一、需要構(gòu)建什么樣的場(chǎng)景引導(dǎo)
1.相似產(chǎn)品推薦
此類(lèi)功能一般出現(xiàn)在商品的詳情頁(yè)，根據(jù)用戶(hù)瀏覽的商品特征，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)共性標(biāo)簽來(lái)匹配共有特征的商品，然后集成相似產(chǎn)品的推薦。相似產(chǎn)品推薦能夠幫助用戶(hù)在經(jīng)過(guò)對(duì)產(chǎn)品的初步了解后，進(jìn)一步對(duì)相似商品進(jìn)行對(duì)比，提供不一樣的商品展示瀏覽，給用戶(hù)有全面的比較，而該功能的主要圍繞商品的“特征”。
譬如，當(dāng)我在瀏覽兒童非洲鼓時(shí)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)匹配關(guān)于“兒童”特征的“非洲鼓”產(chǎn)品，這樣有效的降低了用戶(hù)在瀏覽產(chǎn)品時(shí)的頁(yè)面跳出率。
2.猜你喜歡
該功能主要應(yīng)用于購(gòu)物車(chē)，即用戶(hù)的訂單呈現(xiàn)處，系統(tǒng)通過(guò)分析用戶(hù)的歷史行為，瀏覽記錄，搜索記錄等等，來(lái)計(jì)算處用戶(hù)可能會(huì)喜歡的產(chǎn)品列表，進(jìn)行推薦。
以用戶(hù)的購(gòu)物車(chē)為例，當(dāng)用戶(hù)添加商品至購(gòu)物車(chē)時(shí)，系統(tǒng)判斷出用戶(hù)喜歡此類(lèi)商品，并且有購(gòu)買(mǎi)意向，所以這時(shí)候推薦相似的商品是基于對(duì)用戶(hù)行為分析而得出的推薦并進(jìn)行進(jìn)一步的購(gòu)物引導(dǎo)。
二、如何實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景引導(dǎo)
在實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景時(shí)，我們需要分成三步走：
一是特征工程，主要是在推薦模型中加入、提取用戶(hù)個(gè)性化特征或是商品的個(gè)性化屬性，用于更精確的描述用戶(hù)行為或是商品信息，從而提高推薦模型的準(zhǔn)確性，獲得更加精確的推薦結(jié)果。
這里實(shí)際上就是一個(gè)數(shù)據(jù)埋點(diǎn)、上報(bào)的過(guò)程，以電商為例，可能包含的數(shù)據(jù)有：
- 用戶(hù) – 手機(jī)、郵箱、地域、性別、年齡；
- 商品 – 名稱(chēng)、分類(lèi)、標(biāo)簽、價(jià)格、銷(xiāo)量、優(yōu)惠券、收藏?cái)?shù)、分享數(shù)；
- 行為 – 登錄、注冊(cè)、加入購(gòu)物車(chē)、提交訂單、支付、搜索。
二是根據(jù)特征工程上報(bào)的數(shù)據(jù)，通過(guò)程序算法，生成推薦原始集。
三是對(duì)推薦原始集進(jìn)行重排序，基于不同算法產(chǎn)生的物品推薦度以及用戶(hù)畫(huà)像特征、物品特征等做商品預(yù)估排序，生成最終推薦結(jié)果列表。
總結(jié)：多樣化的用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)場(chǎng)景是為了更好的引導(dǎo)用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)，將購(gòu)買(mǎi)行為場(chǎng)景化是如今電商APP開(kāi)發(fā)中的改革方式，通過(guò)數(shù)據(jù)分析集成模擬出推薦用戶(hù)喜歡場(chǎng)景，降低用戶(hù)跳出及成交率，利用數(shù)據(jù)更好輔助平臺(tái)及用戶(hù)進(jìn)行決策。
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