Pengembangan Algoritma Rekomendasi Konten Digital

Platform e-commerce modern menghadapi tantangan krusial dalam menjaga retensi pengguna di tengah persaingan yang semakin ketat. Kuantitas produk yang masif dan preferensi konsumen yang terus berubah menuntut sistem rekomendasi yang tidak hanya akurat tetapi juga adaptif. Algoritma rekomendasi yang efektif dapat secara signifikan meningkatkan pengalaman berbelanja, mendorong penemuan produk baru, dan pada akhirnya, meningkatkan tingkat konversi serta loyalitas pelanggan.

Metode collaborative filtering tradisional, meskipun populer, seringkali terkendala oleh masalah cold-start (pengguna/item baru) dan sparsity (data yang jarang). Kemunculan deep learning menawarkan solusi potensial dengan kemampuannya mengekstraksi fitur kompleks dan menangkap pola interaksi pengguna yang non-linear. Penerapan arsitektur deep learning seperti Neural Collaborative Filtering (NCF) atau Variational Autoencoders (VAE) dapat mengatasi keterbatasan metode konvensional.

Oleh karena itu, penelitian ini berfokus pada pengembangan dan optimasi algoritma rekomendasi menggunakan teknik deep learning, khususnya yang berbasis collaborative filtering, dengan tujuan utama meningkatkan engagement pengguna. Engagement diukur melalui metrik seperti klik, waktu yang dihabiskan pada halaman produk, penambahan ke keranjang, dan tingkat pembelian ulang, yang semuanya berkontribusi pada kesuksesan platform e-commerce. Pendekatan ini diharapkan memberikan kontribusi signifikan dalam memahami bagaimana teknologi deep learning dapat dimanfaatkan untuk menciptakan pengalaman belanja digital yang lebih personal dan memuaskan.