Mengungkap Kekuatan Algoritma Hybrid: Masa Depan Rekomendasi di E-Commerce

Penelitian Zishuo Jin dkk. (2024) menjadi tonggak penting dalam menjembatani kebutuhan operasional E-commerce dengan kemampuan teknologi modern. Algoritma hybrid seperti ALS dan neural networks tidak hanya memperbaiki kelemahan sistem rekomendasi tradisional tetapi juga membuka peluang baru untuk meningkatkan pengalaman pelanggan dan efisiensi bisnis. Dengan tingkat precision hingga 92,1% dan waktu pemrosesan real-time yang hanya 0,1 detik, algoritma ini menawarkan solusi yang sangat kompetitif bagi pelaku industri.

Namun, adopsi teknologi ini memerlukan komitmen pada pengelolaan data yang matang. Dengan proyeksi nilai pasar E-commerce global mencapai USD 7,4 triliun pada 2025, optimalisasi algoritma rekomendasi dapat menjadi pembeda antara platform yang sukses dan yang stagnan. Selain itu, kehadiran platform seperti RACP yang mampu memvisualisasikan performa algoritma memberikan pengelola E-commerce alat yang lebih canggih untuk membuat keputusan strategis.

Ke depan, fokus pada pengembangan otomatisasi berbasis natural language processing dapat mengurangi ketergantungan pada intervensi manual dalam pemilihan algoritma. Selain itu, perluasan aplikasi algoritma hybrid ke sektor lain seperti manajemen sumber daya air atau transportasi menunjukkan potensi luas dari pendekatan ini. Dengan memanfaatkan teknologi ini secara strategis, E-commerce tidak hanya dapat meningkatkan penjualan tetapi juga menciptakan pengalaman belanja yang lebih inklusif dan personal bagi konsumen di seluruh dunia.

Referensi

Jin, Z., Ye, F., Nedjah, N., & Zhang, X. (2024). A comparative study of various recommendation algorithms based on E-commerce big data. Electronic Commerce Research and Applications, 68, 101461. https://doi.org/10.1016/j.elerap.2024.101461