電商推薦系統(tǒng)進階

來源：天下網商

亞馬遜推薦系統(tǒng)每秒賣出的商品達72.9件，推薦的轉化率高達60%，它清楚消費者的喜好，可以預測出消費者的需求進行推薦形成購買。而目前國內的電商大都未能做到如此程度，推薦系統(tǒng)是國內電商網站未來的一個發(fā)力點，推薦系統(tǒng)的成長可以大致分為以下3個階段。

1非個性化

no personalization

向所有用戶進行相同的推薦，比如根據(jù)編輯的選擇、銷量或點擊率排行榜等進行推薦。

2 一時個性化

ephemeral personalization

一定時間內，向有相同行為的消費者，進行相同的推薦。

3永續(xù)個性化

persistent personalization

不僅根據(jù)用戶短期內的行為，而且結合用戶過去的個人信息和歷史消費行為等進行預測性推薦。要實現(xiàn)“永續(xù)個性化”需要結合客戶分群，例如通過對消費者過去的購買經歷分析消費者的購買頻次、金額、偏好，同時結合消費者年齡、性別等人口屬性及其他數(shù)據(jù)進行分群，之后再根據(jù)消費者最近的行為進行千人千面的推薦。亞馬遜的推薦系統(tǒng)通過結合Acxiom開發(fā)的客戶分群實現(xiàn)。