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電商平台，搜尋排名優化是每個經營的「必經之路」。電商平台搜尋的核心，並不是匹配用戶的搜尋詞，而是匹配搜尋詞背後的「用戶需求」。而電商推薦系統的出現，則極大地豐富了用戶體驗。將收集到的用戶信息、產品信息以及用戶畫像分類錄入系統，運用推薦算法，根據用戶進行個性化設定，給用戶提供個性化商品推薦。如何搭建電商平台的用戶關聯推薦系統?
如何搭建電商平台的用戶關聯推薦系統?
快鯨（微信ID:kuaijinghui）稱，從電商商品搜尋的機制來看，用戶搜尋的核心設計，是幫助用戶解決更加便捷的，更精準的查詢，比如關鍵詞模糊搜尋，同時針對於查詢服務，電商常用做法是針對關鍵詞進行準備的分詞操作，分詞需要考慮垂直產品的相關聯性，然後基於分詞後的關鍵詞去查詢和匹配商品後進入數據庫中查詢，從而獲得結果列表，再按照算法策略進行過濾、排序並匹配用戶畫像行為特徵，優化結果查詢，返回優化後的最佳搜尋給用戶展示。
從用戶檢索功能來看，搜尋分為3個核心點：
搜尋框：允許用戶可以輸入字和詞聯想搜尋;
推薦：歷史搜尋和推薦策略;
結果展示：通過系統端優化結果展示給用戶，清晰的供用戶參考和使用;
電商產品中的關聯推薦系統，一定是結合用戶搜尋的習慣和用戶行為決定的。
去京東或者淘寶上的用戶購買商品的主要分為兩大類：
1.有明確的購買商品需求，直接查找精準詞去購買商品(上面聊到的搜尋策略主要是針對這類型的用戶)
2.在淘寶京東上逛逛，僅僅是為了消磨時間去購買商品，則看到產品中關聯性的其他商品，推薦系統就顯得尤為重要。可以針對性的對用戶產生二次復購。
每個用戶進入到產品中，系統實時會去記錄用戶行為和交易數據，會針對性的結合用戶畫像產生「個性化推薦」，也就是猜你喜歡或者為你推薦。就能使得每個用戶都能有自己獨特的購物場景。相當於進入一個超市，都是你當前心心念念的產品和之前購買的產品，你會有什麼樣的感受呢?
快鯨（微信ID:kuaijinghui）稱，在社交電商中，系統針對的加強了對電商購物場景的多樣性。
比如用戶推薦、點讚、評論等用戶社交之間的操作行為，能有效的傳遞和反饋商品。用戶之間的轉化效果是對社交電商中商品的購買最好的效果。
整體來說，用戶在某一個場景中互動時，向用戶有針對性的推薦另一個場景，有需求的引導進入另一場景中完成任務。
在電商場景中，關聯推薦主要是為用戶推薦最匹配ta的商品，從而達到用戶復購或者增加用戶在場景中的停留時長。
那麼，電商平台的用戶關聯推薦系統怎麼去設計呢?
主要是通過四個角度來設計：
1.用戶體驗：方便用戶的操作，推薦商品就是更便捷讓用戶可以瀏覽並選擇商品;
2.強關聯性：推薦給用戶的內容和用戶行為特性以及用戶畫像的關聯性強。可以讓用戶一眼看上去：「嗯嗯，這是我想要的」;
3.反饋策略：用戶可以選擇性的不看某些商品，也可以換一批商品。也就是給用戶反饋的可能，並且系統能針對性的處理操作;
4.推薦策略：推薦給用戶的商品，要做到潤物細無聲，驚鴻一瞥就能看到我想要的商品在這兒;(比如進入商品詳情、支付商品後和商品完成物流後的推薦策略都不同)。
接下來詳細的聊下推薦策略，電商系統究竟是怎麼推薦給用戶精準商品的?
電商平台中用戶關聯繫統的推進策略的搭建：
第一步：從底層先收集用戶畫像和整理用戶足跡，相關聯的特性打標籤，根據用戶歷史記錄和當前操作行為，為用戶在場景中構建一個當前場景畫像，此時用戶的每一步操作都會為用戶生成新的場景，從場景中給用戶推薦匹配的商品SKU和對應的商品分類等，此時只是第一步篩查;
第二步：推薦商品的屬性與用戶操作的行為以及用戶的歷史購物清單進行加權計算(或者其他策略算法)和人工標籤推薦策略。輸出精細化的場景商品推薦;
第三步：最後輸出用戶在每個場景中的商品推薦。
社交電商平台用戶關聯繫統的推薦策略之猜你喜歡
用戶進入電商網站時，網站會去篩選用戶可能會對哪些商品產生購買意向。這幾個商品可能在你的購物車里面，可能你上次購買過。其中需要根據商品的消費頻次，比如你上次購買了零食，經過一個周期內，剛好有相關聯的零食在促銷，有更加優惠的價格，那麼就會有針對性給你推薦該零食，如果你上次購買洗衣機，肯定不會推薦你再次購買洗衣機。推薦的前提是已經認定用戶對價格、優惠有很好的偏好了。這樣才可能達到更好的轉化效果。
「猜你喜歡」的策略維度為：
基於用戶的購物車收藏、基於用戶的足跡、瀏覽記錄和交易訂單的結果推薦以及用戶畫像。
如何搭建電商平台的用戶關聯推薦系統?當然整體的導購體系絕不止搜尋和關聯推薦策略，這只是一個組合策略方法。還有push+推薦策略等等都是增加用戶黏性和復購率。但是歸根到底，我們在做電商產品時，先做好底層的數據：用戶畫像和商品的精細化屬性。才能做好接下來的每一步操作。這也是電商和商超類傳統零售的區別。獲悉更多電商經營小技巧，歡迎關注快鯨電商經營學院。微信號：kuaijinghui
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