解密站内个性化推荐之站内个性化能带给我们什么

运营推广 2024/11/19 jimmy

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站内个性化推荐能实现什么？

1.增加长尾商品展现。通常情况下，网站中被浏览的商品SKU数只占30%~50%，众多商品之所以卖不出去，是根本得不到展现机会。网站资源有限，如何在有限的资源情况下增加商品曝光？除了传统的站内活动、广告推荐之外，个性化商品推荐是增加长尾商品展现的中还要手段。

2.提高用户浏览体验。根据用户行为的个性化推荐，能提高用户站内体验，尤其在商品选择、对比、加入购物车和下单之后，围绕商品的整个活动周期都是站内个性化推荐的重要时间节点。由于个性化推荐是基于用户个体浏览行为的，因此与用户的关注度高度吻合，并结合群体效果的数据引导，会提高用户浏览体验。

3.提高网站转化率。在对用户进行精准推荐的基础上，用户浏览商品的路径中去除了无效查找时间，直接刺激了转化率的提高。

4.提高客单价和客单件。给予购物车的个性化推荐，能在用户购物时增加购物车内商品数量，并由此提高了客单价和客单件（客单件为订单内的商品数量）。

根据实际操作经验，站内推荐栏影响到的订单占比达到6%~10%（点击推荐栏后形成转化的订单占比），推荐栏产生的订单销售额占比达到10%，有推荐栏影响的购物车平均商品量和商品种类数比正常订单高10%~20%，而推荐栏本身的点击率会因为位置的不同而有所差异，点击率最高的是购物车页面、个人中心以及搜索结果页为空时，转化率最高的栏位是我的订单、购物车页面和个人中心、浏览了该商品的用户最终购买了的推荐栏。

什么因素会影响站内个性化推荐效果？

我们来看几个实例：

1.将一款茶几放入购物车是的推荐：

2.某东的商品搭配销售推荐：

3.买了某种就之后的用户还买过：

上面的几个案例，让我们觉得有些不可思议，原因是用户看过或者买过的商品与推荐的商品之间的关联性并不大，其中可能有用户本身的行为因素，但这种因素绝对不是商品推荐失败的主要原因。那原因有哪些？

1.缺少海量数据。个性化推荐需要基于海量数据做数据挖掘，通常小网站是不具备海量数据的，因此海量数据源是个性化推荐的基础。缺乏数据积累的推荐可能会产生误导行为。

2.人工干预过多。通常情况下，公司会根据销售需求改变商品推荐权重，但如果更改权限缺乏有效管理，甚至直接由销售决定，那推荐效果可想而知。

3.缺少多学科结合。站内个性化推荐绝对不是根据用户行为的简单推送，并不是仅靠某一门技术或学科可以解决的问题。比如用户将商品加入购物车，他的动机是什么？是为了比价还是暂存商品，是为了现在购买还是日后购买？不是的用户动机，对应的推荐策略是不同的。

因此个性化推荐需要在海量数据基础上，运用数据挖掘技术，配合心理学、社会学等知识而形成的，推荐的基础是用户真实行为，推荐的效果是符合用户需求和下一步行为导向的商品。

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这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？

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2024年11月19日

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