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智能推荐时代的C类电商运营 不仅是推荐

   
发表于 时间:2018/4/19 20:42:17  查看:38652 次  回复:7 次  复制链接
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智能推荐时代的C类电商运营 不仅是推荐

智能推荐时代的C类电商运营 不仅是推荐

  在机器学习刚刚投入应用时,最常见的就是电商领域——让人们在网上买下自己不需要的东西。

  如今电商平台的形式越来越丰富:完全跟从平台自身的直营模式、数据体系更完善的大?#25918;艬类模式,以及低门槛的小微个人C类模式。其中,C类电商的智能推荐系统是最为复杂的。

  C店的智能推荐为什么会难做?直营电商就不用讨论太多了,统一的商品类目管理、统一的商?#25918;?#24207;,在做智能推荐时,更多的是注重对用户?#24418;?#30340;识别和用户数据的挖掘。天猫天猫卖家卖家论坛)论坛)一类的B类?#25918;?#24215;铺也一样,店铺数量较少,?#25918;?#24215;通常都有自己的专业的运营团队、历史数据,在平台方面,?#25918;?#24215;?#19981;?#26356;加遵守规则。

  可?#26434;?#22522;数巨大、体量差异巨大、从业者生态复杂的C类店铺来说,想要做出一套人人都满意的智能推荐系?#24120;?#21487;没那么容易。今天,我们就从C店卖家的角度出发,看看智能推荐系统如何为其赋能。

  逆推协同过滤算法,不仅仅是推荐

  在C类电商中,智能推荐系统不仅仅要帮助用户找到心仪的产品,还要帮助普通卖家更好的把握住流量。

  我们可以看看早期的电商推荐系统是怎样的。

  ?#36816;?#32034;展示为例,早期电商推荐最主要的原理就是文本相关性——也就是关键词。最典型的表现,就是淘宝淘宝论坛)商品往往会有一个特别长的标题。

  比如输入“滑板”二字,会发现大多数商品会把滑板、长板、刷街、舞板甚至滑板车等等相关不相关的关键词?#25216;?#20837;了标题中。这已经是今天经过多次修正后的搜索效果,可以想象一下,?#25913;?#21069;的电商搜索结果会是什么样子:用户想购买滑板,结果搜索结果里有?#27426;?#28369;板车、滑板鞋、滑板袜……

  在标题中加入多种名词是商家为了获取更多流量的无奈之举,可?#26434;?#29992;户来说,这样的体验并不好。

  而面对这?#26234;?#20917;,电商行业衍生出了一种很有趣的解决方式——创造更丰富的数据体系,应用更多的关联推荐。

  在电商买东西时,平台总是向我们要求很多?#24418;?#25910;藏店铺、收藏产品、加入购物车、为产品评分。这些?#24418;?#37117;被平台记录,丰富着每个人的用户画像。

  在应用协同过滤推荐算法时,这些丰富的个人用户画像就成了重要的根据,对单一用户数据?#24418;?#25366;掘越深入、越准确,就可以帮助用户量较小的C类店铺更好的预测买家?#24418;?#29978;至对产品销售进行预?#23567;?/p>

  比如我是一位第一次搜索滑板关键词的买家,进入了一家C类店铺,而我曾经购买过运动休闲服饰,通过协同过滤算法,运动休闲服?#25105;不?#34987;推荐给在这家店铺有过购买?#24418;?#30340;用户。这样一来,卖家就能判断我是一位有价值的用户。

  这样的解释或许有点复杂,但我们只要?#20146;?#19968;点:丰富的?#24418;?#25968;据体系会让电商的协同过滤算法更加精准,而精准的协同过滤算法不仅仅能把商品推荐给人,还能逆推得知人与商品的匹配程度。

  ?#26434;?#21334;家来说,他们可以从?#35828;?#30693;每一?#25105;?#27969;活动是否精准,更好的提高流量转化率

  建立预测模型,让数据找到彼此

  ?#26434;?#22914;今的电商来说,搜索和页面广告两个入口已经不足以满足卖家展示商品的需要?#25512;?#21488;间的竞争。主流的形式是在单一平台上开拓更多的品类入口,比如京东京东卖家论坛)的精品、淘宝的iFashion等等。

  而平台建立某一垂直品类的入口,自然不是拍脑门的决定,而是来自于流量、销量的预测模型。

  以iFashion这类面向年轻人的时装入口为例,首先要做的就是数据特征的转换,提取出用户年龄、购买?#24418;?#28040;费能力,关联出最受他们欢迎的产品品类。利用随机森林或向量回归等方式建模,模拟用户在单一品类中的浏览?#24418;?#20572;留时间、甚至购买?#24418;?#31561;等。

  有了大概的估计后,再将入口上线、辅以流量支持。而?#26434;贑类店铺的卖家而言,在更符合自己属性的入口中不仅仅意味着获取更精准的流量,也能够让类似产品、用户、店铺进行关联。

  产品、用户、店铺三者形成一个三角,三者之间产生的任何数据关系带来效果都是三?#37117;?#25968;。从而更好哺育未来预测模型的建立。

  智能推荐的未来:识别非结构化数据

  除了以上两种方式,目前的新趋势,是通过NLP技术挖掘更多的非结构化数据。

  我们逐渐发现,现在购物网站上的文字越来越多了——买家评价、电商头条、商品问答等等。用户在这些文?#31181;?#27969;露出的情绪,?#26434;?#21334;家而言也是珍贵的数据资料。

  ?#26434;贑店而言,NLP技术的作用不仅仅是机器阅读,更多的还有自然语言生成。阿里妈妈就推出过这样的功能,利用NLP技术理解爆款产品的标题,生成模型后为其他卖家修改产品标题。相信未来通过算法模型生成爆款商?#35775;?#36848;、宣传文案等等也指日可待。

  同样的道理也能应用在计算机视觉上,通过计算机视觉识别商?#25918;?#25668;图、店铺网页设计等等,归纳出适应于不同品类、人群的设?#21697;?#26684;,供以卖家参考。想的更遥远一些,或许在未来,计算机视觉技术还可以通过商品?#35745;?#35782;别设计侵权,从售卖渠道上断绝侵权产品出现的可能。

  总之,?#26434;贑类店铺来说,在运营中?#26434;?#26234;能营销和机器学习等等的?#24405;?#26415;的?#35272;?#35201;更加强烈。我们也能逐渐发现,推荐算法本身似乎很少有?#35851;洌?#25105;们所做的,还是在更多的挖掘数据,不管是设置用户?#24418;?#31995;统这样主动的获取方式,还是利用机器学习技术识别?#35745;?#25991;字这样?#27426;?#30340;获取。

  而这?#26434;?#24179;台和C类店铺卖家个人来说,都是最具性价比的方法。挖掘数据带来?#20040;?#26356;具?#24080;?#24615;,C店电商本该是物种丰富的,平台不能插手其中作物的生长,但有了数据作土壤,会让整个生态更加繁茂。

  


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