কিভাবে Amazon এর সুপারিশ ইঞ্জিন আপনার যা প্রয়োজন তা খুঁজে পায়

আমাজনের সুপারিশ ইঞ্জিন তার ইকমার্স সাফল্যের সবচেয়ে বড় কারণগুলির মধ্যে একটি। সর্বোপরি, এটি গ্রাহকদের কাছে ব্যক্তিগতকৃত কেনাকাটার অভিজ্ঞতা প্রদানের জন্য অত্যন্ত পরিচিত যা প্রায় স্বজ্ঞাত বলে মনে হয়। যাইহোক, এই অত্যাধুনিক সুপারিশ সিস্টেম একটি গভীর স্তরে গ্রাহকের পছন্দ বুঝতে শক্তিশালী অ্যালগরিদম ব্যবহার করে। 

দৃশ্যের অন্তরালে, মর্দানী স্ত্রীলোক ব্রাউজিং ইতিহাস, ক্রয়ের অভ্যাস এবং এমনকি পণ্যের পৃষ্ঠাগুলিতে ব্যয় করা সময়ের মতো ব্যবহারকারীর মিথস্ক্রিয়া থেকে প্রচুর পরিমাণে ডেটা সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণ করার জন্য বিভিন্ন কৌশল নিয়োগ করে। এর ফলে অত্যন্ত উপযোগী পণ্যের সুপারিশ পাওয়া যায় যা শুধুমাত্র একজন গ্রাহকের কেনাকাটার অভিজ্ঞতাই উন্নত করে না বরং বিক্রয় এবং আনুগত্যও বাড়ায়। এতে অবাক হওয়ার কিছু নেই যে অ্যামাজনের সুপারিশ ইঞ্জিন, যা ক্রমাগত শেখে এবং বিকশিত হয়, অ্যামাজনকে ই-কমার্সে ডিজিটাল ব্যক্তিগতকরণে একটি নেতা হিসাবে আলাদা করে।

চলুন জেনে নেওয়া যাক এটা কিভাবে কাজ করে।

আমাজনের সুপারিশ ইঞ্জিন: এর মানে কি?

আমাজনের সুপারিশ ইঞ্জিন, বা যেকোনো সুপারিশ সিস্টেম, পরিশীলিত AI/ML অ্যালগরিদমগুলিতে কাজ করে। এটি ব্যবহারকারীর ডেটা বিশ্লেষণ করার পর ব্যক্তিগতকৃত পণ্যের সুপারিশ প্রদান করে গ্রাহকের কেনাকাটার অভিজ্ঞতা উন্নত করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এটি নিম্নলিখিত সহ বিভিন্ন ডেটা উত্স ব্যবহার করে:

• ব্যবহারকারীর আচরণ এবং জনসংখ্যা
• পণ্য বৈশিষ্ট্য 
• একটি ব্যবহারকারী সংরক্ষণ এবং তালিকাভুক্ত পণ্য
• একজন ব্যবহারকারীর ক্রয়কৃত পণ্য এবং রেট
• প্রবণতা পণ্য
• অবস্থান
• ব্যবহারকারীর পর্যালোচনা, ইত্যাদি 

আমাজনের সুপারিশ সিস্টেম তার ইকমার্স এবং স্ট্রিমিং প্ল্যাটফর্ম জুড়ে কাজ করে। এটি সহজেই এর হোম পেজে পাওয়া যাবে, পণ্য পৃষ্ঠা, এবং চেকআউট পৃষ্ঠা. এটি গ্রাহকদের নতুন পণ্য আবিষ্কার করতে এবং আরও ভাল পণ্যের ডিল এবং প্রচারমূলক অফারগুলির সুবিধা নিতে সাহায্য করতে পারে। ইকমার্স ব্যবসার জন্য, এটি গড় অর্ডার মান এবং আয় বাড়াতে সাহায্য করে। 

আমাজনের সুপারিশ সিস্টেমের পিছনে যান্ত্রিক

আমাজনের সুপারিশ সিস্টেম গ্রাহকদের ব্যক্তিগতকৃত এবং প্রাসঙ্গিক পণ্য সুপারিশ অফার করার ক্ষমতার জন্য বিখ্যাত। এটি উপযোগী পরামর্শ প্রদানের জন্য ডেটা বিশ্লেষণ এবং অন্যান্য উন্নত প্রযুক্তি ব্যবহার করে। 

চলুন জেনে নেওয়া যাক এটা কিভাবে কাজ করে।

• সহযোগীতামূলক বিশোধন

অ্যামাজনের সুপারিশ সিস্টেম প্রাথমিকভাবে সহযোগী ফিল্টারিং কৌশলগুলিতে কাজ করে। অ্যামাজন পণ্যের সুপারিশ করতে ব্যবহারকারীর আচরণ এবং পছন্দগুলি সহ প্রচুর পরিমাণে ডেটা বিশ্লেষণ করে। এটি একটি গ্রাহকের ক্রয় ইতিহাস এবং তাদের ব্রাউজিং আচরণ এবং রেটিং বিশ্লেষণ করে। এখানে, লক্ষ্য হল বিভিন্ন ব্যবহারকারীদের মধ্যে নিদর্শন এবং মিলগুলি সনাক্ত করা। যখন অ্যামাজন একই রকম স্বাদ এবং পছন্দের ব্যবহারকারীদের খুঁজে পায়, তখন এটি একজন গ্রাহকের পছন্দের পণ্যগুলির সুপারিশ করতে পারে যাদের একই আগ্রহ রয়েছে। 

• বিষয়বস্তু-ভিত্তিক ফিল্টারিং

অ্যামাজন একটি পণ্যের শিরোনাম, বিভাগ, বর্ণনা, স্পেসিফিকেশন ইত্যাদি সহ তাদের বৈশিষ্ট্য বিশ্লেষণ করতে বিষয়বস্তু-ভিত্তিক ফিল্টারিং ব্যবহার করে। অ্যামাজন তারপর প্রতিটি পণ্যের বিষয়বস্তু বুঝে প্রতিটি পণ্যের বৈশিষ্ট্য এবং বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে অনুরূপ পণ্যের সুপারিশ করে। 

• মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং

Amazon থেকে অন্তর্দৃষ্টি টান পণ্য বিবরণ, গ্রাহক পর্যালোচনা, এবং NLP কৌশল ব্যবহার করে অন্যান্য পাঠ্য ডেটা। উদাহরণস্বরূপ, যদি একজন গ্রাহক একটি পণ্যের জন্য একটি ইতিবাচক পর্যালোচনা রেখে থাকেন, তবে Amazon-এর সুপারিশ ইঞ্জিন গ্রাহককে অনুরূপ পণ্যগুলির সুপারিশ করার জন্য কীওয়ার্ডগুলি সনাক্ত করতে পারে৷ 

• রিয়েল-টাইম ডেটা প্রসেসিং

আমাজনের সুপারিশ ইঞ্জিন রিয়েল টাইমে কাজ করে। এটি ব্যবহারকারীর আচরণ এবং পছন্দ পরিবর্তনের সাথে খাপ খায়। উদাহরণস্বরূপ, যদি একজন গ্রাহকের ব্রাউজিং আচরণ হঠাৎ করে একটি নতুন আগ্রহ দেখায়, তবে আমাজন ব্যবহারকারীর আচরণের পরিবর্তন প্রতিফলিত করতে পণ্যের সুপারিশগুলি সামঞ্জস্য করতে পারে। 

• A/B পরীক্ষা এবং পরীক্ষা

অ্যামাজন তার বিভিন্ন সুপারিশ কৌশল কতটা কার্যকর তা মূল্যায়ন করতে নিয়মিত A/B পরীক্ষা করে থাকে। এটি ব্যবহারকারীর ব্যস্ততা, রূপান্তর হার এবং গ্রাহক সন্তুষ্টির পরিপ্রেক্ষিতে কোনটি সেরা ফলাফল দেয় তা নির্ধারণ করতে বিভিন্ন পদ্ধতি এবং অ্যালগরিদমের তুলনা করে। অ্যামাজন তার সুপারিশ সিস্টেম সঠিকভাবে কাজ করছে তা নিশ্চিত করতে ব্যবহারকারীর প্রতিক্রিয়া বিশ্লেষণ এবং পরীক্ষা-নিরীক্ষার মাধ্যমে ক্রমাগত তার অ্যালগরিদমগুলিকে অপ্টিমাইজ করে৷

• হাইব্রিড অ্যাপ্রোচ

একটি হাইব্রিড পদ্ধতিতে, Amazon আরও বৈচিত্র্যপূর্ণ এবং সঠিক পণ্য সুপারিশ প্রদানের জন্য সহযোগিতামূলক এবং বিষয়বস্তু-ভিত্তিক ফিল্টারিংয়ের শক্তিকে একত্রিত করে। একাধিক কৌশলের ব্যবহার অ্যামাজনকে তার সামগ্রিক সুপারিশ কৌশল উন্নত করতে সক্ষম করে। এটি অ্যামাজনকে স্বতন্ত্র সুপারিশের কৌশলগুলির সাথে সম্পর্কিত ত্রুটিগুলি কাটিয়ে উঠতেও সহায়তা করে। 

• প্রাসঙ্গিক বিষয়গুলি

Amazon এর সুপারিশ ইঞ্জিন তার সুপারিশগুলি সঠিক কিনা তা নিশ্চিত করতে প্রাসঙ্গিক কারণগুলি ব্যবহার করে৷ এই কারণগুলির মধ্যে দিনের সময়, ব্যবহারকারীর অবস্থান, ডিভাইসের ধরন, ব্রাউজিং ইতিহাস এবং আরও অনেক কিছু অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। এই বিষয়গুলিকে বিবেচনায় নেওয়া অ্যামাজনকে প্রতিটি ব্যবহারকারীর আচরণ এবং পছন্দ অনুসারে সুপারিশ প্রদান করতে সহায়তা করে৷ 

• প্রতিক্রিয়া লুপ

আমাজন একটি ফিডব্যাক লুপ মেকানিজম ব্যবহার করে। এটি নিয়মিতভাবে পর্যালোচনা, রেটিং এবং ক্রয়ের ইতিহাস সহ ব্যবহারকারীর প্রতিক্রিয়া সংগ্রহ করে এবং বিশ্লেষণ করে। এটি অ্যামাজনকে তার সুপারিশের কৌশলগুলিকে পরিমার্জিত করতে সাহায্য করে, ভবিষ্যতে সুপারিশগুলির যথার্থতা এবং প্রাসঙ্গিকতা উন্নত করে৷ প্রতিক্রিয়ার উপর ভিত্তি করে, এটি ব্যবহারকারীর পছন্দগুলির সাথে খাপ খাইয়ে নিতে পারে এবং গতিশীল এবং ব্যক্তিগতকৃত সুপারিশগুলি নিশ্চিত করতে পারে। 

• A9 / A10

সম্পর্কিত পণ্যগুলি হল Amazon-এর মালিকানাধীন A9 এবং A10 অনুসন্ধান অ্যালগরিদম৷ এটি গ্রাহকদের জন্য অনুসন্ধান ফলাফল ব্যক্তিগতকৃত করতে উন্নত কৌশলগুলির সংমিশ্রণ ব্যবহার করে৷ তবে, A9 এবং A10 অ্যালগরিদম কীভাবে কাজ করে তা অ্যামাজন প্রকাশ্যে প্রকাশ করেনি। 

অ্যামাজন সুপারিশ দ্বারা ব্যবহৃত কৌশল

এখানে Amazon এর সুপারিশ ইঞ্জিন দ্বারা ব্যবহৃত কিছু কৌশল আছে।

• আমাজন সুপারিশ অফার করে, একটি সময়-সংবেদনশীল প্রকৃতি হাইলাইট করে পণ্য প্রচার. এটি ব্যবহারকারীদের প্রলুব্ধ করার জন্য একটি নির্দিষ্ট দিনের ডিল থেকে পণ্যের সুপারিশের একটি সংগ্রহ তৈরি করে। এটা এমনকি পূর্ববর্তী তালিকা পণ্যের দাম, গ্রাহকদের বলে যে তারা পণ্যটি সাময়িকভাবে ছাড়ের সময় ক্রয় করলে তারা বিপুল পরিমাণ অর্থ সাশ্রয় করছে।
• আমাজন ব্যবহারকারীদের আরও ভাল পণ্য সুপারিশের জন্য তাদের অ্যামাজন অ্যাকাউন্টে লগ ইন করতে ধাক্কা দেয়। Amazon এর সুপারিশ সিস্টেম একটি ব্যবহারকারী লগ ইন করা হলে একটি আরো দানাদার স্তরে সুপারিশ তুল্য করতে পারে। যাইহোক, যদি একজন ব্যবহারকারী লগ ইন না করে, তবে এটি সেই নির্দিষ্ট সেশনে তারা যে আইটেমগুলি দেখেছে তার উপর ভিত্তি করে পণ্যগুলির সুপারিশ করে৷ 

অন-সাইট সুপারিশ

এখানে অ্যামাজন সাইটের সুপারিশগুলি কীভাবে ব্যবহার করে তা এখানে।

• আপনার জন্য প্রস্তাবিত

যখন ব্যবহারকারীরা 'আপনার সুপারিশ' লিঙ্কে ক্লিক করেন, তখন এটি তাদের একটি পৃষ্ঠায় নিয়ে যাবে যেখানে পণ্যের সুপারিশ রয়েছে। আমাজন একটি সুপারিশ করতে পারেন পণ্য পরিসীমা বিভিন্ন বিভাগ থেকে তারা ব্রাউজিং করা হয়েছে. এটির লক্ষ্য ব্যবহারকারীর সামনে সঠিক পণ্যটি রাখা যা তারা সম্ভবত ক্লিক করে কিনতে পারে।

• প্রায়ই একসাথে কেনা

এই সুপারিশের মূল লক্ষ্য হল গড় অর্ডার মান বৃদ্ধি করা। 'প্রায়শই একসাথে কেনা' সুপারিশ সহ, অ্যামাজনের লক্ষ্য ক্রস-সেল এবং আপ-সেল তাদের আইটেম উপর ভিত্তি করে পণ্য বাজারের ট্রলি অথবা তারা বর্তমানে ব্রাউজ করছে। 

• ব্যবহারকারীর ব্রাউজিং ইতিহাসের উপর ভিত্তি করে সম্প্রতি দেখা আইটেম এবং বৈশিষ্ট্যযুক্ত সুপারিশ

অ্যামাজন ব্যবহারকারীরা যে পণ্যগুলি ব্রাউজ করছেন তা বিশ্লেষণ করে এবং বিভিন্ন ব্র্যান্ড, আকার, আকার, রঙ ইত্যাদির খুব অনুরূপ পণ্যগুলির সুপারিশ করে৷ এটি গ্রাহকদের তাদের ইতিমধ্যেই আগ্রহ দেখিয়েছে এমন একটি পণ্য খুঁজে পেতে সহায়তা করে৷ 

• ব্রাউজিং ইতিহাস

অ্যামাজন জানে যে কোনও ব্যবহারকারী কোনও নির্দিষ্ট পণ্যের জন্য অনুসন্ধান করেছেন এবং এতে আগ্রহ দেখিয়েছেন। অ্যামাজন ব্যবহারকারীদের তাদের ব্রাউজিং ইতিহাস দেখায় যদি তারা ফিরে যেতে চায় এবং যে পণ্যটি তারা ইতিমধ্যে আগ্রহ দেখিয়েছে তা কিনতে চায়। 

• ব্যবহারকারী দেখেছেন এমন আইটেমগুলির সাথে সম্পর্কিত পণ্যগুলি৷

অ্যামাজন এমন আইটেমগুলির সাথে সম্পর্কিত পণ্যগুলি প্রদর্শন করে যা একজন ব্যবহারকারী ইতিমধ্যে অতীতে দেখেছেন। আবারও, লক্ষ্য হল গ্রাহকদের বুঝতে সাহায্য করা যে তারা তাদের ব্যবহারকারীর আচরণ এবং পছন্দের উপর ভিত্তি করে কি কিনতে আগ্রহী হতে পারে। 

• যেসব গ্রাহক এই আইটেম কিনেছে, আরো কিনেছে

এটি 'প্রায়শই একসাথে কেনা' সুপারিশের অনুরূপ, যার অর্থ হল আপ-সেলিং এবং ক্রস-সেলিং পণ্যের মাধ্যমে গড় অর্ডার মান বৃদ্ধি করা। অ্যামাজন এমন পণ্যগুলি প্রদর্শন করে যা ব্যবহারকারীরা অতীতে একসাথে কিনেছেন। 

• এই আইটেমটির একটি নতুন সংস্করণ উপলব্ধ রয়েছে৷

এই সুপারিশ কৌশলটি বেশিরভাগ গ্রাহকদের কাছে আবেদন করে যারা তাদের ইলেকট্রনিক গ্যাজেটগুলি সর্বশেষ মডেল এবং সংস্করণগুলিতে আপগ্রেড করতে চান৷ অ্যামাজন সেই সমস্ত গ্রাহকদের কাছে এই আইটেমগুলির সর্বশেষ মডেলগুলি সুপারিশ করে যারা ইতিমধ্যে অতীতে একটি পুরানো সংস্করণ কিনেছেন৷

• একটি পূর্ববর্তী ক্রয়ের উপর ভিত্তি করে প্রস্তাবিত পণ্য 

এই সুপারিশ কৌশল একটি উদাহরণ দিয়ে বোঝা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একজন ব্যবহারকারী অ্যামাজন থেকে একটি মোবাইল কিনেছেন। এটা সুপারিশ করবে ফোন কভার সঠিক মডেলের জন্য ব্যবহারকারী একটি অত্যন্ত প্রাসঙ্গিক পণ্য ক্রস-সেল করে ক্রয় করতে উত্সাহিত করার প্রয়াসে কিনেছেন। 

• একটি নির্দিষ্ট 'বিভাগে' সর্বাধিক বিক্রিত পণ্য

Amazon শীর্ষ পণ্য সুপারিশ একটি বিভাগ থেকে ব্যবহারকারী যারা নতুন এবং সর্বশেষ পণ্য কিনতে খুঁজছেন. 'বেস্ট-সেলিং' শব্দটি সামাজিক প্রমাণ হিসেবে কাজ করে এবং গ্রাহকের আস্থা তৈরি করে। একটি নির্দিষ্ট বিভাগের সেরা বিক্রেতারা ব্যবহারকারীদের এমন একটি নতুন বিভাগ থেকে পণ্য খুঁজে পেতে সহায়তা করতে পারে যা তারা আগে কখনও কিনেনি। এটি আপ-বিক্রয় এবং ক্রস-সেল পণ্যগুলির জন্য দুর্দান্ত সুযোগগুলি উন্মুক্ত করে। 

ইমেলের মাধ্যমে অফ-সাইট সুপারিশ

এখন, আমাজন কীভাবে ইমেলের মাধ্যমে অফ-সাইট পণ্যের সুপারিশ করে তা দেখা যাক।

• এটা দিয়ে ইমেল পাঠায় সপ্তাহের সবচেয়ে বেশি বিক্রিত পণ্য. এই সুপারিশটি তাদের ব্রাউজিং ইতিহাস, সম্প্রতি দেখা আইটেম বা তাদের শপিং কার্টে একটি নির্দিষ্ট ব্র্যান্ডের পণ্যের উপর ভিত্তি করে করা যেতে পারে।
• আমাজন এর সাথে ইমেল পাঠায় প্রায়ই একসঙ্গে কেনা পণ্য সুপারিশ. উদাহরণস্বরূপ, যদি একজন ব্যবহারকারী একটি ক্যামেরা কিনে থাকেন, তবে আমাজন ইমেলের মাধ্যমে তার আনুষাঙ্গিক ক্রস-সেল করার চেষ্টা করতে পারে।
• সঙ্গে ইমেল সমগ্র পণ্য বিভাগ জুড়ে সর্বাধিক বিক্রিত পণ্য এবং কোন নির্দিষ্ট ব্র্যান্ড থেকে নয় অ্যামাজন অফ-সাইট পণ্যের সুপারিশ করার আরেকটি উপায়। এই ইমেলটি সমগ্র জুড়ে সর্বাধিক বিক্রিত আইটেম রয়েছে৷ পণ্য তালিকা ব্যবহারকারী ইতিমধ্যেই ব্রাউজ করেছেন এবং বেশির ভাগ মানুষ ক্রয় করে। তবে কোনো নির্দিষ্ট ব্র্যান্ডের ওপর কোনো ফোকাস নেই। এই আইটেমগুলির বিশেষ করে ইতিবাচক পর্যালোচনা এবং উচ্চ রূপান্তর হার রয়েছে। তারা সম্ভবত একটি আগ্রহী ব্রাউজারকে গ্রাহকে পরিণত করবে।

অ্যামাজনের সম্পাদকীয় সুপারিশের সুবিধা

এখন, অ্যামাজনের সম্পাদকীয় সুপারিশগুলির প্রধান সুবিধাগুলি দেখুন।

• আমাজনের সম্পাদকীয় সুপারিশ সাধারণত প্রাসঙ্গিক কীওয়ার্ডের জন্য অ্যামাজন SERP-এর প্রথম পৃষ্ঠায় প্রদর্শিত হয়। এর মানে আপনার পণ্যগুলি ক্রেতাদের কাছে আরও দৃশ্যমানতা এবং এক্সপোজার লাভ করে যারা অনুরূপ পণ্যের জন্য অনুসন্ধান করছেন এবং তাদের কেনার সম্ভাবনা বেশি। 
• যেহেতু সম্পাদকীয় সুপারিশ অনুসন্ধান ফলাফলের প্রথম পৃষ্ঠায় প্রদর্শিত হয়, এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে জৈব বিক্রয় বৃদ্ধি করে. এটি আপনার ব্যবসার সামগ্রিক ROI উন্নত করে অর্থপ্রদত্ত বিজ্ঞাপনের উপর নির্ভর করার সম্ভাবনা হ্রাস করে। 
• অ্যামাজনের মতে, যদি আপনার পণ্যগুলি সম্পাদকীয় সুপারিশগুলিতে থাকে, আপনার বিক্রয় 10% বা তার বেশি বৃদ্ধি পেতে পারে. সম্পাদকীয় সুপারিশগুলি আপনার পণ্যগুলিতে আরও বেশি ট্রাফিক চালায় এবং ব্যবহারকারীদের ক্রেতাতে রূপান্তরিত হওয়ার সম্ভাবনা বাড়ায়। সম্পাদকীয় সুপারিশগুলি ব্যবহারকারীদের জন্য সামাজিক প্রমাণ হিসাবে কাজ করে, ক্রয় করার জন্য তাদের সংকেত দেয়। 
• সম্পাদকীয় সুপারিশ মানে আপনার পণ্য সম্মানিত প্রকাশকদের দ্বারা অনুমোদিত। এটি উল্লেখযোগ্যভাবে করতে পারে আপনার ব্র্যান্ড ইমেজ এবং খ্যাতি উন্নত. গ্রাহকরা বিক্রেতাদের বিশ্বাস করতে এবং তাদের ক্ষেত্রে প্রতিষ্ঠিত প্রকাশকদের দ্বারা অনুমোদিত ব্যক্তিদের কাছ থেকে কেনার সম্ভাবনা বেশি। এটি আপনাকে ব্র্যান্ডের আনুগত্য এবং সময়ের সাথে সাথে আরও গ্রাহকদের ধরে রাখতে সহায়তা করে। 
• আমাজন সম্পাদকীয় সুপারিশ গবেষণা, তুলনা এবং পণ্য কেনার ক্ষেত্রে গ্রাহকদের সময় এবং শ্রম বাঁচান. বিশেষজ্ঞ এবং নিরপেক্ষ মতামত সহ, এই সুপারিশগুলি গ্রাহকদের আরও ভাল ক্রয়ের সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করে। 
• এটি আপনাকে সাহায্য করে একটি প্রতিযোগিতামূলক বাজারে দাঁড়ানো, আপনার পণ্য এবং তাদের প্রদর্শন অনন্য বিক্রয় পয়েন্ট, এবং অনুরূপ পণ্য বিক্রি করে এমন অন্যান্য বিক্রেতাদের থেকে আপনার ব্যবসাকে আলাদা করুন৷ 
• আমাজনের সম্পাদকীয় সুপারিশ আপনাকে সাহায্য করে জাল এবং নেতিবাচক ওভারভিউ পরাস্ত. এটি অজানা এবং অযাচাই করা ব্যবহারকারীদের পর্যালোচনার তুলনায় সুপরিচিত উত্স থেকে খাঁটি এবং ইতিবাচক পণ্য প্রতিক্রিয়া প্রদান করে। 
• অ্যামাজন অনুসন্ধান ফলাফলে কীভাবে এবং কোথায় একটি পণ্যকে র‌্যাঙ্ক করতে হবে তা সিদ্ধান্ত নেওয়ার অন্যতম কারণ হিসাবে অ্যামাজন সম্পাদকীয় সুপারিশগুলি ব্যবহার করে, সামগ্রিক এসইও সংকেত বৃদ্ধি. 

অ্যামাজনের সম্পাদকীয় বাছাইয়ের জন্য মানদণ্ড

Amazon এর সম্পাদকীয় সুপারিশগুলিতে বৈশিষ্ট্যের জন্য আপনার পণ্যগুলিকে অবশ্যই নিম্নলিখিত মানদণ্ডগুলি পূরণ করতে হবে৷

• এটিতে 100 স্টার বা তার বেশি রেটিং সহ কমপক্ষে 4টি পর্যালোচনা থাকতে হবে৷
• এটি কোনো চিকিৎসা দাবি করা উচিত নয়
• এটি Amazon-এ তার বিভাগের সেরা 20% বিক্রিত পণ্যগুলির মধ্যে হওয়া উচিত।
• এটির মাসিক বিক্রি প্রায় $30,000 
• এটি কোন ধর্ম, মাদক বা যৌনতার সাথে সম্পর্কিত হওয়া উচিত নয়
• এটি প্রাসঙ্গিক কীওয়ার্ডগুলিতে ব্যতিক্রমীভাবে ভাল সঞ্চালন করা উচিত
• সবশেষে, একজন বিক্রেতার উচিত গ্রাহকের চাহিদা মেটাতে উচ্চ মাত্রার পণ্যের তালিকা বজায় রাখা

যদি আপনার পণ্য এই মানদণ্ডগুলি পূরণ করে, তবে Amazon-এর সম্পাদকীয় সুপারিশগুলিতে বৈশিষ্ট্যযুক্ত হওয়ার সম্ভাবনা উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি পাবে। 

অ্যামাজন সুপারিশগুলিতে আপনার বৈশিষ্ট্যযুক্ত হওয়ার সম্ভাবনা কীভাবে বাড়ানো যায়?

Amazon অনেকগুলি কারণের তালিকা করে যা আপনাকে আপনার পণ্যগুলিকে অনুসন্ধান ফলাফলে উচ্চতর স্থান দিতে এবং বিক্রয় বাড়াতে সাহায্য করতে পারে। 

আসুন দেখি কিভাবে আপনি আপনার পণ্যের অ্যামাজন সুপারিশগুলিতে বৈশিষ্ট্যযুক্ত হওয়ার সম্ভাবনা বাড়াতে পারেন৷

• বিক্রয় র্যাঙ্ক বা অ্যামাজন সেরা বিক্রেতা র‌্যাঙ্ক পণ্যের র‌্যাঙ্কিংয়ের জন্য সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বিষয়গুলির মধ্যে একটি। বেশি বিক্রি মানে উচ্চ র‌্যাঙ্কিং, উচ্চ র‌্যাঙ্কিং আরও বেশি বিক্রি করে।
• বিক্রয় বাড়ানোর জন্য, আপনি অফার করতে পারেন ডিসকাউন্ট এবং আরও গ্রাহকদের আকর্ষণ করুন। আপনি আরও বিক্রয় চালাতে আপনার খরচ এবং প্রতিযোগী গবেষণার উপর ভিত্তি করে আপনার পণ্যের মূল্য সামঞ্জস্য করতে পারেন। 
• আপনার পণ্যটি কতগুলি পর্যালোচনা পেয়েছে এবং সেগুলি ইতিবাচক বা নেতিবাচক পর্যালোচনাগুলি নির্ধারণ করবে যে এটি কতটা ভাল রয়েছে৷ পণ্যের পর্যালোচনাগুলি আপনাকে আপনার গ্রাহকদের সাথে বিশ্বাস তৈরি করতে, প্রশ্নের উত্তর দিতে এবং আরও কেনাকাটা করতে উত্সাহিত করতে সহায়তা করতে পারে।
• অনুসন্ধান ফলাফলে উচ্চতর স্থান পেতে পণ্যের শিরোনাম, বিবরণ, ইত্যাদি সহ আপনার পণ্য তালিকা অপ্টিমাইজ করুন। কীওয়ার্ড গবেষণা পরিচালনা করুন এবং আপনার পণ্যগুলির সাথে সবচেয়ে প্রাসঙ্গিকগুলি ব্যবহার করুন। পণ্যের শিরোনামগুলি পরিষ্কার, সংক্ষিপ্ত এবং উচ্চ-সম্পাদক হওয়া উচিত, যখন বিবরণগুলি তথ্যপূর্ণ হওয়া উচিত। 
• গ্রাহকের চাহিদা মেটাতে পর্যাপ্ত মাত্রার ইনভেন্টরি বজায় রাখুন। আপনি যদি একাধিক চ্যানেল জুড়ে বিক্রি করেন, তাহলে আপনি ইনভেন্টরি সিঙ্ক করতে পারেন স্টক আউট পাওয়া এড়াতে. 
• উচ্চ মানের প্রদর্শন পণ্য ইমেজ, বিভিন্ন কোণ থেকে নেওয়া শট সহ। পণ্যটি ফ্রেমের 85% এর বেশি পূরণ করা উচিত। 

Shiprocket এর সাথে আপনার গ্রাহকদের জন্য একটি ব্যক্তিগতকৃত কেনাকাটার অভিজ্ঞতা দিয়ে আপনার বিক্রয় বৃদ্ধি করুন

Shiprocket ব্যবসাগুলিকে ক্লায়েন্টদের জন্য একটি আনন্দদায়ক কেনাকাটার অভিজ্ঞতা প্রদান করতে সাহায্য করার জন্য একটি সর্বাত্মক সমাধান৷ শিপ্রকেটের সাহায্যে, আপনি আপনার শিপিং প্রক্রিয়া এবং এর আগে এবং পরে আসা সমস্ত কিছু অপ্টিমাইজ করতে পারেন। Shiprocket আপনাকে একটি ব্যক্তিগতকৃত কেনাকাটার অভিজ্ঞতা অফার করতে, আস্থা তৈরি করতে এবং আরও বিক্রয় চালানোর জন্য বিশেষভাবে ডিজাইন করা নিম্নলিখিত বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে বিশ্বাসযোগ্যতা বাড়াতে সহায়তা করে।

• আপনার বিপণন প্রচারাভিযান স্বয়ংক্রিয় করুন এবং রূপান্তর হার 40% বৃদ্ধি করুন।
• পূর্বে ভর্তি বিশদ এবং বুদ্ধিমান জালিয়াতি সনাক্তকরণ সহ চেকআউট প্রক্রিয়া 70% গতি বাড়ান৷
• উচ্চ-সম্ভাব্য গ্রাহকদের সাথে পুনরায় যুক্ত হন এবং 25% দ্বারা গ্রাহক ধারণ বাড়ান।
• ইমেল, হোয়াটসঅ্যাপ এবং এসএমএসের মাধ্যমে রিয়েল-টাইম আপডেটের মাধ্যমে আপনার গ্রাহকদের অবহিত রাখুন।

19000 পিন কোডে ছড়িয়ে থাকা একটি মাল্টি-কুরিয়ার নেটওয়ার্ক সহ, শিপ্রকেট অফার করে গার্হস্থ্য গ্রেপ্তার, B2B শিপিং, এবং হাইপারলোকাল সরবরাহ পরিষেবা, আপনার ইকমার্স ব্র্যান্ডের জন্য ডেলিভারি ক্রিয়াকলাপ স্ট্রিমলাইন করা। 

উপসংহার

আমাজনের সুপারিশ ইঞ্জিন শুধুমাত্র গ্রাহকদের পণ্য প্রস্তাব করার চেয়ে আরও বেশি কিছু করে। এটি ব্যবহারকারীদের একটি আন্তঃসংযুক্ত ইকোসিস্টেম তৈরি করে যা একে অপরের কেনাকাটা ভ্রমণকে প্রভাবিত করে। উন্নত ডেটা অ্যানালিটিক্স, ডাইনামিক ইউজার প্রোফাইলিং এবং অ্যাডাপটিভ মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে, Amazon নিশ্চিত করে যে এর সুপারিশগুলি প্রাসঙ্গিক, সময়োপযোগী এবং ব্যক্তিগতকৃত থাকবে। এই অত্যাধুনিক সুপারিশ সিস্টেম গ্রাহক সন্তুষ্টি এবং আপনার ব্যবসার নীচের লাইন উভয় বৃদ্ধিতে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। আমাজনের সুপারিশ ইঞ্জিন সম্ভবত বক্ররেখা থেকে এক ধাপ এগিয়ে থাকবে, ক্রমাগতভাবে গ্রাহকরা কীভাবে অনলাইনে কেনাকাটা করবে তা উন্নত করবে।