如何做一套优秀的电商推荐系统?(所谓的猜你喜欢)

如何做一套优秀的电商推荐系统?(所谓的猜你喜欢)

刚刚在天猫上打算买个东西,进入首页后一直往下拉,显示完高销的品目之后,接着出现了电商中百分之百的功能“猜你喜欢”。阿里的大数据做得确实牛逼,显示的“猜你喜欢”也都是我这几天搜索过,浏览过的商品。比如上周我买了个喝水的陶瓷杯;本周买的电饭锅。推荐了好几屏这两个类目的商品,琳琅满目.........

但是,我已经有了陶瓷杯,电饭锅的购买行为。重点强调一下,我已经有了购买行为,两样东西我都已经买过了。其中陶瓷杯我也已经签收了。为什么还要向我推荐我已经有过购买行为的商品,是要促使二次购买吗?不,我买了一个电磁炉,买了一个陶瓷杯,为何还要买第二次。而且,我刚买了东西,其实是很忌讳再去看同类的商品的,第一短时间我没有需求,第二看了虐心。即使有二次购买的需求,那也是半年,或者一年后,我东西坏了,或者我要换新的,而不是我刚刚结束了购买行为的时候。


所以,综上,自我体验来说。电商推荐系统(猜你喜欢)我认为比较人性化优秀的推荐方案是:

  1. 优先推荐最近浏览,但是并没有产生购买行为的商品

  2. 结合大数据分析每个小品类换代的频次,结合频次给曾近有过购买行为的商品做二次推荐。(举个例子,大数据分析得出电饭锅平均7个月更换一次。系统检测到我曾近有过电饭锅的购买行为,那么在购买行为的7个月后,我再度访问的时候,系统给我自动推荐电饭锅,想想,是不是很惊喜。)

欢迎大家补充完善


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