Communication marketing e-commerce pilotée par Deep Learning pour recommander des systèmes d'achat et optimiser l'expérience utilisateur

À mesure que la concurrence dans le domaine du e-commerce s'intensifie, la fourniture de recommandations d'achat personnalisées et précises émerge comme une stratégie centrale pour les plateformes de e-commerce cherchant à engager efficacement les utilisateurs. Les systèmes de recommandation traditionnels sont souvent confrontés à des défis tels que l'incapacité à capturer des relations complexes, une personnalisation limitée et des problèmes de diversité. En réponse à ces défis, cette étude introduit des techniques de deep learning à la pointe de la technologie, à savoir les modèles Transformer, les réseaux antagonistes génératifs (GANs) et l'apprentissage par renforcement, dans le but d'améliorer la précision des recommandations et l'expérience utilisateur au sein des systèmes d'achat en e-commerce. Initialement, nous exploitons les modèles Transformer, capitalisant sur leur performance exceptionnelle dans le traitement des données séquentielles pour extraire et apprendre les représentations des caractéristiques des produits et des utilisateurs. Cela facilite une compréhension plus profonde des corrélations entre les produits et les comportements d'achat des utilisateurs, habilitant ainsi le système à offrir des recommandations plus adaptées.