データ駆動型EコマースUIパーソナライズ: 製品推奨を超えて

ユーザー体験は、Eコマースにおける顧客ロイヤルティとビジネス効率の重要な推進要因です。個々のユーザーのニーズに合わせたパーソナライズは、この体験を向上させるための主要な方法です。製品推奨は一般的ですが、本論文では人工知能と機械学習によって駆動されるパーソナライズの広範な可能性を探ります。私たちは、推奨を超えた応用のために顧客行動データを活用する包括的なモデルを提案します。これには動的な顧客セグメンテーション、多変量ユーザーインターフェースの提供、自動コンテンツ生成、さらには社会的に望ましい行動の促進が含まれます。この中心的な前提は、単一の静的インターフェースでは多様なユーザーグループには不十分であるということです。この概念を検証するために、私たちは実験的研究を実施しました。結果は私たちのモデルの妥当性を支持し、この適応的アプローチの利点を確認し、データ駆動型パーソナライズがいかにしてより効果的なEコマース環境を創出できるかを示し、今後の研究と応用の方向性を示唆しています。