Đồ án xây dựng ứng dụng di động mua bán và quản lý cửa hàng nội thất

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN KHOA CÔNG NGHỆ PHẦN MỀM BÁO CÁO ĐỒ ÁN XÂY DỰNG ỨNG DỤNG DI ĐỘNG MUA BÁN VÀ QUẢN LÝ CỬA HÀNG NỘI THẤT Giảng viên hướng dẫn: TS Đỗ Thị Thanh Tuyền Sinh viên thực hiện: 20522101 – Phan Thanh Tú 20522110 – Hồng Đình Anh Tuấn TP HỒ CHÍ MINH, 2023 ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN KHOA CÔNG NGHỆ PHẦN MỀM BÁO CÁO ĐỒ ÁN XÂY DỰNG ỨNG DỤNG DI ĐỘNG MUA BÁN VÀ QUẢN LÝ CỬA HÀNG NỘI THẤT Giảng viên hướng dẫn: TS Đỗ Thị Thanh Tuyền Sinh viên thực hiện: 20522101 – Phan Thanh Tú 20522110 – Hoàng Đình Anh Tuấn TP HỒ CHÍ MINH, 2023 NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN Tp.HCM, ngày tháng năm 2023 Giảng viên hướng dẫn TS Đỗ Thị Thanh Tuyền LỜI CẢM ƠN Trước hết, nhóm chúng em xin gửi lời cảm ơn đến Trường Đại học Công nghệ thông tin – Đại học Quốc gia TP.HCM thầy cô giảng viên khoa Công nghệ phần mềm tạo điều kiện để chúng em hồn thành đồ án mơn học – Chủ đề Ứng dụng mua quản lý cửa hàng nội thất Chúng em xin gửi lời cảm ơn chân thành sâu sắc đến cô Đỗ Thị Thanh Tuyền giảng viên hướng dẫn trực tiếp trang bị cho chúng em có kiến thức vững để thực đồ án Trong khoảng thời gian thực đồ án, nhóm chúng em học hỏi thêm nhiều kiến thức, kinh nghiệm, biết thêm nhiều công nghệ Chúng em vận dụng kiến thức tảng tích lũy đồng thời kết hợp với việc học hỏi nghiên cứu kiến thức Từ đó, chúng em vận dụng tối đa học để hồn thành báo cáo đồ án Tuy nhiên, trình thực hiện, chúng em khơng tránh khỏi cịn có thiếu sót Chính vậy, chúng em mong nhận góp ý từ phía thầy, nhằm hồn thiện kiến thức, kĩ hành trang để chúng em thực tiếp đề tài khác tương lai Xin chân thành cảm ơn cô! Tp.HCM, ngày tháng năm 2023 Sinh viên thực Hồng Đình Anh Tuấn - Phan Thanh Tú MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH ẢNH 10 DANH MỤC BẢNG 13 TÓM TẮT ĐỒ ÁN 15 Chương TỔNG QUAN ĐỒ ÁN 17 1.1 Lý chọn đề tài 17 1.2 Mục đích 17 1.3 Đối tượng .18 1.4 Phạm vi nghiên cứu .18 1.5 Tổng quan đồ án .19 1.5.1 Tên đồ án 19 1.5.2 Quy trình thực đồ án 19 1.5.3 Link 20 Chương CƠ SỞ LÝ THUYẾT 21 2.1 TypeScript 21 2.1.1 Tổng quan TypeScript 21 2.1.2 Ưu điểm .22 2.1.3 Nhược điểm .23 2.2 React Native 23 2.2.1 Giới thiệu React Native 23 2.2.2 Ưu điểm .24 2.2.3 Nhược điểm .25 2.3 Python 25 2.3.1 Giới thiệu Python 25 2.3.2 Ưu điểm .26 2.3.3 Nhược điểm .27 2.4 Django Django Rest Framework 27 2.4.1 Django .27 2.4.2 Django Rest Framework 29 2.5 PostgreSQL 30 2.5.1 Giới thiệu PostgreSQL 30 2.5.2 Ưu điểm .31 2.5.3 Nhược điểm .31 2.6 Web scraper với BeautifulSoup4 Selenium Chromedriver 32 2.7 Hệ thống khuyến nghị tích hợp với Recombee 32 2.7.1 Khái niệm 32 2.7.2 Phân loại hệ thống khuyến nghị 33 2.7.3 Recombee – Recommender as a service 35 2.8 Hệ thống tốn tích hợp PayPal 36 2.8.1 Giới thiệu 36 2.8.2 PayPal sandbox 36 2.8.3 REST APIs 37 Chương PHÂN TÍCH THIẾT KẾ HỆ THỐNG .39 3.1 Kiến trúc tổng quan .39 3.2 Kiến trúc chi tiết phía server .40 3.3 Yêu cầu chức 42 3.3.1 Usecase diagram 42 3.3.2 Mô tả chi tiết usecase 44 3.3.2.1 Xem danh mục .44 3.3.2.2 Tìm kiếm lọc .44 3.3.2.3 Xem chi tiết sản phẩm 45 3.3.2.4 Đánh giá sản phẩm .45 3.3.2.5 Thêm sản phẩm vào giỏ hàng 46 3.3.2.6 Thanh toán .46 3.3.2.7 Thêm sản phẩm vào danh mục yêu thích 47 3.3.2.8 Sản phẩm phổ biến .48 3.3.2.9 Quản lý tài khoản 48 3.3.2.10 Quản lý đơn hàng - Customer 49 3.3.2.11 Quản lý đơn hàng - admin 49 3.3.2.12 Quản lý sản phẩm 50 3.3.2.13 Quản lý danh mục 51 3.3.2.14 Quản lý voucher 51 3.3.2.15 Quản lý quảng cáo .52 3.3.3 Một vài activity diagram 53 3.3.3.1 Thêm sản phẩm vào giỏ hàng 53 3.3.3.2 Thêm sản phẩm vào danh mục yêu thích 54 3.3.3.3 Tạo đơn hàng 55 3.3.3.4 Cập nhật thông tin người dùng 56 3.4 Thiết kế sở liệu 57 3.4.1 Database schema .57 3.4.2 Mô tả chi tiết bảng 60 3.4.2.1 Bảng User 60 3.4.2.2 Bảng product 61 3.4.2.3 Bảng order .62 3.4.2.4 Bảng order detail 63 3.4.2.5 Bảng cart item 64 3.4.2.6 Bảng favorite item 65 3.4.2.7 Bảng category 66 3.4.2.8 Bảng variation 66 3.4.2.9 Bảng review 67 3.4.2.10 Bảng voucher .68 3.4.2.11 Bảng used voucher .69 3.4.2.12 Bảng address 69 3.4.2.13 Bảng payment provider 70 3.4.2.14 Bảng payment 71 Chương XÂY DỰNG ỨNG DỤNG .72 4.1 Screen flow 72 4.2 Xây dựng ứng dụng phía khách hàng 73 4.2.1 Màn hình bắt đầu .73 4.2.2 Màn hình đăng nhập - đăng ký 74 4.2.3 Màn hình quên mật 75 4.2.4 Màn hình trang chủ 76 4.2.5 Màn hình chi tiết sản phẩm .77 4.2.6 Màn hình bình luận đánh giá 78 4.2.7 Màn hình giỏ hàng .79 4.2.8 Màn hình giỏ hàng rỗng 80 4.2.9 Màn hình danh sách u thích 81 4.2.10 Màn hình chức người dùng 82 4.2.11 Màn hình catalog .83 4.2.12 Màn hình danh mục sản phẩm 84 4.2.13 Màn hình xếp 85 4.2.14 Màn hình lọc 86 4.2.15 Màn hình checkout bước - chọn địa giao hàng 87 4.2.16 Màn hình checkout bước – chọn phương thức toán .88 4.2.17 Màn hình checkout bước – xác nhận thơng tin đặt hàng 89 4.2.18 Màn hình đặt hàng thành công 90 4.2.19 Màn hình lịch sử đặt hàng 91 4.2.20 Màn hình điểm thưởng người dùng 92 4.2.21 Màn hình chi tiết đơn đặt hàng 93 4.2.22 Màn hình thông tin người dùng 94 4.2.23 Màn hình danh sách địa người dùng .95 4.2.24 Màn hình thêm địa .96 4.2.25 Màn hình danh sách phương thức tốn .97 4.2.26 Màn hình thêm phương thức toán 98 4.3 Xây dựng ứng dụng phía admin 99 4.3.1 Màn hình chọn tác vụ 99 4.3.2 Màn hình quản lý sản phẩm 100 4.3.3 Màn hình quản lý danh mục 101 4.3.4 Màn hình quản lý voucher .102 4.3.5 Màn hình quản lý thông tin sản phẩm .103 4.3.6 Màn hình quản lý chi tiết danh mục 104 4.3.7 Màn hình quản lý chi tiết voucher 105 4.3.8 Màn hình quản lý đơn đặt hàng 106 4.3.9 Màn hình thơng tin chi tiết đơn đặt hàng 107 4.3.10 Màn hình thống kế số liệu mua sắm khách hàng 108 4.3.11 Màn hình quản lý thơng tin admin 109 4.4 Scrape liệu đổ liệu vào database hệ thống 109 4.5 Hệ thống khuyến nghị sản phẩm sử dụng Recombee 112 4.5.1 Tổng quan cách hoạt động Recombee 112 4.5.2 Áp dụng vào đồ án 113 4.5.2.1 Xây dựng Source Data 113 4.5.2.2 Thực tạo khuyến nghị 118 4.6 Hệ thống tốn tích hợp PayPal 119 4.6.1 Các APIs sử dụng 119 4.6.1 Áp dụng vào đồ án 120 Chương KẾT LUẬN .122 5.1 Ưu điểm: 122 5.2 Nhược điểm: 123 5.3 Hướng phát triển: .124 TÀI LIỆU THAM KHẢO .126 Hình 4.41 Trích xuất liệu sản phẩm 4.5 Hệ thống khuyến nghị sản phẩm sử dụng Recombee 4.5.1 Tổng quan cách hoạt động Recombee Có ba giai đoạn phải trải qua sử dụng Recombee: 112 • Source Data: Bao gồm Item Properties, User Properties Live Interaction Item Properties thuộc tính sản phẩm, User Properties thơng tin người dùng, Live Interaction tương tác người dùng với sản phẩm • Recommender Settings: Bao gồm cài đặt cho việc lọc như: lọc, ràng buộc thiết lập cấu hình chủ đề khuyến nghị • Recommendations: Các liệu cấu hình bên sau train xử lý cho kết khuyến nghị Nếu người dùng tương tác dựa kết khuyến nghị, hệ thống thu thập liệu tiếp tục cải thiện chế Hình 4.42 Các giai đoạn sử dụng Recombee 4.5.2 Áp dụng vào đồ án 4.5.2.1 Xây dựng Source Data Source Data Recombee nguồn liệu để dịch vụ phân tích xử lý chúng Source Data lưu database riêng quản lý Recombee 113 Hình 4.43 Database Recombee Recombee cung cấp cho database khác nhau, database dành cho trình phát triển, database cho giai đoạn triển khai vận hành Nhóm chúng em định sử dụng database cho trình phát triển để ứng dụng vào đồ án Những liệu cần giai đoạn xây dựng Source Data bao gồm: Item Properties (thuộc tính sản phẩm), User Properties (thuộc tính người dùng) Live Interaction (tương tác người dùng sản phẩm) Đối với Item Properties, nhóm kết hợp với liệu lấy từ giai đoạn scrape từ website IKEA, lưu vào database hệ thống (PostgreSQL) database Recombee Khác với database thông thường, database Recombee sử dụng để tối ưu hoá cho việc xử lý thơng tin sản phẩm, nên cung cấp số kiểu liệu sau: double, boolean, image (Recombee xử lý hình ảnh), image_list (danh sách hình ảnh), int, string, set (danh sách), timestamp Trong đó, 114 thuộc tính chúng em định sử dụng bao gồm: avg_rating (trung bình đánh giá), category_id (mã định danh danh mục), category_name (tên danh mục), desc (mô tả), discount (phần trăm giảm giá), is_deleted (đã xoá – hỗ trợ cho soft delete), name (tên sản phẩm), price (giá sản phẩm), reviews_count (số người đánh giá), thumbnail (hình ảnh sản phẩm) Hình 4.44 Một số thuộc tính sản phẩm Các liệu sản phẩm thêm vào lần nhất, sau tạo liệu sản phẩm PostgreSQL database hệ thống Đoạn code mô tả cho việc thêm liệu sản phẩm lên database Recombee 115 Hình 4.45 API View dùng để tạo sản phẩm Đối với User Properties, liệu người dùng đơn giản, nên nhóm sử dụng thuộc tính để hình thành liệu người dùng: avatar (hình ảnh đại diện người dùng), gender (giới tính người dùng) Dữ liệu thêm người dùng tạo tài khoản 116 Hình 4.46 Một số thuộc tính người dùng Đối với Live Interaction, người dùng thực thao tác tương tác sản phẩm hệ thống, ứng dụng tiến hành cập nhật tương tác lên database Recombee Mỗi hành động tương tác có hệ số điểm khác nhau, cụ thể sau: • Hành động xem chi tiết sản phẩm: Khi người dùng xem chi tiết sản phẩm (0.5 điểm) • Hành động thêm vào/xố khỏi danh sách u thích: Khi người dùng nhấn nút yêu thích/bỏ yêu thích sản phẩm (1 điểm) • Hành động thêm vào/xoá khỏi giỏ hàng (1 điểm) • Đánh giá sản phẩm: Khi người dùng đánh giá sản phẩm, số điểm hành động dựa vào số mà người dùng đánh giá Đối với Recombee dao động từ [-1, 1] Đối với hệ thống đánh giá dựa sao, hệ số tính theo cơng thức (số – 3) / • Hành động tốn Khi người dùng tiến hành tốn thành cơng qua thẻ tín dụng ví điện tử PayPal (2 điểm) Ngồi ra, thực việc hoàn thiện Source Data, Recombee cung cấp tiến độ mức độ hoàn thiện liệu, dựa số sau: thuộc tính liệu, mức độ tương tác người dùng Dữ liệu sản phẩm nhiều, yêu cầu nhiều mức độ tương tác Ở liệu scrape từ website IKEA 117 nhóm nhiều (48 sản phẩm, với gần 200 biến thể), lượng người dùng thời gian hạn chế, nên mức độ tương tác liệu hệ thống cịn chưa nhiều Hình 4.47 Mức độ hồn thiện liệu 4.5.2.2 Thực tạo khuyến nghị Sau có đầy đủ liệu, nhóm tiếp tục cài đặt cấu hình ngữ cảnh cho Recombee để dịch vụ tối ưu hoá cho nội dung E-commerce Sau nhóm tiến hành thực tạo khuyến nghị cho người dùng Dịch vụ Recombee áp dụng mơ hình khuyến nghị Hybrid, kết hợp Contentbased filtering Collaborative filtering, nên giải số vấn đề thường gặp hệ thống khuyến nghị như: cold start (vấn đề người dùng mới), gray sheep (những người dùng có sở thích không giống ai), … Khuyến nghị hệ thống nhóm bao gồm gợi ý sản phẩm cá nhân hố tìm kiếm Đối với gợi ý sản phẩm Nhóm gợi ý sản phẩm vị trí sau ứng dụng: • Trang chủ: Ở trang chủ thể gợi ý sản phẩm cách tổng quát Ở kết hợp Collaborative filtering lẫn Content-based filtering Dữ liệu bao gồm thuộc tính, thơng tin chi tiết sản phẩm, đồng thời thuộc tính người dùng tương tác khứ người dùng với sản phẩm • Trang chi tiết sản phẩm: Ở đây, gợi ý dựa vào nội dung, thông tin sản phẩm người dùng xem để đưa gợi ý Nói cách khác, phương pháp sử dụng Content-based filtering 118 Đối với cá nhân hố việc tìm kiếm, ứng dụng vào việc tìm kiếm sản phẩm toàn sản phẩm danh mục cụ thể Phương pháp sử dụng Content-based filtering lẫn Collaborative filtering, đảm bảo sản phẩm trả xác với nhu cầu người dùng Về thuộc tính sử dụng để tìm kiếm lọc thuộc tính xuất phần Item Properties đề cập bên Recombee có hỗ trợ tính đánh giá độ hiệu khuyến nghị hệ thống Điều thể thơng qua việc số người dùng tương tác vào khuyến nghị mà hệ thống gợi ý Nó thực cách, khuyến nghị trả kèm recommId, sau đó, người dùng thực tương tác vào khuyến nghị này, ta cần đính kèm recommId vào request cập nhật tương tác lên Recombee Điều giúp khuyến nghị đánh giá, từ đảm bảo tính hiệu chúng, đồng thời đưa thay đổi hợp lí để cải thiện khuyến nghị 4.6 Hệ thống tốn tích hợp PayPal 4.6.1 Các APIs sử dụng Nhóm sử dụng APIs mà PayPal cung cấp để xây dựng hình thức tốn qua PayPal Các API sử dụng bao gồm: lấy Access token, tạo payment, thực thi payment, hồn tiền • Lấy Access token: o API: ‘https://api.sandbox.paypal.com/v1/oauth2/token’ o Mô tả: sử dụng để lấy mã truy cập (access token) từ PayPal Sandbox Access token loại mã xác thực sử dụng để xác minh danh tính người dùng cho phép họ thực yêu cầu gọi API PayPal Sandbox • Tạo payment: o API: ‘https://api.sandbox.paypal.com/v1/payments/payment’ 119 o Mô tả: thực chức tạo khoản tốn PayPal Sandbox với thơng tin cung cấp tham số data Sau khoản toán tạo thành công, hàm trả thông tin khoản toán paymentId (ID khoản toán) approvalUrl (URL để người dùng xác nhận hồn tất tốn) • Thực thi payment: o API: ‘https://api.sandbox.paypal.com/v1/payments/payment/${paymentId} /execute’ o Mô tả: thực việc thực (execute) khoản toán PayPal Sandbox với paymentId payerId cung cấp Sau việc thực khoản tốn thành cơng trả captureId, ID giao dịch toán thực hiện, với tồn liệu phản hồi từ API • Hồn tiền: o API: ‘https://api.sandbox.paypal.com/v1/payments/sale/${captureId}/refu nd’ o Mơ tả: thực việc hồn tiền (refund) cho khoản tốn PayPal Sandbox với captureId cung cấp Sau việc hồn tiền thành cơng trả thơng tin việc hoàn tiền từ API PayPal 4.6.1 Áp dụng vào đồ án Trong trình đặt hàng, bước thứ – xác nhận đơn hàng, hệ thống kiểm tra phương thức toán bạn chọn bước Nếu phương thức chọn PayPal, tiến hàng gọi dịch vụ “createPayPalPayment” với tham số thông tin chi tiết đơn đặt hàng nhận lại “approvalUrl” Nếu “approvalUrl” hợp lệ, thống mở WebView với URL vừa nhận 120 WebView truyền vào props onNavigationStateChange hàm tên hàm nhận biết thay đổi URL WebView Nếu tạo giao dịch thành công, tiến hành thực thi giao dịch cuối lưu lại thông tin giao dịch kho liệu hệ thống Nếu thất bại thông báo Trong thông tin chi tiết đơn đặt hàng, đơn hàng trình thực người dùng chọn hủy đơn hàng, hệ thống thực thi dịch vụ “refundPayPalPayment” với tham số truyền vào “captureId” lưu key paymentInfo hệ thống giao dịch thực thi thành cơng Q trình tương tự admin cập nhật trang thái “Cancel” cho đơn hàng toán PayPal, hệ thống gọi API tiến hành hoàn tiền cho khách hàng 121 Chương 5.1 KẾT LUẬN Ưu điểm: Xây dựng ứng dụng thương mại điện tử cho đồ nội thất với UI/UX đại, thân thiện với người dùng Để xây dựng ứng dụng có giao diện đại thân thiện, nhóm tập trung vào việc nghiên cứu áp dụng xu hướng thiết kế giao diện nhất, đồng thời giữ cho trải nghiệm người dùng đơn giản dễ sử dụng Bên cạnh đó, chúng em trọng lựa chọn màu sắc, hình ảnh biểu tượng cho phù hợp với thị hiếu khách hàng, giúp thúc đẩy hấp dẫn tạo dựng niềm tin người dùng Ứng dụng có đầy đủ chức phục vụ tốt cho chức mua quản lý cửa hàng đồ nội thất Để làm điều đó, nhóm phân tích thiết kế chức cần thiết cho ứng dụng, bao gồm danh mục sản phẩm, trang chi tiết sản phẩm, giỏ hàng, toán, lịch sử mua hàng, đánh giá sản phẩm, tìm kiếm sản phẩm… Đảm bảo giao diện người dùng cho chức đơn giản, dễ hiểu dễ dàng điều hướng Tích hợp hệ thống khuyến nghị Recombee để nâng cao trải nghiệm mua sắm khách hàng Chúng em nghiên cứu tích hợp thành công Recombee API vào ứng dụng, sử dụng hệ thống khuyến nghị giúp gợi ý sản phẩm tương tự phù hợp với lựa chọn người dùng Trong q trình này, chúng em đảm bảo tích hợp không gây ảnh hưởng đến tốc độ hiệu ứng dụng Tích hợp hệ thống tốn qua ví điện PayPal, giúp cho việc tốn tiến hành nhanh chóng, an tồn tiện lợi Việc đăng ký tài khoản PayPal tích hợp PayPal API vào ứng dụng, cho phép người dùng toán cách nhanh chóng tiện lợi cách sử dụng ví điện tử Điều cịn góp phần đảm bảo an tồn thơng tin cá nhân thơng tin tốn người dùng q trình giao dịch Các giai đoạn phân tích thiết kế nhóm trọng để đảm bảo ứng dụng xây dựng hoàn thiện Trong giai đoạn chúng em xác định rõ 122 yêu cầu chức năng, đối tượng người dùng, luồng công việc cần thiết để xây dựng ứng dụng Sau tiến hành vẽ sơ đồ hình giao diện người dùng tạo maquettes (mockups) để hình dung trước cấu trúc giao diện ứng dụng cuối thiết kế sở liệu cho phù hợp xác định tầng logic giao diện cần thiết Bên cạnh giai đoạn phát triển phân chia cơng việc nhóm chúng em lên kế hoạch đầy đủ để hoàn thành chức thời gian hợp lý Phần cơng việc cho thành viên nhóm thảo luận xác định thời hạn hoàn thành nhiệm vụ Chúng em sử dụng công nghệ để phân cơng theo dõi tiến độ linh hoạt Trello để theo dõi tiến độ đáp ứng kịp thời với thay đổi điều chỉnh cần thiết Đảm bảo chế kiểm tra đánh giá chất lượng ứng dụng thường xuyên để đảm bảo hoàn thiện đáp ứng yêu cầu người dùng 5.2 Nhược điểm: Một vài xử lý cịn bị delay, chưa hồn tồn tối ưu trải nghiệm người dùng Điều phần nằm việc chúng em thiếu kinh nghiệm thời gian tiến hành dự án hạn chế, làm cho cấu trúc thiết kế không tối ưu ứng dụng Các xử lý khơng tối ưu làm cho trải nghiệm người dùng trở nên chậm chạp gây delay Phần lọc thơng tin sản phẩm cịn hạn chế Tính lọc lọc theo tiêu chí tiêu chí ln cập nhật dựa kho liệu hệ thống Tuy nhiên trình lọc cịn phụ thuộc vào xử lý back-end dẫn đến việc delay xuất kết mà người dùng mong muốn Điều góp phần làm giảm trải nghiệm người dùng Chưa có tính cho khách hàng chat trực tuyến với nhân viện với chat box Điều nhược điểm lớn dự án chúng em, gây tình trạng thiếu phản hồi phản ứng nhanh chóng Khơng lắng nghe phản hồi người 123 dùng không phản ứng nhanh chóng làm hội cải thiện ứng dụng giải hạn chế Chỉ hỗ trợ phương thức đăng nhập thông qua email password Điều gây khó khăn cho người dùng họ không nhớ mật không muốn sử dụng email Chúng em bổ sung thêm nhiều phương thức đăng nhập khác tài khoản mạng xã hội để cải thiện trải nghiệm đăng nhập người dùng 5.3 Hướng phát triển: Xử lý tác vụ tốt hơn, giúp tăng trải nghiệm người dùng Để đạt điều này, chúng em có thể: Tối ưu hóa hiệu ứng dụng cách sử dụng cơng nghệ phương pháp lập trình hiệu Sử dụng kỹ thuật tải trước (preloading) để giảm thời gian tải trang tối ưu hóa thời gian phản hồi Đảm bảo giao diện người dùng đơn giản, trực quan dễ sử dụng để người dùng tìm kiếm mua sản phẩm cách thuận tiện nhanh chóng Thực kiểm tra tối ưu hóa ứng dụng thường xuyên để loại bỏ lỗi tránh cố xảy người dùng sử dụng Cho phép toán với đa dạng phương thức Mở rộng tính tốn để hỗ trợ đa dạng phương thức Momo, ví điện tử, thẻ tín dụng, ứng dụng tốn di động, chí mã QR để tiện lợi cho người dùng việc chọn phương thức tốn Đảm bảo tích hợp phương thức tốn an tồn đáng tin cậy, bảo vệ thơng tin người dùng giao dịch họ Xây dựng thêm chat box có tích hợp AI để hỗ trợ người dùng thời điểm đồng thời giảm thời gian làm việc nhân viên cửa hàng Tích hợp chat box thơng minh dựa trí tuệ nhân tạo (AI) để cung cấp hỗ trợ tức cho người dùng Chat box giải đáp câu hỏi thường gặp sản phẩm, sách giao hàng, thơng tin tốn chương trình khuyến Tùy chỉnh chat box để có khả tương tác trả lời câu hỏi phức tạp thông qua việc sử dụng trí tuệ nhân tạo tiên tiến Xây dựng tính cho phép chia sản phẩm lên tảng khác Cung cấp tính chia sẻ sản phẩm thông qua tảng mạng xã hội phổ biến 124 Facebook, Instagram, Pinterest, Twitter, v.v Đảm bảo tính chia sẻ dễ dàng sử dụng hấp dẫn, giúp người dùng dễ dàng chia sẻ sản phẩm u thích với bạn bè gia đình, từ tăng khả lan truyền thơng tin tăng lưu lượng truy cập đến ứng dụng 125 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Expo, Expo documentation [Online] Available: https://docs.expo.dev/ [Truy cập lần cuối 25-06-2023] [2] React Native, React Native documentation [Online] Available: https://reactnative.dev/docs/getting-started [Truy cập lần cuối 22-06-2023] [3] Zustand, Zustand documentation [Online] Available: https://docs.pmnd.rs/zustand/getting-started/introduction [Truy cập lần cuối 2406-2023] [4] Cryce Truly, Django Rest Framework for beginners [Online] Available: https://www.youtube.com/playlist?list=PLxq4INfd95FWHy9M3Gt6NkUGR2R2yqT8 [Truy cập lần cuối 28-05-2023] [5] Django Rest Framework, Django Rest Framework documentation [Online] Available: https://www.django-rest-framework.org/topics/documenting-yourapi/ [Truy cập lần cuối 02-06-2023] [6] Django, Django documentation [Online] Available: https://docs.djangoproject.com/en/4.2/ [Truy cập lần cuối 03-07-2023] [7] JavaScript Mastery, Build and Deploy a React Native App | 2023 React Native Course Tutorial for Beginners [Online] Available: https://www.youtube.com/watch?v=mJ3bGvy0WAY [Truy cập lần cuối 22-062023] [8] Recombee, Recombee documentation [Online] Available: https://docs.recombee.com/ [Truy cập lần cuối 05-07-2023] [9] PayPal, Get started with PayPal APIs [Online] Available: https://developer.paypal.com/api/rest/ [Truy cập lần cuối 02-07-2023] ~ HẾT ~ 126