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在电商平台上进行商品推荐,可以提高整个网站商品销售的有效转化率,增加商品销量。通过分析用户已经浏览、收藏、购买的记录,更精准地理解用户需求,对用户进行聚类、打标签,推荐用户感兴趣的商品,帮助用户快速找到需要的商品。
本文将从常规推荐和个性化推荐两个角度,探讨Shopee电商平台上的商品推荐系统。
常规推荐的商品不会因为用户不同而产生差异,主要是运营配置的活动或固定商品(商品精选)。除了在固定推荐位选定某些商品进行配置,还可以根据浏览、收藏、销售数据做的商品统计,如商品销量排行榜、商品收藏排行榜等,这类推荐对用户的消费决策影响也比较大。
近两年兴起的内容电商也属于商品推荐的一种,通过在内容中嵌入商品购买入口,增加购买转化率。内容形式有长图文、视频推荐、直播推荐等多种形式,对内容进行分类打标,可以缩短用户查找的路径。
个性化推荐系统需要收集用户信息、产品信息及用户画像分类作为输入,利用推荐算法给用户提供个性化商品推荐。完善的推荐系统一般由四部分组成:
1. 用户行为记录模块:负责搜集浏览、购买、评论等用户行为数据。
2. 用户行为分析模块:分析用户对商品的潜在喜好及喜欢程度,建立用户偏好模型。
3. 商品分析模块:分析商品相似度、商品搭配度、目标用户标签等。
4. 推荐算法模块:根据一定规则从备选商品中筛选出目标用户最可能感兴趣的商品。
用户画像是根据用户特征、消费行为习惯等信息进行抽象化,建立标签化的用户模型。商品分析模块的数据为推荐算法提供基础数据。在推荐时,还可以采用一些特殊推荐,如"购买此商品的顾客也同时购买"、"看过此商品后顾客购买的其他商品"等。
在大数据时代,商品推荐虽然提高了商品转化率,但也面临着推荐的准确性和多样性问题。需要不断优化模型,保证推荐结果的相对准确和多样性。
