Phương pháp gợi ý dựa trên nội dung là gì? Ưu nhược điểm
Hình minh họa (Nguồn: Thesiswhisperer)
Phương pháp gợi ý dựa trên nội dung
Khái niệm
Phương pháp gợi ý dựa trên nội dung trong tiếng Anh gọi là: The content-based filtering method.
Phương pháp gợi ý dựa trên nội dung là phương pháp dựa vào dữ liệu về các sản phẩm mà khách hàng đã thích trong quá khứ để tính độ tương tự với các sản phẩm trong hệ thống. Từ đó, gợi ý những sản phẩm tương tự với sản phẩm mà khách hàng đã thích, đã xem, đã mua trong quá khứ.
Ý tưởng đằng sau lọc cộng tác dựa trên nội dung nếu khách hàng thích một sản phẩm A, khách cũng có thể thích sản phẩm tương tự với A là B (Singh & Pramod, 2019).
Ví dụ, nếu khách đã nghe nhạc Pandora và thực sự thích nhạc downtempo jazz music, hệ gợi ý sẽ lưu thông tin này và dự đoán những loại nhạc tương tự cho khách dựa trên sở thích của họ.
Ưu nhược điểm
Ưu điểm:
- Gợi ý được những sản phẩm phù hợp với sở thích của từng khách hàng riêng biệt.
- Gợi ý không phụ thuộc vào dữ liệu của các khách hàng khác.
- Gợi ý được những sản phẩm tương tự với những sản phẩm mà khách hàng đã thích trong quá khứ.
Hạn chế:
- Hồ sơ về sản phẩm nếu không đúng có thể dẫn đến gợi ý sai.
- Gợi ý phụ thuộc hoàn toàn vào lịch sử của khách hàng. Vì vậy, không thể gợi ý nếu khách hàng không có lịch sử xem/thích các sản phẩm trên hệ thống. Với khách hàng mới, hệ thống không thể cung cấp gợi ý phù hợp.
- Không gợi ý được các sản phẩm mới, chỉ có thể gợi ý các sản phẩm tương tự như lịch sử đã xem/thích và không gợi ý được các sở thích mới của khách.
Phương pháp gợi ý dựa trên nội dung là một phương pháp gợi ý thuộc hệ gợi ý cá nhân hóa
Nhóm phương pháp thuộc hệ gợi ý cá nhân hóa được đánh giá là mang lại hiệu quả cao đối với thương mại điện tử.
Bởi nếu doanh nghiệp hiểu rõ hơn về từng khách hàng của mình dựa trên những gì họ tham gia và mua hàng trên mạng, doanh nghiệp có thể gửi cho khách các đề xuất sản phẩm phù hợp hơn với mong muốn và sở thích của họ (Google & Temasek, 2018).
Khách hàng sẽ tiết kiệm được thời gian tìm kiếm sản phẩm, mua được những món hàng thực sự thích và cần thiết. Doanh nghiệp sẽ tăng được lượng người mua hàng, tăng giá trị đơn hàng, tăng doanh số bán hàng.
Theo nghiên cứu của B. Schafer và cộng sự, nếu doanh nghiệp sử dụng phương pháp hệ gợi ý cá nhân hóa để gửi email tới khách hàng thì tỉ lệ giao dịch thông qua email cao hơn gấp hai lần so với các email được gửi không áp dụng phương pháp này (Schafer & cs., 2001).
Do đó, các phương pháp gợi ý cá nhân hóa làm tăng mức độ tương tác và chuyển đổi trong giao dịch thương mại điện tử.
(Tài liệu tham khảo: Các phương pháp hệ gợi ý và tác động đối với thương mại điện tử, Hoàng Thị Hà, Lê Thị Minh Thùy, Đoàn Thị Thu Hà, Tạp chí Công thương, 2020)
Diễn đàn Đầu tư Việt Nam 2027 (Vietnam Investment Forum 2027)
Thời gian: Ngày 12/11/2026
Địa điểm: Shilla Monogram Hanoi Westlake, số 6 Hoàng Minh Thảo, Tây Hồ Tây, Hà Nội
Là sự kiện thường niên quy tụ các chuyên gia đầu ngành, Diễn đàn Đầu tư Việt Nam 2027 mang đến những góc nhìn chuyên sâu về triển vọng đầu tư và cơ hội trên thị trường năm 2027.
Trong khuôn khổ sự kiện, Ban tổ chức sẽ công bố Best Retail Brokers 2026 - Bảng xếp hạng công ty chứng khoán có dịch vụ bán lẻ tốt nhất thị trường Việt Nam.
Cùng cộng đồng đầu tư đón đầu xu hướng, cập nhật góc nhìn chuyên gia và khám phá cơ hội đầu tư năm 2027.
Bạn cũng sẽ có cơ hội nhận vé mời đặc biệt của BTC khi tham gia khảo sát về triển vọng kinh tế, thị trường tài chính và chiến lược phân bổ tài sản trong năm 2027.
TRỰC TIẾP
