移动电子商务推荐系统分析

移动电子商务推荐系统分析

目前国内各大电子商务网站意识到推荐系统的重要性,纷纷将推荐系统应用到自身电子商务平台中来,为用户提供个性化的推荐服务,得到用户的好评,也产生了巨大的经济效益。总体来说,移动电商推荐系统的作用主要体现在以下三个方面:

管理员 2020-2-24
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  目前国内各大电子商务网站意识到推荐系统的重要性,纷纷将推荐系统应用到自身电子商务平台中来,为用户提供个性化的推荐服务,得到用户的好评,也产生了巨大的经济效益。总体来说,移动电商推荐系统的作用主要体现在以下三个方面:

  (1)能够更好地吸引新的访问者,将移动电商网站的浏览者转变为购买者。有的用户在访问购物网站时,有时仅仅是随意逛一逛,没有购买商品的想法,或者面对数量庞大的商品库,用户在寻找符合自己需要的商品方面存在困难,此时推荐用户可能感兴趣的商品,用户可能会选择浏览,进而购买商品,从而将网站的单纯浏览者转变为实际购买者。


  (2)增加移动电子商务网站的销售额和交叉销售额。在用户购物的过程中,推荐系统为用户推荐商品,可能激起用户的兴趣,满足其确实需要但尚未发觉的需求,从而有效提高移动电商网站的交叉销售,如用户在购买衣服时,购物网站通过算法为其推荐可以搭配的鞋子,用户可能会选择一起购买,客单价显著提高。

  (3)提高用户对移动电子商务网站的满意度和忠诚度。传统的线下购物模式需要用户走出家门,到门店选购,而门店营业具有时间和空间限制,这限制了用户的选择空间,移动电子商务给予用户更多的选择,用户的转换成本非常低,只需要轻轻滑动屏幕,就能实现不同购物APP之间的切换。移动电子商务推荐系统通过对用户之前网络购物行为的数据挖掘,向用户推荐满足其需要和偏好的商品,如果移动电子商务推荐系统推荐的商品恰好满足用户需求,那么用户对该移动电子商务网站满意度越高,粘性越强。移动电子商务推荐系统在建立长期稳定的客户关系和提高用户的忠诚度方面大有作为,而较高的忠诚度代表较为稳定的用户群体和销售额。

  移动电子商务推荐系统的工作原理大同小异,应用特定的推荐算法的历史行为和相似用户的行为进行挖掘,预测当前用户的需要和偏好户推荐他可能感兴趣的商品。,对用户为当前用。


  推荐系统由三个板块组成,分别为行为记录板块、模型分析板块和推荐板块。行为记录是第一板块,推荐系统记录用户之前的购物行为,例如用户浏览、搜索、关注、收藏、购买、评价等信息。实际上从用户的购买记录中发现其购买了某种商品,不一定是该用户的个人需求,可能是买给别人的节日礼物。因此,在该模块中推荐系统需要通过多重途径,收集用户完整的偏好信息。其次是信息处理阶段,也叫模型分析板块。通过模型分析板块,推荐系统分析用户的历史行为数据,通过各种算法构建模型,挖掘出用户的个人偏好信息,收集用户信息的方式越多,数量越大,就越能提高推荐信息的针对性和准确性。最后是结果呈现阶段,也被称为推荐板块,这是推荐系统的最后阶段,从众多商品信息中筛选出可能满足特定用户需求的信息,并依据多种方式呈现给特定用户。

  推荐系统首先收集、处理和分析用户的历史行为信息,或者用户主动向移动电商推荐系统明确自己的偏好,然后推荐系统充分挖掘用户的行为信息,分析出用户的兴趣和偏好,从而为当前用户推荐其可能感兴趣的商品。在这个过程中,推荐算法中的用户建模发挥重要作用。推荐系统只有尽可能全面地掌握用户的兴趣和偏好,才可能为用户提供满意度较高的推荐。

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