如何利用会员的个人信息进行关联推荐
买东西的时候,都喜欢讲用户体验,但什么是用户体验,用户体验好与不好的区别是什么,这个却没几个人说的上来,基本上都是仁者见仁,智者见智,接下来,我给大家聊聊我的感觉,希望能给大家带来启发。
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OK,我是互联网民工,所以,我需要考虑,用户为什么不下单,所以,我跟踪了一些用户的浏览记录,发现一个很奇怪的事情,用户从首页进入后,最先去自己想买的商品详情页,然后对比浏览,经过一段时间后,通过推荐商品,或者广告图片,又跳转到她感兴趣的商品上,通常跳转三次后,他就会离开网页或者关闭当前LIST页,又从新浏览,如果他下单,他也会选择和他目标价格相近,或者样式相似的商品。
比如我想买个手机,然后我开始浏览某个知名网站,但是我发现有个推荐销售,结果推荐的是本书,OK,下边是截图
结果呢,他的推荐销售是
然后,我开始浏览书,慢慢的,我就离开了我的目标,然后,我又从新开始浏览手机
那么问题出在了哪里呢?我个人认为是推荐做的不好,而且,我最终并没有买这个手机,因为,我不喜欢他,我只是因为他在首页或者某个显眼的为止,而对他感兴趣
有人会问,你浏览手机,怎么会推荐书呢,我先解释一下这个推荐的逻辑,很多推荐引擎会记录COOKIES中的终端浏览记录,也就是说你上次浏览的内容会被推荐引擎记录下来,而在你下次浏览的时候推荐出来,或者推荐和你所浏览内容相近,相关的商品,就和我们超市的货架一样,相同品类东西会放在一起,无非就是随时告诉你,你上次看了什么东西
那么,和用户中心有什么关系呢,这个是我的想法,我认为,作为一个网页,因为展示内容有限,用户来浏览网页的目的是来寻找他所感兴趣的内容,那么作为运营商,我的目的就是把用户感兴趣的东西买给他,所以,对用户的精准把握对我来说很重要
几乎所有的网站都有用户中心这个页面,他是用来存储用户基本数据和个性数据的地方,我们把用户的基本数据关联性做的很好,但是,个性数据的关联性很差。
比如
这个基本数据
这是个性数据,我们会看到,很多B2C网站,对兴趣爱好,生日,婚姻状况,收入,只是作为记录,但并没有起到实际作用 但是,作为社区站,或者LBS,他会把个性数据做很好的关联
比如国内某大型社区网站
他通过这些兴趣爱好,会把爱好相同的人,联系到一起而形成话题,所以,我就在想,如果用户中心中的兴趣爱好细分成很多类型,比如喜欢的品牌,风格,等等,然后利用推荐引擎推荐出来,是不是可以更多的提高转化率。
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