用户行为分析ppt课件.pptx

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1、用户行为分析,目录,Why为什么需要个性化推荐？ - 个性化推荐的背景与意义 Where什么地方可以有个性化推荐？ 个性化推荐的应用场景 How如何做个性化推荐？ 个性化推荐的相关技术,一些数据,作为先驱者，Amazon实现了35%的销售额来自其推荐系统美国ChoiceStream公司调查显示，45的用户更喜欢到有产品推荐功能的网站上去购物 而高端消费者69的用户 有产品推荐功能的网站上去购物，而高端消费者69的用户更愿意选择有推荐功能的网站有统计表明有推荐系统帮助时，消费者在找到自己需要的产品之前平均需要66个商品，而没有推荐系统时，这个数字变为117有推荐系统时，93 的消费者选择了更优的

2、产品，而没有的这样选择的话，做出这样选择只有65如果有推荐系统的帮助，只有2l的消费者会改变初始决策，而没有的话，初始决策质量则大幅下滑，有60的消费者会更改初始选择,个性化推荐能达到的目的,提升买家用户的体验，提高选购决策质量与效率 实现优质买家的差异化服务 服务买家 效率，实现优质买家的差异化服务,提高商品的有效曝光机会与转化率，提升卖家用户的效果与效益,利益均衡机制，均衡曝光机会，提升曝光商品及商家的覆盖率,提升买家留存率与卖家续签率，提升买卖家的忠诚度，提升商品点击机率及P4P的收益,服务买家,服务卖家,服务公司,目录,Why为什么需要个性化推荐？ - 个性化推荐的背景与意义 Wher

3、e什么地方可以有个性化推荐？ 个性化推荐的应用场景 How如何做个性化推荐？ 个性化推荐的相关技术,需要解决的问题,应用场景,目录,Why为什么需要个性化推荐？ - 个性化推荐的背景与意义 Where什么地方可以有个性化推荐？ 个性化推荐的应用场景 How如何做个性化推荐？ 个性化推荐的相关技术,个性化推荐的相关技术,研究商品文本挖掘，图像识别,数据挖掘，机器学习，模式识别，人工智能相关性算法，Behavior Targeting概率统计，因子分析，主成分分析,分布式计算因分析实时计算，实时推荐，事件营销,研究用户用户研究，用户网上行为分析，用户消费心理社会化网络分析,一期,二期,个性化推荐系

4、统体系,个性化推荐数据产品,WAI与用户研究应用,WAI(Who am I)： User Profile 用户属性库及用户信息服务,个性化推荐,用户运营,客户的用户运营,自身,内部客户,外部客户,更准确的推荐：命中不同人群需求适合B类用户的推荐：采购周期性，关系链更广泛的推荐：产品，咨询，人用户匹配推荐：社会化网络，商友个性化搜索、定制、导购,识别用户需求，满足用户需求，主动及时个性服务支持以会员为中心的运营体系建设获取用户：摆脱SE的制约提升用户：提升用户质量与转化率维持用户：提升用户满意度与留存率支持VIP采购运营等,由帮助客户获取订单到帮助客户建立稳固的客户关系提供信息服务，帮助买卖家管

5、理自己的客户帮助客户建立规模化or个性化的制胜之道,构建适合B类用户的推荐系统,适合B类用户的推荐算法,更精准地锁定用户需求B类用户WAI偏好算法：基于重合度的偏好识别，区别于C类用户时间衰减的算法，用户立体式偏好体系；B类用户的搜索、浏览、反馈、交易特性：如不同行业关注搜索过滤条件 ，基于数据挖掘算法的商品补足与过滤排序更精准地命中目标 类目下细分SPS 基于SPS偏好的推荐更符合B类用户特性的推荐采购周期识别：基于采购周期的服务与推荐上下游供应链关系的挖掘：基于上下游供应链关系的用户(人)的推荐用户匹配推荐：商友（供应链，结盟，优质）的推荐，相比做成一笔交易，B类用户更关注长期合作关系及圈

6、子的建立用户群组特性推荐：新用户群组推荐，行业用户群组推荐，团批、混批、VIP采购,WAI及用户研究为推荐提供的支持,识别用户的身份及不同用户的需求-分用户群推荐识别用户当前动机-实时推荐识别用户偏好的类目，关键词，栏目，价格区间等属性-个性化推荐识别用户搜索 浏览 反馈 交易特性-推荐过滤排 识别用户的关系与所属的群组-群组推荐识别用户的细分特性与社会化网络关系-用户匹配推荐,对用户了解的越深刻越全面，才能推荐得越精准,WAI产品应用体系图示,PKL与商品研究,产品知识库（PKL）：Product Profile 商品属性库及市场信息服务,提升产品信息质量 商品信息质量评分与信息质量监控诊断

7、，商品信息专业化描述提升建议 化描述提升建议 产品热度与效果趋势预测产品的SPS归整，及基于SPS的推荐、比价、搜索 SPS（相似产品集）的自动生成及应用产品关系链与知识库的建立 产品相关性，产品互补、替代关系 产品关系链提供产品市场信息服务 产品购买周期，产品生命周期 产品热销时机、人群、地域 商情信息挖掘，商品比价，智能定价 同类产品市场竞争状态,应用于产品促销专场运营,首页HOT Products商品促销推荐，基于SPS可代替人工对产品的挑选运营,PKL及产品研究为推荐提供的支持,产品信息质量评分-推荐过滤排序产品SPS归整-精准匹配，稀疏问题解决产品推荐支持度效用函数-推荐过滤排序产品热度与热度趋势-推荐补足产品热销周期，地区，人群，时节-精准匹配产品相关性，互补、替代性，产业链关系-精确匹配，启发推荐产品生命周期，特色市场-个性化推荐,对产品归类得越细致，过滤得越精细，推荐质量才越高,