電商個性化推薦常見的3個場景

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搜索引擎滿足了用戶有明確目的時的主動查找需求,而推薦系統(tǒng)能夠在用戶沒有明確目的的時候,幫助他們發(fā)現(xiàn)感興趣的物品。

一、場景

1. 相似商品

常見于商品詳情頁,基于物品的共有特征(包括用戶行為特征或是內(nèi)容特征等),找到相似物品推薦。

如圖19-1,進入商品詳情頁,首先看到的是圖片、標題、參數(shù)選擇、評價內(nèi)容,接下來顯示的就是推薦的相似商品;

它的目的是,經(jīng)過前面的了解之后,如果對當前的商品不滿意,那么這里提供了與當前商品特征相似的其他商品,這里的關(guān)鍵詞是“特征”;

比如我是要給小朋友買個非洲鼓,那么它推薦的非洲鼓可能更多是滿足“兒童”特征的。尤其是在當前商品做了廣告投放的情況下,推薦特征相似的商品,可以有效的降低頁面的跳出率。

圖19-1 商品詳情頁推薦(圖片來源:京東、天貓)

2. 猜你喜歡

常見于購物車,它是根據(jù)用戶歷史行為、標簽、社交以及物品屬性等,計算用戶可能感興趣的物品列表,做個性化Top-N推薦。

以購物車為例,用戶把商品加入購物車,說明用戶喜歡該商品,有購買意向,跟瀏覽商品詳情頁還在了解階段是完全不同的,這個時候給用戶推薦的商品,是基于對當前用戶的分析給出的。

所以我們注意到,購物車推薦的商品,除了跟當前加入購物車相似的商品,還包括了當前用戶以往收藏、分享類似的商品等。

3. 買了又買/看了又看

常見于支付成功頁面,它是基于所有用戶的購買或者瀏覽行為的關(guān)聯(lián)分析(類似于啤酒和尿布的關(guān)聯(lián)分析),找到關(guān)聯(lián)規(guī)則較強的物品列表作為推薦列表。

它的邏輯是,找到與當前用戶類似的其他用戶,把其他用戶購買的,但是當前用戶未購買的商品,推薦給當前用戶。

這里的核心關(guān)鍵詞是“用戶”,跟前面兩個推薦方式不同的是,這里會推薦一些當前用戶之前未了解過的商品。

二、冷啟動

如何在沒有大量用戶數(shù)據(jù)的情況下設計個性化推薦系統(tǒng),并讓用戶對推薦結(jié)果滿意從而愿意使用推薦系統(tǒng),就是冷啟動問題。

冷啟動又分成用戶冷啟動和物品冷啟動,用戶冷啟動是給新用戶做推薦,物品冷啟動是將新物品推薦給可能對其感興趣的用戶。

用戶冷啟動可以分為兩類:

一是可以查詢到相應的用戶畫像信息,如性別、年齡等,此類用戶可以進行粗粒度的推薦;

二是查詢不到用戶畫像信息,該類用戶的物品推薦只能依賴于熱門物品,即在幾個不同的物品分類中,分別取n個最熱門的物品進行組合,作為最終的推薦結(jié)果。

物品冷啟動一般需要分析其標簽分類,將冷啟動的物品與其他具有相似標簽/分類的物品進行關(guān)聯(lián),在某些推薦欄目中嘗試替換具有相似標簽的物品進行推薦。

三、實現(xiàn)

推薦工作主要分為三步:

一是特征工程,主要是在推薦模型中加入、提取用戶個性化特征或是商品的個性化屬性,用于更精確的描述用戶行為或是商品信息,從而提高推薦模型的準確性,獲得更加精確的推薦結(jié)果。

這里實際上就是一個數(shù)據(jù)埋點、上報的過程,以電商為例,可能包含的數(shù)據(jù)有:

  • 用戶 – 手機、郵箱、地域、性別、年齡;
  • 商品 – 名稱、分類、標簽、價格、銷量、優(yōu)惠券、收藏數(shù)、分享數(shù);
  • 行為 – 登錄、注冊、加入購物車、提交訂單、支付、搜索。

二是根據(jù)特征工程上報的數(shù)據(jù),通過程序算法,生成推薦原始集。

三是對推薦原始集進行重排序,基于不同算法產(chǎn)生的物品推薦度以及用戶畫像特征、物品特征等做商品預估排序,生成最終推薦結(jié)果列表。

四、評測指標

1. 用戶滿意度

主要通過調(diào)查問卷的形式,用戶對推薦系統(tǒng)的滿意度分為不同的層次:很喜歡、喜歡、一般、不喜歡等幾個層次,更一般的情況下,我們還可以通過點擊率、用戶停留時間等指標衡量用戶的滿意度。

2. 覆蓋率

描述對物品長尾的發(fā)掘能力,覆蓋率有不同的定義方法,通常的定義為推薦系統(tǒng)能夠推薦的物品占總物品集合的比例。

3. 其他

  1. 新穎性,是指給用戶推薦那些他們以前沒有聽說過的物品;
  2. 信任度,如果用戶信任推薦系統(tǒng),那就會增加用戶和推薦系統(tǒng)的交互;
  3. 實時性,推薦系統(tǒng)需要實時地更新推薦列表來滿足用戶新的行為變化,同時,需要能夠?qū)⑿录尤胂到y(tǒng)的物品推薦給用戶;
  4. 健壯性,衡量一個推薦系統(tǒng)抗擊作弊的能力。

五、總結(jié)

本文以電商為例,去掉了恐怖的算法講解,用人人都能看懂的方式,分享了個性化推薦常見的3個場景,以及實現(xiàn)步驟、測評指標,希望對各位有所幫助。

#專欄作家#

張旭東,微信公眾號:旭東愛折騰,人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。努比亞手機商城產(chǎn)品經(jīng)理,前華強旗艦店產(chǎn)品經(jīng)理,F(xiàn)ON樂隊吉他手。

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題圖來自Unsplash,基于 CC0 協(xié)議。

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評論
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  1. 有個很奇怪的東西就是我買了褲子為什么再給我推薦褲子,為什么推薦的是同種類型的,而不是我買了褲子給我推薦衣服呢?千人千面的機制為什么是少數(shù)夠買過品牌的東西,不是應該推薦盡可能多的品牌的東西作對的比的嘛?

    來自浙江 回復
    1. 推薦同類商品是為了滿足重復購買的需求,有些人有特定喜好,但是這個推薦的數(shù)量不會很多,關(guān)聯(lián)性產(chǎn)品的推薦會多一點。

      來自廣東 回復
  2. 總體來說現(xiàn)在電商個性化推薦還是不夠智能!

    來自北京 回復