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中智訊（武漢）科技有限公司
基于大數(shù)據(jù)的個性化推薦導流引擎設(shè)計與實現(xiàn)

近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)電子商務(wù)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)上的商品和服務(wù)數(shù)量快速增長，目前，Amazon上有數(shù)百萬圖書，淘寶上有過億的商品，消費者面對如此海量的商品容量，僅僅通過傳統(tǒng)網(wǎng)購系統(tǒng)的分類+搜索方式，難以找到稱心如意的商品。

其次，對于電商來說，僅僅售賣熱門商品，大部分“長尾”商品沉淀在網(wǎng)絡(luò)中，不僅無法挖掘“長尾”商品的銷售機會，而且長期維護大量呆滯商品，造成電商平臺維護和線下供應(yīng)鏈體系資源的極大浪費。

因此，大型電商如Amazon、阿里、京東等都開發(fā)了各自的推薦引擎，通過分析用戶行為和購買歷史，推薦用戶潛在喜歡的商品。在廣大垂直電商領(lǐng)域，也迫切需要利用互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)，收集用戶行為數(shù)據(jù)，分析用戶行為模式，并在此基礎(chǔ)上進行精準的商品和服務(wù)推薦。在這種情況下，中智訊適時推出基于大數(shù)據(jù)的個性化推薦導流引擎，就是為廣大垂直電商客戶提供更加精準和貼心的個性化商品推廣服務(wù)，提高最終用戶的銷售轉(zhuǎn)化率。

一、需求分析

根據(jù)以上背景論述，個性化推薦導流引擎主要解決客戶的以下幾個問題：

商品品類太多，終端用戶通過傳統(tǒng)的“分類+搜索”方式，很難找到滿意的商品。

終端用戶面對很多同類同質(zhì)的商品，面臨“選擇困難”，除了查看評論和交易量外，很難比較評定商品孰好孰壞。

商家擁有大量的“長尾”商品，處于睡眠狀態(tài)，需要發(fā)掘終端用戶對這些商品的潛在需求，提高銷售轉(zhuǎn)化率和商家線下體系的效率。

為了滿足以上需求，我們的解決方案是通過收集終端用戶的網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)，運用大數(shù)據(jù)和機器學習等先進技術(shù)，進行用戶畫像，實現(xiàn)個性化推薦和跨站導流，為每個終端用戶打造“我的、貼心、暖心”的個性化網(wǎng)購場景，提高終端用戶的網(wǎng)購體驗，最終實現(xiàn)商家的收益增長。

以下是個性化推薦和跨站導流具體需求的分析：

(一)用戶行為分析

用戶行為分析是在實時收集用戶行為數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，按照用戶行為特征指標進行統(tǒng)計，將統(tǒng)計結(jié)果以圖表的方式展現(xiàn)給客戶，為更高級的數(shù)據(jù)挖掘和分析提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

(二)個性化推薦

個性化推薦是針對C端用戶在買對網(wǎng)購海量商品時的“信息過載”問題，滿足用戶對個性化推薦服務(wù)的需求。

目前，網(wǎng)購網(wǎng)站一般提供兩種方式作為滿足用戶購物需求的入口：分類和搜索，這兩種方式最終都需要用戶自己從眾多的產(chǎn)品和服務(wù)中挑選。根據(jù)認知心理學實驗，發(fā)現(xiàn)人類面對多于7個選擇時，會感到選擇困難，增加更多的選項，就會給人造成很大的心理壓力。很多顧客面對大量的網(wǎng)上商家和產(chǎn)品名錄會感到無所適從，導致網(wǎng)購體驗的下降。

另一方面，國外一些先進的互聯(lián)網(wǎng)購物和消費網(wǎng)站，如亞馬遜和在線付費視頻提供商Netflix，通過個性化推薦實現(xiàn)的銷售，已經(jīng)占到銷售總額的30%以上。這說明通過個性化推薦在實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)消費增長方面，仍然有很大的空間。

個性化推薦的業(yè)務(wù)場景包括以下幾種：

1、用戶未登錄的推薦：由于缺乏用戶歷史行為數(shù)據(jù)，存在“冷啟動”問題，一般推薦網(wǎng)站“關(guān)注最多”和“本周/本月銷量最多”的產(chǎn)品，用熱門產(chǎn)品激發(fā)用戶購買欲望；
2、用戶已登錄但沒有交易行為數(shù)據(jù)的推薦：這也屬于推薦的“冷啟動”問題，采取網(wǎng)站“關(guān)注最多”、“銷量最多”和“長尾”產(chǎn)品隨機推送三者結(jié)合的方式進行推薦，其中加入“長尾”產(chǎn)品的邏輯是，既然用戶已登錄過，但沒有交易行為，可能是對網(wǎng)站瀏覽最多和銷量最多的產(chǎn)品不感興趣，因此推薦比較冷門的“長尾”產(chǎn)品會有可能提高轉(zhuǎn)化率；
3、用戶已登錄且有交易行為數(shù)據(jù)的推薦：采取協(xié)同過濾等推薦算法的結(jié)果進行推薦– “猜您喜歡”和“長尾”產(chǎn)品隨機推送兩者結(jié)合的方式；
4、用戶搜索后的推薦：除了按照用戶搜索關(guān)鍵詞，提供搜索列表外，還提供“其他用戶還搜索”等推薦；/5、用戶加入購物車后的推薦：提供“購買A產(chǎn)品的用戶還購買”和“組合產(chǎn)品”兩者結(jié)合的推薦方式；
5、用戶交易后的推薦：提供“猜您喜歡”、“購買A產(chǎn)品的用戶還購買”和“組合產(chǎn)品”三者結(jié)合的推薦方式，進一步促進銷售。


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