電商網(wǎng)站如何實現(xiàn)精準(zhǔn)推薦

2022-06-18    分類: 網(wǎng)站建設(shè)

去商場前,你告訴自己今天只買T恤,出商場時,你還是拎了大包小包……導(dǎo)購員看你摸了摸連衣裙,讓你免費試穿,結(jié)果你這一穿就不愿脫下了,而且一件接一件。導(dǎo)購猜測顧客喜歡什么,推薦顧客試穿,滿足雙方各自的心理訴求來達(dá)成交易。電商網(wǎng)站如何猜測用戶的心思,推薦商品達(dá)成交易呢?我們不可能讓人來感知用戶的訴求,只能用數(shù)據(jù)和規(guī)則告訴用戶,我知道你看上的是這件商品。所有不著調(diào)的推薦都是耍流氓,不著調(diào)的推薦不如不推薦。

一、推薦算法

推薦算法主要有基于內(nèi)容的推薦算法、協(xié)同過濾算法和基于人口的統(tǒng)計學(xué)推薦。先來科普下這幾種推薦算法:

1、內(nèi)容的推薦算法(CB):為每個item提取特征建模

CB基于商品相關(guān)性構(gòu)建商品模型推薦。商品相關(guān)性包括商品類目、屬性、參數(shù)、關(guān)鍵詞、組合商品等。

舉個簡單栗子,你去買手機(jī),導(dǎo)購員看見你進(jìn)來就知道你買手機(jī),這是商品類目;你說,看看粉色的蘋果,內(nèi)存要大點,導(dǎo)購拿來128G的紅色iPhone7,粉色是屬性,內(nèi)存是參數(shù),導(dǎo)購拿來的不是水果,因為蘋果是iPhone的關(guān)鍵詞。等你決定買粉色128G iPhone7時,導(dǎo)購和你說,今天買手機(jī)再加10元可以買一個手機(jī)殼,這個是商品組合推薦。電商系統(tǒng)也是如此,一步步猜中用戶心思,用戶才會信賴網(wǎng)站。目前電商中純粹使用CB算法的不多了,對于初建網(wǎng)站,沒有用戶數(shù)據(jù)的前提下,主要依賴于CB算法推薦商品。

2、協(xié)同過濾算法(CF)

(1)基于用戶的CF

基于用戶對物品的偏好找到相鄰鄰居用戶,將鄰居用戶喜歡的推薦給當(dāng)前用戶。大學(xué)時期和你經(jīng)常一起看電影的閨蜜和你說,最近上映的《摔跤吧,爸爸》很好看,會讓你更想去看這部電影,因為你知道,她喜歡看的,一般你也喜歡看?!跋矚gXX的人也喜歡”就是典型的User CF。


(2)基于物品的 CF

基于用戶對物品的偏好找到相似的物品,然后根據(jù)用戶的歷史偏好,推薦相似的物品給他。經(jīng)常遇到的就是你買褲子時,導(dǎo)購和你說,這款是我們銷量最好的, 剛還買走一個呢。除了物物關(guān)聯(lián)外增加了用戶偏好,根據(jù)大眾偏好預(yù)測你還沒有表示偏好的物品,比如大家都在買。


3、基于人口的統(tǒng)計學(xué)推薦

根據(jù)用戶的屬性建模,通過用戶特征計算用戶間的相似度。常見的有用戶注冊時添加感興趣標(biāo)簽、榜單、熱點等。

推薦算法無外乎是商品相關(guān)性、用戶行為、大眾行為。

二、運(yùn)營推廣

上述的推薦算法是基于數(shù)據(jù)和規(guī)則推薦的,除此之外,還有運(yùn)營需求的推廣。當(dāng)然生活中也是存在的,導(dǎo)購偶爾會強(qiáng)力推薦某個產(chǎn)品時,有人就會懷疑,是不是提成多。除了專題活動推薦外,偶爾也可以在自然推薦規(guī)則中加入人為干擾因素(比如某個品牌優(yōu)先),讓你的運(yùn)營推薦做的不聲不響。移動端的推薦比較推崇的是Feed流,推薦除了不易察覺,還會讓你心甘情愿分享。

三、無處不在的推薦

以天貓為例說明,推薦不是越多越好,推薦是越準(zhǔn)確越好。

首頁:除了各種專題運(yùn)營活動外,根據(jù)用戶的瀏覽歷史猜你喜歡

搜索結(jié)果頁:不漏痕跡地加入人為干擾因素推薦,掌柜熱賣

商品詳情頁:基于大眾瀏覽和商品相關(guān)性的看了又看

會員中心:根據(jù)用戶瀏覽猜你喜歡

訂單詳情頁:運(yùn)營活動推薦,關(guān)注品牌的熱賣單品

購物車頁:掌柜熱賣、品牌收藏、最近瀏覽、猜你喜歡


四、2B電商的區(qū)別

2B的特殊性又來了,2B電商面向的是企業(yè),企業(yè)就會有不同角色操作的人,面向不同的人推薦不同。以采購手機(jī)原材料為例說明,工程師選的是產(chǎn)品(選型),他可以決定采購手機(jī)電池的規(guī)格參數(shù)和品牌,商品推薦可以從規(guī)格參數(shù)和廠家等維度來推薦。采購員是買指定的材料,是無權(quán)更改產(chǎn)品型號和品牌的,但他可以決定商品的價格和供應(yīng)商,商品推薦可以從價格等維度入手。

最后,推薦不是越多越好,推薦是越準(zhǔn)確越好,多而不準(zhǔn)確的推薦,在用戶看來是一次次地眼睛被強(qiáng)奸。

當(dāng)前題目:電商網(wǎng)站如何實現(xiàn)精準(zhǔn)推薦
標(biāo)題路徑:http://muchs.cn/news7/168907.html

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