我们每个购物者,在电力平台日常商品浏览、搜索、购买行为,为平台提供了大量的用户行为数据,亚马逊使用大量的用户数据进行大数据分析、用户肖像,最终为每个用户提供前所未有的购物体验:个性化的网络购物中心、准确的营销,帮助用户找到感兴趣的商品等。以下就和卖家们分享大数据推荐的相关内容。

1.收集和分析用户数据。

用户在购物网站上会产生四种数据,即时数据、行为数据、社交数据和属性数据。

即时数据包括用户输入的搜索关键词和浏览的商品页面地址。

行为数据:浏览行为偏好,如用户购买的商品、关注和收集的商品、停留在页面上的时间、查看用户评论等。

社交数据:爱好、观点和态度。

属性数据:用户性别、年龄、职业、居住地。

从用户搜索关键词到访问产品页面,完成整个采购过程进行采集分析。

收集和分析用户浏览偏好、兴趣爱好、观点态度等信息。

2.细分用户群,准确推荐。

根据感兴趣的商品对用户进行群体分类,并将与他们感兴趣相一致的商品广告推送给用户,将有效提高销售率。为了细分用户,我们需要依靠大数技术来满足这一需求。

亚马逊开发了基于大数据的聚类模型,并根据用户的行为数据细分用户,目标是将特定的用户分配到与他最相似的现有用户细分组中。算法分析了用户在细分组中的购买历史记录和产品评估,从而生成产品推荐列表并推送给用户。

3.推荐商品匹配组合。

亚马逊还开发了从商品到商品的协同过滤算法:也就是说,对于给定的商品,通过分析其各种属性和基于大数据技术的算法商品,即用户倾向于一起购买商品,从而建立匹配的商品链表。当用户购买商品时,向他推荐这些相关商品更有效。

4.独特的个性化网店。

亚马逊利用大数据技术为每个用户提供个性化的在线商店,基于之前收集到的用户兴趣数据。登录亚马逊主页后的个人账户,点击推荐链接,将引入用户进入这样的购物区:亚马逊根据用户过去的购买历史和商品领域,使用算法找到类似的商品,生成用户可能感兴趣的商品推荐列表,用户可以评分推荐商品,也可以查看推荐商品的原因。

作为卖家,我们应该了解亚马逊买家的推荐原则。只有这样,我们才能更好地优化我们产品的listing,做好广告工作。希望上述内容对卖家有帮助。