站內(nèi)個(gè)性化推薦能實(shí)現(xiàn)什么？

1.增加長尾商品展現(xiàn)。通常情況下，網(wǎng)站中被瀏覽的商品SKU數(shù)只占30%~50%，眾多商品之所以賣不出去，是根本得不到展現(xiàn)機(jī)會(huì)。網(wǎng)站資源有限，如何在有限的資源情況下增加商品曝光？除了傳統(tǒng)的站內(nèi)活動(dòng)、廣告推薦之外，個(gè)性化商品推薦是增加長尾商品展現(xiàn)的中還要手段。

2.提高用戶瀏覽體驗(yàn)。根據(jù)用戶行為的個(gè)性化推薦，能提高用戶站內(nèi)體驗(yàn)，尤其在商品選擇、對(duì)比、加入購物車和下單之后，圍繞商品的整個(gè)活動(dòng)周期都是站內(nèi)個(gè)性化推薦的重要時(shí)間節(jié)點(diǎn)。由于個(gè)性化推薦是基于用戶個(gè)體瀏覽行為的，因此與用戶的關(guān)注度高度吻合，并結(jié)合群體效果的數(shù)據(jù)引導(dǎo)，會(huì)提高用戶瀏覽體驗(yàn)。

3.提高網(wǎng)站轉(zhuǎn)化率。在對(duì)用戶進(jìn)行精準(zhǔn)推薦的基礎(chǔ)上，用戶瀏覽商品的路徑中去除了無效查找時(shí)間，直接刺激了轉(zhuǎn)化率的提高。

4.提高客單價(jià)和客單件。給予購物車的個(gè)性化推薦，能在用戶購物時(shí)增加購物車內(nèi)商品數(shù)量，并由此提高了客單價(jià)和客單件（客單件為訂單內(nèi)的商品數(shù)量）。

根據(jù)實(shí)際操作經(jīng)驗(yàn)，站內(nèi)推薦欄影響到的訂單占比達(dá)到6%~10%（點(diǎn)擊推薦欄后形成轉(zhuǎn)化的訂單占比），推薦欄產(chǎn)生的訂單銷售額占比達(dá)到10%，有推薦欄影響的購物車平均商品量和商品種類數(shù)比正常訂單高10%~20%，而推薦欄本身的點(diǎn)擊率會(huì)因?yàn)槲恢玫牟煌�而有所差異，點(diǎn)擊率最高的是購物車頁面、個(gè)人中心以及搜索結(jié)果頁為空時(shí)，轉(zhuǎn)化率最高的欄位是我的訂單、購物車頁面和個(gè)人中心、瀏覽了該商品的用戶最終購買了的推薦欄。

什么因素會(huì)影響站內(nèi)個(gè)性化推薦效果？

我們來看幾個(gè)實(shí)例：

1.將一款茶幾放入購物車是的推薦：

2.某東的商品搭配銷售推薦：

3.買了某種就之后的用戶還買過：

上面的幾個(gè)案例，讓我們覺得有些不可思議，原因是用戶看過或者買過的商品與推薦的商品之間的關(guān)聯(lián)性并不大，其中可能有用戶本身的行為因素，但這種因素絕對(duì)不是商品推薦失敗的主要原因。那原因有哪些？

1.缺少海量數(shù)據(jù)。個(gè)性化推薦需要基于海量數(shù)據(jù)做數(shù)據(jù)挖掘，通常小網(wǎng)站是不具備海量數(shù)據(jù)的，因此海量數(shù)據(jù)源是個(gè)性化推薦的基礎(chǔ)。缺乏數(shù)據(jù)積累的推薦可能會(huì)產(chǎn)生誤導(dǎo)行為。

2.人工干預(yù)過多。通常情況下，公司會(huì)根據(jù)銷售需求改變商品推薦權(quán)重，但如果更改權(quán)限缺乏有效管理，甚至直接由銷售決定，那推薦效果可想而知。

3.缺少多學(xué)科結(jié)合。站內(nèi)個(gè)性化推薦絕對(duì)不是根據(jù)用戶行為的簡(jiǎn)單推送，并不是僅靠某一門技術(shù)或?qū)W科可以解決的問題。比如用戶將商品加入購物車，他的動(dòng)機(jī)是什么？是為了比價(jià)還是暫存商品，是為了現(xiàn)在購買還是日后購買？不是的用戶動(dòng)機(jī)，對(duì)應(yīng)的推薦策略是不同的。

因此個(gè)性化推薦需要在海量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，配合心理學(xué)、社會(huì)學(xué)等知識(shí)而形成的，推薦的基礎(chǔ)是用戶真實(shí)行為，推薦的效果是符合用戶需求和下一步行為導(dǎo)向的商品。

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文章來源：searchmarketingart.com

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