王寶軍

摘 要：本文通過商品標(biāo)簽化與關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)相結(jié)合的方法，建立多維度標(biāo)簽化交易數(shù)據(jù)集，利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法構(gòu)建多維度關(guān)聯(lián)規(guī)則集，探索電子商務(wù)企業(yè)商品關(guān)聯(lián)推薦的精準(zhǔn)化與智能化應(yīng)用研究。

關(guān)鍵詞：關(guān)聯(lián)規(guī)則;精準(zhǔn)營銷;電子商務(wù)

引言：隨著大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)的快速發(fā)展與成熟，電子商務(wù)領(lǐng)域也迎來了新的發(fā)展機遇與挑戰(zhàn)，如何更加智能、精準(zhǔn)、有效地向客戶推送合適的商品，已然成為各大電子商務(wù)賣家極力提升的核心競爭力之一。電子商務(wù)企業(yè)面對海量的商品與多樣化的客戶需求，在商品關(guān)聯(lián)推薦方面還缺少智能有效的方法與工具，雖然部分企業(yè)已經(jīng)借助關(guān)聯(lián)規(guī)則方法為企業(yè)進行關(guān)聯(lián)商品推薦，但因未能考慮客戶標(biāo)簽因素而精準(zhǔn)度不足。因此，本文將通過商品標(biāo)簽化與關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)結(jié)合的方法，探索千人千面背景下電子商務(wù)商品關(guān)聯(lián)推薦的精準(zhǔn)化與智能化。

一、關(guān)聯(lián)規(guī)則及其傳統(tǒng)應(yīng)用方法中的不足

1.關(guān)聯(lián)規(guī)則基本概念

關(guān)聯(lián)規(guī)則是通過對事務(wù)數(shù)據(jù)庫進行關(guān)聯(lián)性分析與挖掘，尋找事務(wù)之間的簡單關(guān)聯(lián)關(guān)系或者序列關(guān)聯(lián)關(guān)系，其一般表現(xiàn)形式為：前項→后項（支持度（support）=s%，置信度（confidence）=c%），或簡寫為X→Y（S=s%，C=c%）。假設(shè)在電商環(huán)境存在X和Y兩種商品，規(guī)則X→Y中，支持度表示X和Y同時被購買的概率P（X∩Y），置信度表示X被購買的情況下，Y被購買的條件概率P（Y|X）。

2.關(guān)聯(lián)規(guī)則在電子商務(wù)商品關(guān)聯(lián)推薦應(yīng)用中的不足

通過“啤酒與尿布”的故事，我們了解了傳統(tǒng)商超市場可以通過關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘發(fā)現(xiàn)商品之間的相關(guān)性，并通過優(yōu)化商品貨架及櫥窗擺放提升商品交易額。電子商務(wù)環(huán)境下，利用關(guān)聯(lián)規(guī)則也能幫企業(yè)進行商品相關(guān)性的挖掘，為客戶推送合適的關(guān)聯(lián)商品，然而對比超市貨架擺放的單一方式，電子商務(wù)平臺的商品推薦可以因人而異，然而傳統(tǒng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則方法應(yīng)用缺少對客戶因素的考慮，關(guān)聯(lián)推薦缺乏差異化，不符合未來智能化、精準(zhǔn)化的營銷發(fā)展要求。

二、商品標(biāo)簽化與關(guān)聯(lián)規(guī)則組合應(yīng)用

鑒于傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)規(guī)則方法未能結(jié)合客戶因素，因人而異的個性化向客戶推送關(guān)聯(lián)商品，本文將結(jié)合電子商務(wù)實際，通過商品標(biāo)簽化與關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)相結(jié)合的方法，面向多樣的客戶標(biāo)簽特征，探索智能化關(guān)聯(lián)商品推薦策略。

1.商品標(biāo)簽化

商品標(biāo)簽化是指根據(jù)商品的屬性特征和客戶標(biāo)簽特征為商品進行打標(biāo)的過程，通過不同標(biāo)簽維度的打標(biāo)，實現(xiàn)商品標(biāo)簽與訪客標(biāo)簽的有機結(jié)合，其過程分為產(chǎn)品歸并、標(biāo)簽設(shè)計和標(biāo)簽填充，流程詳見圖1。

圖1 商品標(biāo)簽化流程圖

（1）商品歸并

依據(jù)商品上一級商品類目屬性以及企業(yè)自身商品目錄設(shè)計對商品進行歸并，產(chǎn)生商品統(tǒng)稱表，如表1為商品歸并示例。

（2）商品標(biāo)簽設(shè)計

企業(yè)根據(jù)消費者標(biāo)簽特征因素，進行不同維度的商品標(biāo)簽設(shè)計，商品標(biāo)簽的設(shè)計需要結(jié)合客戶需求，選取對消費者影響較大的維度作為商品標(biāo)簽項，如果客戶需求發(fā)生了重大變化，商品標(biāo)簽也需要做相應(yīng)的更新。

商品標(biāo)簽項目設(shè)計，還需與客戶資料數(shù)據(jù)庫相匹配，能夠在客戶訪問店鋪過程中，從客戶資料數(shù)據(jù)庫中識別出相應(yīng)的維度，如消費層級、客戶年齡等標(biāo)簽。如果企業(yè)所設(shè)計商品標(biāo)簽，無法在客戶數(shù)據(jù)庫或者客戶訪問信息中提取到，那這個維度設(shè)計將缺乏實用性。例如客戶心情標(biāo)簽，企業(yè)無法通過客戶登錄信息而判斷客戶的心情狀況，因此這個標(biāo)簽缺乏實用性。

（3）商品標(biāo)簽填充

對于商品標(biāo)簽的填充不能機械完成，商品標(biāo)簽填充質(zhì)量的好壞將直接影響到商品關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘，企業(yè)需對消費者進行精細調(diào)研與細分，結(jié)合商品屬性因素，正確完成商品標(biāo)簽列表的填充，形成標(biāo)簽化商品列表，如表2示例。

2.商品列表維度化

根據(jù)業(yè)務(wù)需要，將商品統(tǒng)稱與商品標(biāo)簽列表結(jié)合，形成不同維度的商品維度列表，商品維度化名稱通過商品編號關(guān)聯(lián)，如表3。

3.交易數(shù)據(jù)獲取與格式化

進行商品關(guān)聯(lián)規(guī)則研究的理想數(shù)據(jù)來自于企業(yè)的訂單數(shù)據(jù)，但是當(dāng)需要對市場或者競爭對手進行研究時，企業(yè)也可以通過采集相關(guān)企業(yè)電子商務(wù)平臺公開的評價數(shù)據(jù)，進行反向交易訂單推導(dǎo)，但是這種方法可能會有一定誤差且時效有一定滯后。企業(yè)獲得交易數(shù)據(jù)后，需要對交易數(shù)據(jù)格式化處理，生成由（交易序號，商品編號）構(gòu)成的交易列表，如圖2。

4.交易列表維度化

依據(jù)商品維度化列表，將交易列表中的商品編號替換為商品維度化名稱，生成維度化交易列表。維度化交易列表的數(shù)量取決于產(chǎn)品標(biāo)簽的數(shù)量，不同的標(biāo)簽還可以結(jié)合使用，如價格與功效結(jié)合，生成價格功效維度交易列表，企業(yè)應(yīng)根據(jù)實際需要及客戶數(shù)據(jù)庫標(biāo)簽現(xiàn)狀，生成所需的維度化交易列表，如表4示例。

5.多維度關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘及應(yīng)用

在生成交易維度化列表后，企業(yè)擁有了來自不同標(biāo)簽維度視角的交易數(shù)據(jù)集，此時企業(yè)需要利用合適的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，對不同維度的交易數(shù)據(jù)集進行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，從不同的維度視角生成多維度關(guān)聯(lián)規(guī)則集，然后再根據(jù)客戶的標(biāo)簽信息（如：消費層級、性別等），從對應(yīng)維度的關(guān)聯(lián)規(guī)則集中提取關(guān)聯(lián)商品進行推送，其應(yīng)用流程見圖3。

三、商品標(biāo)簽化與關(guān)聯(lián)規(guī)則應(yīng)用示例研究

本示例研究將基于商品標(biāo)簽化與關(guān)聯(lián)規(guī)則經(jīng)典算法aprior結(jié)合進行，對某家居用品天貓旗艦店商品的關(guān)聯(lián)規(guī)則進行研究。本研究通過八爪魚軟件抓取該店鋪公開評論數(shù)據(jù)，并通過將評論數(shù)據(jù)中的用戶名、用戶等級及交易日期組合作為用戶識別標(biāo)志，以識別同一客戶的評論行為，從而反推一段時期的用戶交易數(shù)據(jù)。本文一共采集評價數(shù)據(jù)8781條，識別用戶交易5448筆。

1.價格維度標(biāo)簽化關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

根據(jù)該天貓店鋪價格分布特點，對價格區(qū)間標(biāo)簽進行填充，即可生成基于價格維度的交易列表，然后通過關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，設(shè)定最小支持度S=0.001及最小置信度C=0.4，得到基于價格維度的商品關(guān)聯(lián)規(guī)則。為更好展示挖掘結(jié)果，表5對挖掘的規(guī)則進行重復(fù)項及相似項進行剔除，優(yōu)先展示梯度值較高的5條關(guān)聯(lián)規(guī)則。

價格區(qū)間標(biāo)簽與消費者的消費層級以及歷史平均客單價密切相關(guān)，企業(yè)可以通過識別客戶的消費層級標(biāo)簽，確定客戶所處的價格區(qū)間，精準(zhǔn)應(yīng)用相應(yīng)關(guān)聯(lián)規(guī)則向客戶推送合適的商品。根據(jù)挖掘的關(guān)聯(lián)規(guī)則，相同或相近價位層級的商品容易共同售出，也體現(xiàn)了消費者在產(chǎn)品價格區(qū)間上具有購買習(xí)慣，正確價位匹配的商品推薦更容易符合客戶的需要，從而產(chǎn)生更高的流量轉(zhuǎn)化率。

2.功能維度標(biāo)簽化關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

根據(jù)該天貓店鋪商品功能屬性，對交易中涉及的商品功能標(biāo)簽屬性進行填充，并生成基于商品功能維度的交易列表，然后進行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，設(shè)定最小支持度S=0.001與最小置信度C=0.4，生成基于功能維度的商品關(guān)聯(lián)規(guī)則，為更好展示挖掘結(jié)果，表6對挖掘的規(guī)則進行重復(fù)項及相似項進行剔除，優(yōu)先展示梯度值較高的5條關(guān)聯(lián)規(guī)則。

商品功能維度與消費的功能性購物偏好維度關(guān)系密切，如皮膚干燥的客戶傾向購買滋潤型護膚商品，而有美白功能需求的客戶則偏向于購買美白類護膚商品，因此企業(yè)可以通過挖掘消費者的購物記錄，對客戶進行功能性打標(biāo)，然后將客戶標(biāo)簽與挖掘的關(guān)聯(lián)規(guī)則相匹配，為客戶精準(zhǔn)的推送功能性相關(guān)商品。從挖掘到的關(guān)聯(lián)規(guī)則來看，相同或相近功效的商品容易共同售出，也印證了客戶購物具有功能性偏好，精準(zhǔn)的功能維度產(chǎn)品推送，能更加有效觸及客戶的需求點，提升流量的轉(zhuǎn)化率。

四、結(jié)語

基于電子商務(wù)市場競爭的不斷加劇，流量成本也在不斷攀升，精準(zhǔn)有效的關(guān)聯(lián)商品推送是電商平臺及企業(yè)提升流量價值與企業(yè)效益的有效手段，本文通過商品標(biāo)簽化方法與關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘應(yīng)用技術(shù)的融合，挖掘構(gòu)建多維關(guān)聯(lián)規(guī)則集，依據(jù)客戶標(biāo)簽差異化進行商品關(guān)聯(lián)推薦，為電子商務(wù)精準(zhǔn)化、智能化商品關(guān)聯(lián)推薦提供了一個新的思路。

參考文獻：

[1]袁曉建，張岐山，甘智平，陳煥輝，傅龍?zhí)?Apriori算法的改進及在電子商務(wù)中的應(yīng)用[J].福州大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2018，46（03）：330-334.

[2]李佳慧，趙剛.基于大數(shù)據(jù)的電子商務(wù)用戶畫像構(gòu)建研究[J].電子商務(wù)，2019（01）：46-49.

[3]劉海，盧慧，阮金花，田丙強，胡守忠.基于“用戶畫像”挖掘的精準(zhǔn)營銷細分模型研究[J].絲綢，2015，52（12）：37-42+47.