1399/智能推薦算法(2 / 2)

“天哥,究竟叫我過來乾嗎啊?”楊凡拉過來椅子,坐了下來。

方天指尖不停地敲打著桌麵:“網站要做一個推薦係統。”

“重要嗎?”楊凡問道。

“很重要。”方天語氣肯定道:“這樣可以大大提高用戶的活躍度,更關鍵是,可以提高商品的轉化率。”

轉化率,說白了,就是瀏覽量和成交量,1000個人打開推薦商品頁麵查看,隻有1個人購買,這個轉化率就太低了。

要是推薦的商品是消費者感興趣的,可以大大提高成交量。

楊凡明白了,想要知道消費者的個性化需要,關鍵都在推薦算法。

“這個推薦算法,怎麼做?”

方天摸著下巴想了好一會兒。“第一種,按照消費者的瀏覽記錄和搜索記錄,給消費者推薦商品,這是最簡單也是最容易猜到消費者需求的推薦方式。”

這個不難理解,用戶到電商網站購物,他搜索了什麼,瀏覽了什麼商品,但並沒有立刻下單,網站可以推薦給用戶。

楊凡點點頭:“第二種方式呢?”

“第二種,按照消費者的購買記錄推薦。他曾經購買過的,好評度比較高的,並且這個商品不是耐用品,我們就可以推薦給他。”

楊凡略微思索了一陣子,也全然明白了。曾經購買過給了好評的,證明消費者對這件商品是滿意的,網站就可以給他推薦。

但是,不能是耐用品,比如半個月前消費者在商城買過一部手機,不可能再推薦人家再買一台。

但要是一包雀巢咖啡,嗯,這個就可以再次推薦給消費者。

方天喝下一口咖啡,說道:“第三種,按照周邊產品推薦。例如三天前,消費者在商城買了一個手機,我們就可以推薦手機相關的商品,例如推薦一個耳機,或者一個保護套。”

“在比如,一個男士買了尿布,我們可以推薦他購買啤酒。”

楊凡感到疑惑:“尿布和啤酒相關聯嗎?買尿布的男士會買啤酒?”

“這個問題,你要問李啟光。”

李啟光的兒子剛出生不久,他最有發言權。

李啟光無奈笑道:“好推薦,每次買尿布,我都感覺是一件很鬱悶的事情!”

“哈哈!”方天、楊凡兩人大笑。

“第四種推薦方式,按照用戶分類。網站給消費者進行分類,根據他的年齡、購買力、興趣愛好等等進行分類。”

“通過這樣的智能算法,我們發現a和b是同一類的消費者。”

“假如a客戶買了一本漫畫書,然後再買了一個奧特曼玩具,那麼,當b客戶購買同一款漫畫的時候,可以參考a用戶,給他推薦一個奧特曼。”

楊凡、林可晴、李啟光聽著方天說的推薦算法,感覺很有意思,按照他說的去做,推薦的商品會更加的貼心。

接下來的時間,方天還講了好多,楊凡都記錄下來了。

這套推薦係統說起來簡單,但背後涉及到很複雜的智能算法,技術層麵的事情,就要讓技術員去優化探索了。

就憑借這個強大的推薦係統,商城的購物體驗遠遠甩開其他的同類網站。

最後,方天說道:“這一套推薦係統,不隻是運用在購物網站,它還可以運用在軟雲其他的應用。”

軟雲可不隻是擁有電商網站。

旗下的軟雲新聞,要是用上了這一套算法,推薦的新聞會更加接近用戶的興趣。

還有軟雲視頻,軟雲微博,金玉等等,都可以用上這一套係統。:,,,

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