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浅谈个性化推荐(偏电商平台)

时间:2019-08-19 20:47来源:火爆棋牌
电子商务个性化就是把线下的由家庭开的店铺模式移植到线上的一种购物体验。个性化推荐产品就是一种促销手段。     周末两天,对个性化推荐方面,进行相关的学习,在学习的过程

电子商务个性化就是把线下的由家庭开的店铺模式移植到线上的一种购物体验。个性化推荐产品就是一种促销手段。

    周末两天 ,对个性化推荐方面,进行相关的学习,在学习的过程中归纳了一些内容点,同时也提一些自己的观点。在此也感谢人人都是产品经理、简书的大神,提供优秀的内容,来帮助我们新人的学习,希望多多交流分享,欢迎拍砖。

报告作者:赵漫麒 Cassie 周爽未明学院商业数据分析训练营优秀学员项目报告:《淘宝用户价值分析报告》

来自: 文章来源于网络

个性化体验的客户价值电商购物。从初级到高级,在电子商务中有4种个性化方式。

    废话不说,先上目录,再上干货。

随着互联网技术的不断发展和完善,网络购物逐渐融入我们的生活,并改变着我们的生活方式。

尝试着把这10个要素当作标准,来衡量电商网站的用户体验:要把注意力放到那些影响网站体验成败的因素上(如用户活跃度、转化率等),而不要仅仅局限于可用性方面。

1. 普通的账户数据

  目  录

与传统购物相比,网络购物打破了时空限制,大幅降低了交易成本、时间成本和精力成本,消费者可以随时随地的进行商品浏览和交易,前所未有的提升了消费者的购物弹性。

这10条建议来源于最近关于电子商务的项目。当然,我确信每个项目都会因发展战略而有所不同,但你会发现,将这10个要素作为评估电商网站体验的起点,将是一个非常好的选择。

把用户简单地按照位置(地理位置或IP地址),性别,或者婚姻状况来分组。通过这种方式,你可以有效地提高用户对相关广告或促销的响应。很容易就可以做到给女性用户发一则关于胸罩的促销邮件而不发给男性用户,但这样就可以有效地增加与顾客之间的互动。

(一)什么是个性化推荐?

伴随着人们网购认同度的提高,电商大战也日益白热化,淘宝、苏宁、京东商城等各大电商各出奇招、争夺市场份额。

  1. 网站的可发现性

2. 同类产品的关联

(二)个性化推荐的作用(电商平台)

根据2017年的中国线上零售市场占有率报告来看,阿里巴巴以67%的市场占有率独占电商行业鳌头。淘宝网于2018年5月公布其注册用户达8.7亿,成为了最成功的购物网站。

顾客能够在网上搜索到我们的网站吗?他们能够在网上找到我们的商品吗?

同类产品关联其实就是把物品放在一起。举个例子,把袜子和鞋子放在一起(明显凉鞋不适用),或者提供有笔记本的笔给客户是合乎逻辑的、对顾客也有用。提供相关产品的快速链接可以刺激其他产品的销售,也可以给购物经验丰富的用户提供更好的体验。

(三)个性化推荐的方式(电商平台)

图片 1

这是任何电子商务体验的开始,并且发生在使用我们的网站之前。这就需要衡量一下,我们的网站被搜索到的难易程度如何(SEO搜索引擎的优化配置)。

3. 近因、频率和货币价值(RFM)分析

(四)个性化推荐常见的问题与建议(用户角度)

图:2017线上零售业市场占有率

关于这一点,我们就需要检查所有的数据,区分数据的来源:哪些是用户直接访问网站的数据,哪些是通过搜索引擎找到我们的网站或商品。如果用户直接访问网站的数据量较大,那么我们就可以直接排除搜索引擎配置。

RFM是一种可以更详细地了解用户数据的方式。通过这种方式,每一个客户都会拥有一个唯一的RFM值,该值通过如下三个问题来估算:

(五)总 结

对于电商B2C行业而言,用户无疑是发展的核心。发现用户、吸引用户、留住用户,是当前电商需要正视的关键问题。

  1. 第一印象:识别度、价值主张和差异化

近因(Recency):客户最近一次购买是如何发生的?


作为电商中的领军者,淘宝网也不能只停留在现在的辉煌,必须在日趋复杂的国内外经济环境中牢牢把握用户这一核心,不断寻找新的利润增长点并尽可能扩大业务量才能保持竞争优势。

我们的用户,能快速的回答“我们是谁?我们能为他们提供什么?我们的价值主张是什么?”这样的问题吗?

频率(Frequency):客户多久购买一次?

    (一)什么是个性化推荐?

如何基于现有用户,挖掘潜在用户,制定有效的营销策略?未明学院商业数据分析训练营赵漫麒等同学利用所学数据分析技能,完成了《淘宝用户价值分析报告》。一起来看下数据能给我们带来怎样的市场营销战略启发吧~~

当用户来访问我们的网站时,确保他们能够快速的辨别三个要素:我们能提供哪些商品,我们是谁,我们的价值主张是什么:

货币价值(Monetary Value):客户通常消费一次会花多少钱?

    1.1个性化推荐的定义

RFM模型

1)我们销售的产品是什么?网站能够快速的传达我们提供的哪些类型的产品吗?

基于这种分析,当你想提高转化率或者使用户感到开心的时候,你可以决定在何时和发送什么内容给特定的客户。试想,当用户的旧牛仔裤已经快报废的时候,刚好收到一条促销信息,这是件多么令人兴奋的事情。客户会对你的个性化推送和及时性留下深刻的印象。

    个性化推荐是根据用户的特征和偏好,通过采集、分析和定义其在端上的历史行为,了解用户是什么样的人,行为偏好是什么,分享了什么,产生了那些互动反馈等等,最终理解和得出符合平台规则的用户特征和偏好。从而向用户推荐感兴趣的信息和商品。

RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段,它通过一个客户最近购买日Recency,各期购买频率Frequency,各期平均单次购买金额Monetary三项指标来描述该客户的价值状况。

2)在这个商店购物有哪些优势?用户是否明确我们的价值主张?

4. 协同过滤

    1.2个性化推荐的5个要素?

关于其应用重要性的说明:

3)我们是谁?用户能否快速的辨认我们的品牌?

最高级的电子商务个性化采用协同过滤的方式。协同过滤意味着整个电商网站可以实现对每个用户都是单独策划的。通过对大数据的推算,协同过滤可以发现隐藏在一堆数据中的趋势或者市场需求。

    个性化涉及的五个要素:生产者、内容、消费平台、消费者、反馈。

管理用户生命周期:消费频率高的用户和消费时间越近的顾客会有极大的可能性再次消费。

尽可能的让用户快速的回答这些问题,而不需要通过其他操作来获取这些信息。尽可能在第一时间,就留住那些初次访问网站的用户,降低跳失率。

协同过滤可以提示“看过这个商品的人也看过的商品”,“根据浏览记录推荐的商品”,或者“和当前商品相似的有库存商品”(对于售罄的商品而言)。像这样的个性化商品推荐可以促进销售也可以增加客户与相关的、有价值的产品之间的互动。 他们可以突出不出现在搜索结果首页的好产品或者最火爆的产品。

    生产者生产内容到消费平台,消费平台通过一定的规则将内容组织起来,消费者从消费平台使用该内容时的行为,会形成反馈。

新用户的再次转化:用户的使用习惯、品牌信任度会随着使用服务次数的增加而增加,所以对于辛辛苦苦花了很高的市场营销费用拉过来的新用户,一定要想方设法地促进他们完成多次消费。想办法提高新用户的消费频次,才能尽可能的留住他们,让他们成为有价值的用户。

  1. 商品的可检索性、可发现性

然而,协同过滤成本很高且实现起来很复杂,现在也有许多公司,比如Softcube,专门给各种电子商务网站提供个性化推荐服务的简单集成。

    消费者:即进入平台寻找内容的访问用户。

高价值用户的留存:帕雷托法则——公司80%的收入来自20%的顾客。消费金额越高的用户有着更强的消费能力,对于我们而言代表跟多价值。应对其提供针对性的服务。

用户能找到想找的东西吗?找到的东西是自己想要的吗?

利用电商建议走向个性化

    消费平台:提供内容供消费者访问的平台。如网站、APP等。

数据来源与说明

任何电子商务网站,互动的关键点都在于,如何让用户找到他们想找到的东西。这里我们必须区分两种情况:一种是用户利用搜索引擎,主动寻找感兴趣的商品;另一种是网站采用推荐的方式,推荐用户可能会感兴趣的商品。这就是说,我们需要引导用户,通过搜索引擎来发现商品,或者网站采取推荐的方式引导用户来购物。

利用电商个性化,为用户创在有价值体验的同时,电子商务网站也可以提高收入。简单地调节到最高级的档次,任何电商网站都能实现走向个性化。

    内容:由生产者生产,无内容不存在吸引用户去平台访问。个性化是以内容为根本基础,此为本质。

研究对象:阿里巴巴集团淘宝电子商务平台消费用户

从另一个层面来讲,这就需要用户清楚整个网站的导航架构,从而轻而易举的发现他们需要的信息。所以,网站的导航需要认真考虑。

原文作者:Marina Iermolaieva

   生产者:

数据来源:阿里巴巴

1)可检索性:通过分类浏览或者使用关键词来检索的过程; 2)可发现性:利用智能推荐引擎(例如提供“其他用户购买了哪些商品”),或者推荐用户可能会购买一的互补产品(如您可能还需要…),从而提高产品的曝光率。

原文地址:

   可以是用户担当(UGC); 亦可是由专业人士无偿生产(PGC),若是有偿生产则称为OGC。

样本覆盖城市:全国2个省包括31个城市及海外部分地区

  1. 筛选能力:产品的选择及对比

http://www.business2community.com/brandviews/omi/4-great-ways-to-personalize-the-ecommerce-experience-01285944?_m=3n.00h1.234.np0ao07k56.9f5

   以UGC为代表的。如各大论坛、博客和微博站点,其内容均由用户自行创作,管理人员只是协调和维护秩序;

样本量:样本一:14635样本二:17517

我们的用户,能轻而易举的在产品之间做出选择吗?

    以OGC为代表的。如各大新闻站点、视频网站,其内容均有内部自行创造和从外部花钱购入版权;

统计周期:2011年3月1日至5月31日

电商网站可以提供商品的必要信息、提供必要的操作,使选择商品变得容易。这样做的目的,有助于用户减少认知负荷,降低体力消耗(如点击的次数、步骤、网页数量等)。

    而PGC则在上述两种类型的网站中都有身影,由于其既能共享高质量的内容,同时网站提供商又无  需为此给付报酬,所以OGC站点和UGC站点都很欢迎PGC。

模型应用:

其他方面的建议有:

   反馈:

R:用户在样本内的最近消费时间

1)商品描述需要清晰、有逻辑,不能缺少必要的信息,同时需要增加必要的图片;

    消费者在消费平台中,对内容的互动行为。如网易新闻app,在推荐栏中生产或汇集新闻资讯,并将其展示在客户端里。用户点击某条新闻,阅读详细内容时便形成了一则反馈。随后其点击某个顶部导航tag、添加或删除某个频道,收藏、离线或分享某一篇文章,重复点击某一篇文章等行为都可以看成是反馈。网易可以根据这些信息通过技术方法,一段时间之后便可以建立起该用户常规兴趣模型及近期兴趣模型。然后应用该模型进行试错,根据行为方差再进行调整,促使该模型不断上升,力求越来越接近用户的真实偏好。

F(frequency):用户在样本内的购买频率

2)商品的类型(如大小、颜色等)必须明确;

    1.3什么平台适合用个性化推荐的?

M:用户在样本内的消费总金额

3)让用户对比商品、选择商品的过程变得容易;

     对于个性化推荐,内容是最根本的东西,巧妇难为无米之炊。在内容都不多的情况下,一定要清楚自己的产品所在的阶段是否具备个性化推荐系统的应用场景。

数据预处理

4)网站必须包含用户评分及评价;

    像爱奇艺、优酷、乐视等视频类app需要更齐全更优质的视频节目;

用户信息数据处理

5)商品价格、是否可购买、物流预计时间等,需要有清楚的标识;

    像网易新闻客户端、百度新闻客户端,需要新闻内容丰富和接地气、并且要及时性与公信力;

图片 2

6)为用户提供购物车功能,允许用户将商品添加至购物车。

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