商品別クリック数・商品情報・受注情報・顧客情報上記の特徴量で、商品レコメンドできる？ほかに必要な情報ある？
上記の特徴量を使用して、商品レコメンドを行うことは可能ですが、よりパーソナライズされたレコメンドを提供するためには、さらに多くの情報が必要となる場合があります。以下に、追加で考慮すべき情報や特徴量をいくつか挙げます：
- 購買履歴: 顧客が過去に購入した商品やカテゴリの情報を含む購買履歴は、顧客の好みや嗜好を理解するために重要です。過去の購買履歴から嗜好を把握し、それに基づいて新たな商品をレコメンドすることができます。
- クリック履歴: 顧客が過去にクリックした商品や広告の情報を含むクリック履歴も、顧客の関心や興味を理解するために役立ちます。顧客のクリック履歴から興味関心を把握し、それに基づいて適切な商品をレコメンドすることができます。
- 顧客属性: 顧客の属性情報（年齢、性別、地域、趣味、嗜好など）も重要な情報です。顧客の属性によって好みやニーズが異なるため、顧客属性を考慮してパーソナライズされたレコメンドを提供することが重要です。
- 評価やレビュー: 商品の評価やレビュー情報も、顧客の購買意欲や商品の好みを理解するために役立ちます。顧客が過去に好評だった商品や高い評価を受けた商品をレコメンドすることで、顧客満足度を向上させることができます。
これらの情報を組み合わせて、より精緻な顧客プロファイルを構築し、それに基づいてパーソナライズされた商品レコメンドを提供することが可能です。