РАЗРАБОТКА ИННОВАЦИОННЫХ МЕХАНИЗМОВ РЕКОМЕНДАЦИЙ И ПЕРСОНАЛИЗАЦИИ ДЛЯ УЛУЧШЕНИЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКОГО ОПЫТА НА ТОРГОВОЙ ПЛАТФОРМЕ - Усмонов Махсуд Тулқин ўғли; Ахматова Дурдона; Негматова Севинч Эргаш кизи (International innovation and researches, 2024)
Эта статья посвящена разработке инновационных рекомендаций и механизмов персонализации для улучшения пользовательского опыта на торговой платформе. Цель состоит в том, чтобы предоставить пользователям индивидуальные и актуальные рекомендации по продуктам, тем самым повышая вовлеченность и удовлетворенность пользователей. Передовые методы анализа данных и алгоритмы машинного обучения используются для анализа предпочтений пользователей, исторических данных о покупках и контекстной информации. Используя эту информацию, механизм рекомендаций генерирует персонализированные рекомендации, соответствующие интересам и предпочтениям каждого пользователя. Кроме того, в статье исследуется реализация механизмов динамической персонализации, таких как адаптивные пользовательские интерфейсы и обновления в реальном времени, для создания беспрепятственного и интуитивно понятного процесса совершения покупок. Результаты подчеркивают потенциал этих инновационных подходов для значительного повышения вовлеченности пользователей, повышения коэффициентов конверсии и укрепления долгосрочной лояльности клиентов на торговых платформах.