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基于行为心理学的网络购物推荐算法思考

殇离行
 殇离行
发布于 2017/05/25 19:14
字数 925
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背景:

       随着互联网的发展,网络购物系统在整个购物体系中所占比例越来越大,淘宝、京东、亚马逊、苏宁等在人们日常生活中起到越来越大的作用。那么推荐系统、推荐算法起到越来越大的作用,就如销售一样,可以为网络商城增加销售额,提高利润率。通过研究客户网上购物行为心理,可以更好的设计推荐算法,使推荐的商品更符合客户的需求,从而提高客户网上购物的成功率,提高网商利润。

算法要点:

1、  商品的搜索或查看次数(频率)

客户对商品的搜索或查看次数可以体现出客户对商品的购物欲望,偶尔的一两次,客户要不很快购买成功,要不仅仅是偶然查看或较低的购物欲望,此时此类商品的推荐权重较低。随着搜索或者查看次数增加,代表客户的购买欲望增加,这时候要不购买成功,要不依然等待,但此时客户的购买欲望很强,由于商品价格、性价比、功能等等的部分原因导致客户的观望或者处于犹豫期。这时推荐算法应增大此类商品的权重,并根据客户对搜索或查看商品的特征进行汇总,根据所得的公共特性,进行同类或相关商品的推荐。

2、  商品的上次搜索或查看时间

随着商品上次查看时间的递增,客户对此类商品的关注程度降低,应适当降低此类商品的推荐权重。

3、  搜索或查看商品是否购买成功

客户对商品的购买是由于客户对商品的需求,若商品购买成功,客户对此类或相关商品的购买欲降低,应较大降低此类商品的推荐权重。

4、  日常用品、消耗品、季节性商品的推荐

对日常用品、消耗品、季节性商品客户往往会有一定的周期性行为。通过分析客户的购买周期或者商品的使用时间、商品的销售旺季时间,提前性推荐此类商品,并随着客户购买周期的临近、季节性商品销量增加,应增大推荐权重。

5、  购物车商品

购物车商品往往表示客户的商品的购买意向性,应适当提高此类商品的推荐权重,并随着此类商品的促销、打折等活动应加倍增长推荐权重。

6、  促销、打折、销量高商品

客户心理永远都喜欢购买促销、打折、降价的商品,从众心理也是客户的选择,此类商品推荐权重应大于没有此类活动的相同商品。

7、  商家利润

符合客户期望的商品,商家利润越高推荐权重越高。

由于对当前淘宝、京东的推荐商品不满意,所有才诞生了对网络购物平台推荐算法的思考,因为没有实际的统计数据,并没有做真实算法的实现,仅仅是对此类算法的思考。若想做好此类算法,应当考虑消费者的行为,从心理学的角度研究分析消费者行为,从客户的角度出发,认真、诚恳的为客户考虑才是服务行业的根本。

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