مع زيادة المعلومات على شبكة الإنترنت وتزايد أعداد المستخدمين، أصبح نجاح المنشآت التجارية يعتمد اعتماداً كبيراً على تواجدها الرقمي. فالتجارة الإلكترونية أصبحت خياراً مفضّلاً للكثير من المستهلكين، حيث يمكنهم تصفّح المنتجات وشرائها عبر أجهزتهم المحمولة بضغطة زر، وتنوّعت إثر ذلك أساليب التسويق عبر الإنترنت مستندةً على كمّ البيانات التي يمكن جمعها وتحليلها.

ويأتي دور الذكاء الاصطناعي في تفعيل التسويق عبر محركات التوصية، حيث تقترح المنتجات والخدمات للمستخدمين بناءً على تحليل بياناتهم ودراسة تفضيلاتهم ونشاطهم السابق كالتقييمات وبيانات التصفّح، ومعلومات الملف الشخصي كالعمر والجنس والمنطقة ونحوها. ويؤثر التسويق عبر أنظمة التوصية تأثيراً كبيراً على زيادة الإيرادات، التحويلات، ومعدلات النقر والمقاييس الأساسية الأخرى، كما ينعكس إيجاباً على رضا العملاء ومعدّل الاحتفاظ بهم.

في هذه الفرصة ستبني نظام توصيةٍ قائم على الذكاء الاصطناعي لمتجرٍ إلكتروني، وتعتمد أنظمة التوصية إلى حدٍ كبير على معالجة اللغة الطبيعية لتصنيف النص واستخراج الميزات من مجموعةٍ متنوعةٍ من العوامل مثل تاريخ المستخدم وسلوك المستخدمين المماثلين. ويمكن أن تستند التوصيات على البيانات الوصفية التي يوفّرها سجل المستخدم وتفاعلاته والأنماط في اختياراته فيما يعرف بالتصفية على أساس المحتوى، ومنها تأتي توصيات "منتجات مشابهة". في حين تعتمد تقنيات أخرى على تحليل سلوك شبكة مماثلة من المستخدمين والنظر في تقييماتهم وآرائهم فيما يُعرف بالتصفية التعاونية، ومنها تأتي توصيات "الشراء التالي". وستزداد دقة أنظمة التوصية كلما زادت المعلومات ذات القيمة.