1399/智能推薦算法（2/2）

「天哥，究竟叫我過來幹嗎啊？」楊凡拉過來椅子，坐了下來。

方天指尖不停地敲打著桌面：「網站要做一個推薦系統。」

「重要嗎？」楊凡問道。

「很重要。」方天語氣肯定道：「這樣可以大大提高用戶的活躍度，更關鍵是，可以提高商品的轉化率。」

轉化率，說白了，就是瀏覽量和成交量，1000個人打開推薦商品頁面查看，只有1個人購買，這個轉化率就太低了。

要是推薦的商品是消費者感興趣的，可以大大提高成交量。

楊凡明白了，想要知道消費者的個性化需要，關鍵都在推薦算法。

「這個推薦算法，怎麼做？」

方天摸著下巴想了好一會兒。「第一種，按照消費者的瀏覽記錄和搜索記錄，給消費者推薦商品，這是最簡單也是最容易猜到消費者需求的推薦方式。」

這個不難理解，用戶到電商網站購物，他搜索了什麼，瀏覽了什麼商品，但並沒有立刻下單，網站可以推薦給用戶。

楊凡點點頭：「第二種方式呢？」

「第二種，按照消費者的購買記錄推薦。他曾經購買過的，好評度比較高的，並且這個商品不是耐用品，我們就可以推薦給他。」

楊凡略微思索了一陣子，也全然明白了。曾經購買過給了好評的，證明消費者對這件商品是滿意的，網站就可以給他推薦。

但是，不能是耐用品，比如半個月前消費者在商城買過一部手機，不可能再推薦人家再買一台。

但要是一包雀巢咖啡，嗯，這個就可以再次推薦給消費者。

方天喝下一口咖啡，說道：「第三種，按照周邊產品推薦。例如三天前，消費者在商城買了一個手機，我們就可以推薦手機相關的商品，例如推薦一個耳機，或者一個保護套。」

「在比如，一個男士買了尿布，我們可以推薦他購買啤酒。」

楊凡感到疑惑：「尿布和啤酒相關聯嗎？買尿布的男士會買啤酒？」

「這個問題，你要問李啟光。」

李啟光的兒子剛出生不久，他最有發言權。

李啟光無奈笑道：「好推薦，每次買尿布，我都感覺是一件很鬱悶的事情！」

「哈哈！」方天、楊凡兩人大笑。

「第四種推薦方式，按照用戶分類。網站給消費者進行分類，根據他的年齡、購買力、興趣愛好等等進行分類。」

「通過這樣的智能算法，我們發現A和B是同一類的消費者。」

「假如A客戶買了一本漫畫書，然後再買了一個奧特曼玩具，那麼，當B客戶購買同一款漫畫的時候，可以參考A用戶，給他推薦一個奧特曼。」

楊凡、林可晴、李啟光聽著方天說的推薦算法，感覺很有意思，按照他說的去做，推薦的商品會更加的貼心。

接下來的時間，方天還講了好多，楊凡都記錄下來了。

這套推薦系統說起來簡單，但背後涉及到很複雜的智能算法，技術層面的事情，就要讓技術員去優化探索了。

就憑藉這個強大的推薦系統，商城的購物體驗遠遠甩開其他的同類網站。

最後，方天說道：「這一套推薦系統，不只是運用在購物網站，它還可以運用在軟雲其他的應用。」

軟雲可不只是擁有電商網站。

旗下的軟雲新聞，要是用上了這一套算法，推薦的新聞會更加接近用戶的興趣。

還有軟雲視頻，軟雲微博，金玉小說網等等，都可以用上這一套系統。