เมื่อ AI ช่วยคุณชอปปิงออนไลน์ด้วยระบบแนะนำสินค้า
อัพเดทล่าสุด: 21 ก.พ. 2025
916 ผู้เข้าชม

ลองจินตนาการดูว่าคุณกำลังเลือกซื้อสินค้าออนไลน์ แล้วเว็บไซต์ที่คุณเยี่ยมชมก็แนะนำสินค้าที่คุณสนใจขึ้นมาให้ คุณคงสงสัยใช่ไหม ว่าระบบเหล่านี้คืออะไรและทำงานอย่างไร
มันคือระบบแนะนำสินค้า หรือ Recommendation System นั่นเอง เป็นเครื่องมือที่ช่วยให้คุณเจอสินค้าที่ตรงตามความต้องการได้ง่ายขึ้น บทความนี้จะพาคุณไปรู้จักกับระบบแนะนำสินค้าในเชิงลึก พร้อมทำให้เห็นภาพชัดเจนขึ้นว่าทำไม AI จึงเป็นหัวใจสำคัญของการพัฒนาอีคอมเมิร์ซในปัจจุบัน
ระบบแนะนำสินค้าคืออะไร?
ระบบแนะนำสินค้า (Recommendation System) คือระบบที่ออกแบบมาเพื่อคาดการณ์และแนะนำสินค้าหรือบริการที่คุณอาจจะสนใจ โดยอิงจากข้อมูลพฤติกรรมการใช้งานของคุณ หรือผู้ใช้งานคนอื่นๆ บนแพลตฟอร์มนั้นๆ เช่น ประวัติการซื้อ, การค้นหา และการคลิกชมสินค้า ไปจนถึงข้อมูลที่ได้จากสินค้าที่มีลักษณะหรือคุณสมบัติคล้ายกัน ซึ่งมีหลายวิธีที่ระบบแนะนำสินค้าใช้ในการทำงาน แต่วิธีที่นิยมมากที่สุดคือ
-Collaborative Filtering: ระบบนี้จะวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้งานหลายๆ คน เพื่อค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างผู้ใช้งานกับสินค้า แล้วแนะนำสินค้าที่คนอื่นๆ ชอบซื้อในลักษณะเดียวกันกับคุณ เช่น หากผู้ใช้ A และ B มีประวัติการซื้อสินค้าที่คล้ายกัน ระบบอาจแนะนำสินค้าที่ผู้ใช้ B ชื่นชอบให้กับผู้ใช้ A เพราะเชื่อว่าผู้ใช้ A ก็น่าจะสนใจสินค้าเดียวกัน
-Content-Based Filtering: ระบบนี้จะเน้นการวิเคราะห์คุณสมบัติของสินค้าที่ผู้ใช้เคยสนใจหรือซื้อ และแนะนำสินค้าที่มีลักษณะคล้ายคลึงกัน ตัวอย่างเช่น หากลูกค้าชื่นชอบรองเท้ากีฬายี่ห้อหนึ่ง ระบบอาจแนะนำรองเท้ารุ่นใหม่ที่มีคุณสมบัติคล้ายกัน
-Hybrid Systems: เป็นการผสมผสานระหว่าง Collaborative และ Content-Based Filtering เพื่อเพิ่มความแม่นยำในการแนะนำสินค้า ซึ่งวิธีการนี้เป็นที่นิยมในหลายๆ แพลตฟอร์ม
ระบบแนะนำสินค้า (Recommendation System) คือระบบที่ออกแบบมาเพื่อคาดการณ์และแนะนำสินค้าหรือบริการที่คุณอาจจะสนใจ โดยอิงจากข้อมูลพฤติกรรมการใช้งานของคุณ หรือผู้ใช้งานคนอื่นๆ บนแพลตฟอร์มนั้นๆ เช่น ประวัติการซื้อ, การค้นหา และการคลิกชมสินค้า ไปจนถึงข้อมูลที่ได้จากสินค้าที่มีลักษณะหรือคุณสมบัติคล้ายกัน ซึ่งมีหลายวิธีที่ระบบแนะนำสินค้าใช้ในการทำงาน แต่วิธีที่นิยมมากที่สุดคือ
-Collaborative Filtering: ระบบนี้จะวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้งานหลายๆ คน เพื่อค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างผู้ใช้งานกับสินค้า แล้วแนะนำสินค้าที่คนอื่นๆ ชอบซื้อในลักษณะเดียวกันกับคุณ เช่น หากผู้ใช้ A และ B มีประวัติการซื้อสินค้าที่คล้ายกัน ระบบอาจแนะนำสินค้าที่ผู้ใช้ B ชื่นชอบให้กับผู้ใช้ A เพราะเชื่อว่าผู้ใช้ A ก็น่าจะสนใจสินค้าเดียวกัน
-Content-Based Filtering: ระบบนี้จะเน้นการวิเคราะห์คุณสมบัติของสินค้าที่ผู้ใช้เคยสนใจหรือซื้อ และแนะนำสินค้าที่มีลักษณะคล้ายคลึงกัน ตัวอย่างเช่น หากลูกค้าชื่นชอบรองเท้ากีฬายี่ห้อหนึ่ง ระบบอาจแนะนำรองเท้ารุ่นใหม่ที่มีคุณสมบัติคล้ายกัน
-Hybrid Systems: เป็นการผสมผสานระหว่าง Collaborative และ Content-Based Filtering เพื่อเพิ่มความแม่นยำในการแนะนำสินค้า ซึ่งวิธีการนี้เป็นที่นิยมในหลายๆ แพลตฟอร์ม

ประโยชน์ของระบบแนะนำสินค้าในธุรกิจอีคอมเมิร์ซ
การใช้ระบบแนะนำสินค้าในอีคอมเมิร์ซมีข้อดีหลายประการที่ส่งผลโดยตรงต่อธุรกิจ เช่น
เพิ่มยอดขาย: เมื่อระบบสามารถแนะนำสินค้าที่ตรงกับความต้องการของลูกค้าได้ โอกาสที่ลูกค้าจะซื้อสินค้าก็สูงขึ้น จึงช่วยเพิ่มยอดขายให้กับธุรกิจได้อย่างมีนัยยะสำคัญ
ปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้: การที่ระบบเข้าใจ และแนะนำสินค้าที่ตรงกับความสนใจของลูกค้า ทำให้การช้อปปิ้งออนไลน์เป็นเรื่องง่าย น่าสนุก และดึงดูดให้ลูกค้ากลับมาซื้อซ้ำ
การจัดการสต๊อกสินค้า: ระบบช่วยในการจัดการสินค้าคงคลัง โดยการแนะนำสินค้าที่มีอยู่ในคลังสินค้า หรือเสนอสินค้าที่คล้ายกันหากสินค้าที่ลูกค้าต้องการหมดสต๊อกแล้ว
ลดอัตราการคืนสินค้า: การแนะนำสินค้าที่ตรงกับความต้องการช่วยลดความเสี่ยงที่ลูกค้าจะไม่พอใจในสินค้า จึงส่งผลให้อัตราการคืนสินค้าลดลง
การใช้ระบบแนะนำสินค้าในอีคอมเมิร์ซมีข้อดีหลายประการที่ส่งผลโดยตรงต่อธุรกิจ เช่น
เพิ่มยอดขาย: เมื่อระบบสามารถแนะนำสินค้าที่ตรงกับความต้องการของลูกค้าได้ โอกาสที่ลูกค้าจะซื้อสินค้าก็สูงขึ้น จึงช่วยเพิ่มยอดขายให้กับธุรกิจได้อย่างมีนัยยะสำคัญ
ปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้: การที่ระบบเข้าใจ และแนะนำสินค้าที่ตรงกับความสนใจของลูกค้า ทำให้การช้อปปิ้งออนไลน์เป็นเรื่องง่าย น่าสนุก และดึงดูดให้ลูกค้ากลับมาซื้อซ้ำ
การจัดการสต๊อกสินค้า: ระบบช่วยในการจัดการสินค้าคงคลัง โดยการแนะนำสินค้าที่มีอยู่ในคลังสินค้า หรือเสนอสินค้าที่คล้ายกันหากสินค้าที่ลูกค้าต้องการหมดสต๊อกแล้ว
ลดอัตราการคืนสินค้า: การแนะนำสินค้าที่ตรงกับความต้องการช่วยลดความเสี่ยงที่ลูกค้าจะไม่พอใจในสินค้า จึงส่งผลให้อัตราการคืนสินค้าลดลง
ทำไม AI กลายมาเป็นกุญแจสำคัญของระบบแนะนำสินค้า
AI หรือปัญญาประดิษฐ์ มีบทบาทสำคัญในการทำให้ระบบแนะนำสินค้ามีความแม่นยำ และตรงใจลูกค้ามากขึ้น การที่ระบบสามารถเข้าใจพฤติกรรม และความชอบของลูกค้าได้ในระดับลึก ทำให้ AI สามารถแนะนำสินค้าได้อย่างตรงจุด ส่งผลให้ประสบการณ์การช้อปปิ้งของลูกค้าเป็นไปอย่างราบรื่น และน่าสนใจยิ่งขึ้น ตัวอย่างเช่น
-Personalized Recommendation: AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจากการท่องเว็บไซต์ของคุณแบบเรียลไทม์ และนำเสนอสินค้าที่ตรงกับความสนใจของคุณได้ทันที
-Visual Recommendation: AI สามารถวิเคราะห์ภาพสินค้า และแนะนำสินค้าที่มีลักษณะใกล้เคียงกัน ทำให้คุณสามารถหาสินค้าที่ต้องการได้อย่างรวดเร็ว
-Camera Search: แค่ถ่ายรูปสินค้าที่คุณสนใจ AI ก็จะช่วยค้นหาสินค้าที่คล้ายกันบนแพลตฟอร์ม ทำให้การช้อปปิ้งเป็นเรื่องง่าย และสนุกมากขึ้น
AI หรือปัญญาประดิษฐ์ มีบทบาทสำคัญในการทำให้ระบบแนะนำสินค้ามีความแม่นยำ และตรงใจลูกค้ามากขึ้น การที่ระบบสามารถเข้าใจพฤติกรรม และความชอบของลูกค้าได้ในระดับลึก ทำให้ AI สามารถแนะนำสินค้าได้อย่างตรงจุด ส่งผลให้ประสบการณ์การช้อปปิ้งของลูกค้าเป็นไปอย่างราบรื่น และน่าสนใจยิ่งขึ้น ตัวอย่างเช่น
-Personalized Recommendation: AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจากการท่องเว็บไซต์ของคุณแบบเรียลไทม์ และนำเสนอสินค้าที่ตรงกับความสนใจของคุณได้ทันที
-Visual Recommendation: AI สามารถวิเคราะห์ภาพสินค้า และแนะนำสินค้าที่มีลักษณะใกล้เคียงกัน ทำให้คุณสามารถหาสินค้าที่ต้องการได้อย่างรวดเร็ว
-Camera Search: แค่ถ่ายรูปสินค้าที่คุณสนใจ AI ก็จะช่วยค้นหาสินค้าที่คล้ายกันบนแพลตฟอร์ม ทำให้การช้อปปิ้งเป็นเรื่องง่าย และสนุกมากขึ้น
ตัวอย่างการใช้งานจริงของ AI และระบบแนะนำสินค้า

-Amazon เป็นหนึ่งในตัวอย่างที่ดีที่สุดของการใช้ AI และระบบแนะนำสินค้าด้วยการแนะนำสินค้าที่ตรงกับความต้องการของลูกค้าจากประวัติการซื้อสินค้าของผู้ใช้งานคนอื่นๆ Amazon จึงสามารถเพิ่มยอดขายได้อย่างมากมาย

-Netflix ก็เป็นอีกหนึ่งตัวอย่างที่น่าสนใจ โดย Netflix ใช้ AI ในการวิเคราะห์พฤติกรรมการรับชมของผู้ใช้งานเพื่อแนะนำภาพยนตร์ และซีรีส์ที่ผู้ใช้งานอาจจะสนใจ ช่วยให้ Netflix สามารถสร้างประสบการณ์ที่ดีให้กับผู้ใช้งานได้อย่างต่อเนื่อง

-Shopee ใช้ AI และระบบแนะนำสินค้าในการนำเสนอสินค้าที่ตรงกับความสนใจของผู้ใช้งานผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลการคลิกชม และประวัติการซื้อสินค้าของลูกค้า ช่วยให้ Shopee สามารถนำเสนอสินค้าที่เหมาะสมกับความต้องการของลูกค้าได้อย่างแม่นยำ จึงช่วยเพิ่มยอดขายและความพึงพอใจของลูกค้าอย่างมาก
BY : Jim
ที่มา : https://iconext.co.th/th/2024/11/12/ai-recommendation-system-2/
บทความที่เกี่ยวข้อง
ในโลกยุค 2026 ที่ผู้บริโภคไม่ได้มองแค่ว่า "คุณขายอะไร" แต่มองลึกลงไปถึงว่า "คุณขายอย่างไร" และ "คุณส่งอย่างไร"
20 ก.พ. 2026
ขายได้แต่เก็บเงินไม่ได้" คือปัญหาใหญ่ของร้านค้าออนไลน์ โดยเฉพาะ COD! เรียนรู้วิธีรับมือกับ "สินค้าตีกลับ" ด้วยระบบ Reverse Logistics เปลี่ยนของตีกลับให้เป็นเงินสดได้ไวที่สุด ลดการขาดทุนซ้ำซ้อน
20 ก.พ. 2026
"ขอยกเลิกออเดอร์นะคะ..." ประโยคเจ็บปวดที่พ่อค้าแม่ค้าไม่อยากได้ยิน! แก้ได้ด้วยจิตวิทยาความไว รู้หรือไม่? การแจ้งเลข Tracking ทันทีช่วยลดอาการ Buyer's Remorse และทำให้ลูกค้ามั่นใจจนไม่กล้ากดยกเลิก
19 ก.พ. 2026
นักศึกษาฝึกงาน(คลัง)


