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中智讯（武汉）科技有限公司
基于大数据的个性化推荐导流引擎设计与实现
近年来，随着互联网电子商务的发展，网络上的商品和服务数量快速增长，目前，Amazon上有数百万图书，淘宝上有过亿的商品，消费者面对如此海量的商品容量，仅仅通过传统网购系统的分类+搜索方式，难以找到称心如意的商品。
其次，对于电商来说，仅仅售卖热门商品，大部分“长尾”商品沉淀在网络中，不仅无法挖掘“长尾”商品的销售机会，而且长期维护大量呆滞商品，造成电商平台维护和线下供应链体系资源的极大浪费。
因此，大型电商如Amazon、阿里、京东等都开发了各自的推荐引擎，通过分析用户行为和购买历史，推荐用户潜在喜欢的商品。在广大垂直电商领域，也迫切需要利用互联网和大数据技术，收集用户行为数据，分析用户行为模式，并在此基础上进行精准的商品和服务推荐。在这种情况下，中智讯适时推出基于大数据的个性化推荐导流引擎，就是为广大垂直电商客户提供更加精准和贴心的个性化商品推广服务，提高最终用户的销售转化率。
一、需求分析
根据以上背景论述，个性化推荐导流引擎主要解决客户的以下几个问题：
商品品类太多，终端用户通过传统的“分类+搜索”方式，很难找到满意的商品。
终端用户面对很多同类同质的商品，面临“选择困难”，除了查看评论和交易量外，很难比较评定商品孰好孰坏。
商家拥有大量的“长尾”商品，处于睡眠状态，需要发掘终端用户对这些商品的潜在需求，提高销售转化率和商家线下体系的效率。
为了满足以上需求，我们的解决方案是通过收集终端用户的网络行为数据，运用大数据和机器学习等先进技术，进行用户画像，实现个性化推荐和跨站导流，为每个终端用户打造“我的、贴心、暖心”的个性化网购场景，提高终端用户的网购体验，最终实现商家的收益增长。
以下是个性化推荐和跨站导流具体需求的分析：
(一)用户行为分析
用户行为分析是在实时收集用户行为数据的基础上，按照用户行为特征指标进行统计，将统计结果以图表的方式展现给客户，为更高级的数据挖掘和分析提供数据基础。
(二)个性化推荐
个性化推荐是针对C端用户在买对网购海量商品时的“信息过载”问题，满足用户对个性化推荐服务的需求。
目前，网购网站一般提供两种方式作为满足用户购物需求的入口：分类和搜索，这两种方式最终都需要用户自己从众多的产品和服务中挑选。根据认知心理学实验，发现人类面对多于7个选择时，会感到选择困难，增加更多的选项，就会给人造成很大的心理压力。很多顾客面对大量的网上商家和产品名录会感到无所适从，导致网购体验的下降。
另一方面，国外一些先进的互联网购物和消费网站，如亚马逊和在线付费视频提供商Netflix，通过个性化推荐实现的销售，已经占到销售总额的30%以上。这说明通过个性化推荐在实现网络消费增长方面，仍然有很大的空间。
个性化推荐的业务场景包括以下几种：
1、用户未登录的推荐：由于缺乏用户历史行为数据，存在“冷启动”问题，一般推荐网站“关注最多”和“本周/本月销量最多”的产品，用热门产品激发用户购买欲望；
2、用户已登录但没有交易行为数据的推荐：这也属于推荐的“冷启动”问题，采取网站“关注最多”、“销量最多”和“长尾”产品随机推送三者结合的方式进行推荐，其中加入“长尾”产品的逻辑是，既然用户已登录过，但没有交易行为，可能是对网站浏览最多和销量最多的产品不感兴趣，因此推荐比较冷门的“长尾”产品会有可能提高转化率；
3、用户已登录且有交易行为数据的推荐：采取协同过滤等推荐算法的结果进行推荐– “猜您喜欢”和“长尾”产品随机推送两者结合的方式；
4、用户搜索后的推荐：除了按照用户搜索关键词，提供搜索列表外，还提供“其他用户还搜索”等推荐；/5、用户加入购物车后的推荐：提供“购买A产品的用户还购买”和“组合产品”两者结合的推荐方式；
5、用户交易后的推荐：提供“猜您喜欢”、“购买A产品的用户还购买”和“组合产品”三者结合的推荐方式，进一步促进销售。
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