京东商城“私人订制”背后的秘密
2021-11-04 03:24:11 来源:
京东618大趴的氛围已经越来越浓郁,中国亿万剁手族也早就做好了投身于这盛大爬梯的准备。生活节奏的加快和消费方式的转变,让越来越多的年轻人乐于在电商网站购买心仪的商品。来自全国工业和信息化工作会议的数据显示,在过去的2014年,电子商务交易额超过12万亿,正在对传统零售行业展开前所未有的冲击。不过互联网一方面为用户提供了广阔的选购空间和海量的信息,另一方面也让用户的选择变得越来越困难、找到有效信息的概率越来越低。怎样才能让患有选择困难症的中国剁手族们尽快找到适合的商品呢?中国最大的自营B2C电子商务企业——京东商城已经推出了个性化推荐系统来解决这一难题。
众所周知,当我们对自己的需求相对明确时,在电商平台中通过关键词搜索能很快找到需要的商品。但是在很多情况下,我们并不明确自己需要的商品,正如许多人周末逛街其实只是漫无目的逛逛,遇到心仪商品的概率就会变得很低。这时候,借助于个性化推荐系统,京东就可以自动根据用户的喜好、购买习惯、购买历史等信息,为用户提供个性化的商品与服务。
你的电商网站可以私人定制吗?
细心的网友可能发现,在近期京东PC端的首页中,增加了今日推荐与猜你喜欢两个栏目,这也标志着京东个性化推荐系统正式上线运营。其中,今日推荐能够根据用户的消费习惯推荐他可能感兴趣的促销活动,而猜你喜欢则更多是结合用户的浏览与消费历史通过大数据分析来推荐用户感兴趣的商品,进而提高用户在购物时的决策质量和效率。作为个性化内容,这两个栏目对于每个用户的显示内容都是不同的,可以说真正实现了首页的私人定制。
个性化定制,听起来这是一个相当有意思的内容,而其背后则凝聚了京东研发人员的智慧与汗水。据京东商城研发的推荐搜索部负责人刘尚堃先生介绍,个性化推荐系统主要基于三个层面进行用户画像的分析,分别是基于用户偏好、基于用户行为与基于用户地域。下面我们就来看看这些分析都是怎么实现的:
用户偏好分析 ——这部分主要包括商品信息与用户信息两个层面。其中,商品信息是指针对用户感兴趣的商品类别、品牌、产品进行分析,用户信息则包括了用户的性别、职业等诸多内容,也包括购买能力评级等等。
用户行为分析 ——如果你对某款商品进行过点击、购买、关注或收藏等操作,系统就会基于搜索技术描绘出消费行为的画像。比如一个爱好数码的人,可能经常关注数码类的新品;再比如喜欢户外运动的人,可能长期关注冲锋衣等等。这种行为分析的好处在于整合,推荐的内容不仅仅应用于PC端,包括用户在使用手机APP的时候也可以获取最新的推荐信息。
用户地域分析 ——这是个有趣的内容,基于不同的地域就可能存在不同的应用需求。比如,个性化系统会智能的将整个北京地图划分为很多网格,三里屯地区的用户可能会对扑克牌、啤酒等娱乐周边产品产生更浓厚的兴趣;而住宅区用户则偏好洗衣液、晾衣架等家庭用品。
正是有着三大主要的分析系统,才使得京东商城能够在第一时间根据用户的需求提供适宜的商品。笔者曾在近期搜索过运动水壶、运动背包等信息,所以在猜你喜欢栏目中,京东也贴心的推荐了相关内容。
拒绝马后炮,个性化系统的强过滤功能
随着广告系统的增强,许多网友可能都遇到过以下情况:假设你在某电商网站购买了一款手机,接下来的几天内你都可能在任何网站的任何网页中看到已购买的手机或者其他各种型号手机的推荐,让人不胜其烦。既然用户已经成功购买了手机,为何还要推荐同类型的产品?系统就不能聪明地推荐其它手机周边系统,比如充电宝、手机壳等商品信息吗?别的电商平台或许不好说,但在京东商城,这当然可以。
从技术角度来说,京东的个性化推荐不但是一个业务驱动的系统,也是一个技术和知识驱动的系统。为了实现业务需求,系统需要对海量的用户和商品进行分析和建模,实质上是数据挖掘(Data Mining)和机器学习(Machine Learning)技术在海量数据上的应用。同时,个性化推荐系统还要做到高并发实时计算,并能支持算法和模型的快速迭代和效果验证。此外,个性化推荐系统还要综合平衡系统和业务需求,以及用户对商品多样性、惊喜度和可解释性的需要。这一切的技术与应用转换到实际中,就是拒绝马后炮,为合适的用户提供合适的商品。
刘尚堃先生用形象的例子说明了这个问题——京东系统具备强过滤功能,京东所有的个性化推荐都会对用户购买过的商品进行过滤,你之前购买的商品绝对不会立刻给你推荐,而是会把你之前购买的品类、品牌建立周期性模型,在合适的时机推荐给用户。比如说一般日用百货商品,牙膏、牙刷易耗商品可能过一两个月会推荐,你买的电视、冰箱会经过一年或者是半年再进行推荐。个性化推荐系统中那些并不太容易产生直接购买的产品,比如手机、冰箱、笔记本、手表、平板电视等贵重物品,系统会在猜你喜欢的推荐类给出一些品牌、店铺或者是活动,直接引向更宽的入口。
如今,京东商城正使用领先的大数据技术对数据资源进行整合与分析,个性化推荐系统的出现正是为了在合适的场景、合适的时间、通过合适的渠道把合适的内容推荐给合适的用户。作为国内最大的自营B2C电子商务企业,京东有足够的资源和技术对海量数据进行分析,为每一个用户建立购物行为和消费心理模型,构建个性化推荐系统,最大程度提高用户的购物体验。
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