在电子商务网站中进行商品推荐，可以提高所有网站商品市场销售的合理转化率，增加商品的销售量。今天我们就来说说电商产品中的产品推荐系统软件。
在电子商务网站中进行商品推荐，可以提高所有网站商品市场销售的合理转化率，增加商品的销售量。根据用户浏览、个人收藏、购买的记录，更准确地了解用户需求，对用户进行聚类算法，进行标记，推荐用户非常感兴趣的产品，帮助用户快速找到需要的产品，适度提高需求，销售更加多样化的产品。甚至在门店推广上，可以是人性化的营销推广。
商品推荐分为基础推荐和人性化推荐。基本上，推荐就是店铺选择一些固定的商品，放在推荐的位置，或者根据商品之间的相关性，进行相关的商品推荐。比如用户购买玻璃瓶后推荐婴儿奶粉。人性化推荐是指基于用户买东西习惯和商品特点的推荐。比如推荐项“消费者看完该产品后购买的其他产品”。
电商系统中的商品推荐位一般包括:首页运营横幅底部(热门推荐/为你推荐)、购物车底部(热门推荐/为你推荐)、商品宝贝详情中间部分(看着看着，买着买着，为你推荐等。)，以及用户的日常签到。还有这两年比较热门的内容电商，根据社群内容提高转化率。
基本推荐推荐的基础商品不易因用户不同而不同，主要是主题活动或固定商品(商品选择)。另外在固定推荐位选择一些商品进行分配，比如选择10个固定商品，放在每日签到页面进行推荐。还有一些固定标准的动态配备商品，比如地图上的商品销量，个人收藏商品的排名榜，某个品类的销量(比如书会有很多排名榜)。这种基于浏览、个人收藏、销售数据的商品统计分析，往往用在基础推荐上，对用户的消费管理决策也是有害的。
近几年兴起的内容电商也属于产品推荐的一种。很多服务平台刚刚开始在内容上发力，越来越多的客户在看直播、看自媒体平台文章、看帖子的全过程中购买产品。比如Taobao.com的淘宝微淘，JD.COM商城的Meelife，小红书app等
移动互联网形态下，用户浏览减少，更倾向于浏览和推荐。但单纯的目录和口号式的叙述，其冲击力已经不足。内容电商将产品放入创意文案或视频中，根据消费体验和产品特点的详细叙述，激发用户的共情。这样的购物消费更容易造成非理性消费，而不是目的性消费。
在内容电商中，除了服务平台店铺自己创造的内容之外，还应该允许用户创造内容(UGC)，并鼓励UGC内容。内容形式多样，有长图文、视频推荐、直播推荐等。在内容中放置商品购买频道，可以浏览商品，提高购买转化率。内容的分类激光标记可以减少用户搜索的途径。创建内容社区，展示评价、关心、种树(个人收藏)、赞等多种互动交流方式。，增强用户粘性，展现向其他社交网络平台(手机微信、新浪微博等)发送的作用。).尽可能推荐设计风格统一或者内容中场景相同的产品，增强产品之间的关联性。
伴随着仓储和货架互联网时代的到来，内容电商推荐的优势逐渐凸显，尤其是在垂直领域，如美容护肤、母婴用品等。，内容电商为大中小电商提供了一个提升总流量超级黑洞的机会。
人性化推荐电商推荐系统软件将收集到的用户信息内容、商品信息、用户画像分类作为系统软件，根据用户设定的人性化水平和信息内容推送方式，使用合适的推荐优化算法和推荐方式，向用户展现人性化的商品推荐。用户浏览和购买推荐结果的反馈结果也可以作为优化软件推荐的参考。
一个声音推荐系统软件一般由四部分组成。按照收集→分析→推荐的流程，包括收集用户信息的用户个人行为记录控制模块、分析用户兴趣爱好的分析控制模块、分析商品特性的商品分析控制模块和推荐优化算法控制模块。
用户个人行为纪录控制模块承担收集能体现用户爱好的个人行为，比如浏览、选购、评价、问答等；用户行为分析控制模块根据用户的个人行为纪录，剖析用户对商品的潜在性爱好及喜爱水平，创建用户喜好实体模型；商品剖析控制模块关键对商品开展商品相似性、商品配搭度、总体目标用户标识开展剖析；推荐优化算法依据一定的标准从候选商品结合中挑选出总体目标用户最很有可能很感兴趣的商品开展推荐。如下图所示:
用户画像是基于用户特征(性别、年龄、地域等)的信息内容。)、消费习惯(浏览、购物、评价、问答等。)来开发抽象概念，创建标签化的用户实体模型。构建用户画像的关键工作是给用户贴上“logo”，logo是基于对用户个人行为记录的分析，具有简洁长宽比的特征符号。系统软件的推荐问题，其中很大一部分依赖于用户画像的积累，难度极大。其次，用户画像与业务流程本身密切相关。当用户标识丰富多彩时，可以使用用户聚类算法，比如可以用A/B/C/D等四种典型用户画像来表示商城系统的整体目标用户，并在这种典型用户画像中进行新用户的分类。
商品分析控制模块根据商品的类别、知名品牌、商品特性、商品评价、库存、市场销售记录、订单信息、浏览个人收藏、价格等数据信息，分析商品的相似度和匹配度(可人为调整)，并对商品贴上整体目标用户标识。
用户画像和商品分析控制模块的数据信息都呈现给推荐优化算法。商品的推荐优化算法有很多种，必须根据推荐结果的反馈不断优化模型。有时候必须考虑到人为因素的权重值，比如前面的直销商品，高分店铺优先推荐等。推荐的时候也用了一些独特的推荐:买这个产品的消费者也买其他产品，消费者看了这个产品之后买的其他产品，经常一起买的产品，都是按照产品来推荐的。
如果根据用户的个人行为数据信息进行彻底的推荐，推荐结果的候选集将始终处于一个相对较小的类别中。在保证推荐结果相对准确的前提下，根据一定的对策，逐步拓宽推荐结果的范围，赋予推荐结果一定的多样性。
互联网时代，商品推荐控制模块虽然在一定程度上进行了大数据营销，提高了商品转化率。然而，与推荐的准确性相反的，是推荐的多样性。有时候推荐会混乱，会引起用户的冲突。比如我之前浏览过一个电视机，推荐了一个月。甚至在购买了一款手机之后，我还在继续推荐其他手机。关键是推荐优化算法做的不及时，很多用户的个人行为数据信息没有收集解决，商品相关系数没有做好，所以盲目跟风推荐商品。
#关于造物主#
Bouny_Yuan，微信微信官方账号:脆弱的爱情货。每个人都是产品运营的创造者，都是电商的产品运营者。致力于电子商务产品设计、业务数据分析和后台管理。
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