रिकमेंडेशन इंजन क्यों महत्वपूर्ण है?

प्रासंगिक सुझाव ग्राहकों को उन उत्पादों को खोजने में मदद करते हैं जिन्हें वे अपने दम पर नहीं खोज पाते। अच्छे क्रॉस-सेल (cross-sell) और अपसेल (upsell) रूपांतरण दर और औसत ऑर्डर मूल्य दोनों को बढ़ाते हैं, क्योंकि अतिरिक्त ट्रैफ़िक के बिना ही टोकरी (basket) का आकार बढ़ जाता है। श्रेणी (category) और उत्पाद पृष्ठों पर, यह इंजन स्टोर में एआई (AI in ecommerce) के रूप में भी कार्य करता है, जो ग्राहक को आगे का रास्ता दिखाता है बजाय इसके कि वे किसी बंद रास्ते पर जाकर अटक जाएं।

सामान्य उपयोग के मामले

• उत्पाद पृष्ठों पर “संबंधित उत्पाद” (Related products): उस आइटम के विकल्प जिसे ग्राहक अभी देख रहा है।
• पूरक उत्पाद / “अक्सर एक साथ खरीदे जाने वाले”: सहायक उपकरण (accessories) जो मुख्य उत्पाद में फिट होते हैं, एक अपसेल चरण के रूप में।
• व्यक्तिगत होमपेज या “आपके लिए अनुशंसित”: पिछले व्यवहार के आधार पर।
• खाली कार्ट, खोज परिणाम, और 404 पृष्ठ: जहाँ सुझाव ग्राहक को आगे बढ़ने में मदद करते हैं।
• ईमेल: खरीदारी या ब्राउज़िंग सत्र के बाद उत्पाद सुझावों के साथ ईमेल।

Shopify दृष्टिकोण

Shopify में एंडपॉइंट /recommendations/products.json पर एक अंतर्निहित Product Recommendations API है, जिसका उपयोग अधिकांश थीम सुझावों को अतुल्यकालिक (asynchronously) रूप से प्राप्त करने के लिए करते हैं। यह intent=related (ऑर्डर और उत्पाद डेटा से स्वचालित रूप से उत्पन्न) और intent=complementary का समर्थन करता है। पूरक उत्पादों को Search & Discovery ऐप में कॉन्फ़िगर किया जाता, जहाँ आप संबंधित सुझावों को मैन्युअल रूप से भी बदल सकते हैं। व्यक्तिगत व्यवहार के आधार पर अधिक उन्नत वैयक्तिकरण (personalization) के लिए, आपको आमतौर पर मानक API के ऊपर एक थर्ड-पार्टी ऐप की आवश्यकता होती है।