Стратегія розробки рекомендаційної системи на основі аналітики великих даних в e-commerce - Масол, Андрій (Технічні науки та технології, 2025)
Популярність сучасних веб-сайтів електронної комерції сильно вплинула на ІТ-технології. Оскільки компанії електронної комерції прагнуть забезпечити найкращий досвід для своїх клієнтів, вони використовують для цього багато технологій. Один із способів залучити лояльних клієнтів – це розробка рекомендацій на основі аналізу покупок, а також думок інших користувачів. Сьогодні електронна комерція охоплює практично всі сфери життя суспільства. Вважається, що кожні два роки їх обсяг подвоюється. Вони стали важливим ресурсом, роль якого постійно зростає і впливає на всі сфери технологій і бізнесу, збільшуючи вигоди для організацій і окремих людей. Таким чином, визначено мету дослідження, яка характеризується ефективними підходами до застосування системи рекомендацій на основі аналізу великих даних в електронній комерції, яка стає рушійною силою у сфері інноваційних бізнес-моделей і продуктів. Наразі термін «великі дані» є найбільш поширеним у дослідженнях інформаційних технологій, але не має загальноприйнятого визначення [1]. Аналіз існуючих різноманітних трактувань, їх постійне оновлення дає можливість наповнити складові цього феномену, але не завжди зорієнтує щодо перспектив і напрямів його еволюції. Існує багато способів використання великих даних у сфері електронної комерції. Усіх їх об’єднує одне. Їх можна використовувати для покращення взаємодії з користувачем, збільшення продажів та оптимізації внутрішніх процесів в організації [2]. Однак відсутність знань у цьому питанні може призвести до того, що компанії електронної комерції втратять клієнтів і, як наслідок, до зниження прибутку та прибутковості. Оптимізація інтерфейсу користувача відіграє вирішальну роль у розумінні поведінки клієнтів так само, як і аналіз великих даних. Зручність використання платформ безкоштовних оголошень можна значно покращити, дослідивши застосування великих даних у цьому середовищі. Недостовірність і неповнота інформації про товари та послуги створює значні перешкоди для комплексної обробки даних аналітичними системами на платформах безкоштовних оголошень. Дизайнерські рішення інтерфейсу безпосередньо впливають на задоволеність користувачів і моделі поведінки під час взаємодії з такими платформами. Використання технологій, що керуються великими даними, створює низку перешкод для онлайн-комерції. Завоювання довіри представників бізнесу стає ключовим завданням, яке вимагає переконливих доказів того, що аналітика великих даних може покращити ефективність бізнесу. Крім того, онлайн-рітейлери стикаються з труднощами в організації збору даних, дефіцитом кваліфікованого технічного персоналу на ринку праці та необхідністю розробки правильної стратегії при розробці систем зберігання даних. В результаті досягнуто мети - охарактеризовано стратегію розробки системи рекомендацій на основі аналітики великих даних в електронній комерції, розробити рекомендації для електронної комерції.