电商转化率公式算法转化率怎么算( 三 ) _知识分享

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7. 实时的个性化推荐

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推荐系统的算法技术出现了很久，常见的协同过滤算法来完成商品召回过程。
主要分为基于用户的协同过滤算法和基于商品的协同过滤算法
基于用户的算法实现的过程：
根据历史数据收集用户偏好；
找到相似的用户推荐Ta买入的商品；
基于商品的协同过滤算法：
更关注用户的商品点击数据；
找到用户更感兴趣的相似商品
第一类推荐行为更像是你的闺蜜或者好哥们给你推荐商品；看到闺蜜涂的口红好好看，你可能会问下闺蜜这是哪个色号的口红，于是你的闺蜜推荐给你买一只试试。这样的技术原理在于在广大的用户群体中，用户可以聚类分群分析，你和闺蜜对口红的偏好属性相似度很高，才会给你推荐类似闺蜜的同款口红；
第二类推荐行为更像是化妆品商店的导购小姐姐给你推荐商品；看到你看了好几个牌子的乳液，然后走过来问你是不是想买水乳，然后询问你的购物需求，再根据她的经验和专业度来给你推荐商品；
所以还有一类推荐算法就是综合推荐，以上两类的结合，召回的是不完全相似的商品，再对商品进行重要度排序，在前端进行显示，供用户浏览选择；
推荐算法在电商的用处很大，可以节省用户挑选商品的时间。
拼多多的推荐系统非常实时，如果你连续点击查看了好几次小龙虾，辣么你到任何一个页面都会有相应的小龙虾商品推荐，并且是各种性价比比较高的小龙虾，然后还会给你推送“红包”，鼓励你完成小龙虾的购买。
8. 排行榜
在拼单的页面中，如果商品进入了排行榜会相应的显示，会有具体的数字排名；
点击进入是畅销榜，还有一个好评榜；
因为电商用户基本上很关注商品的销量和质量评价；
在畅销榜上，有拼多多自己的热卖指数，区别于传统的成交单数的显示，可能考虑的不同商品购买属性不一样，比如一款手表的销售和卫生纸的销售是不在一个量级上，所以给出的是一个相对性的综合指标；
并且有一个细节，拼多多还说明了数据的来源是最近7日的销量和成交总量数据，首先7日的一周数据很合理的，给了商家很多的机会，也给了用户更多更优质的备选商品。
在好评榜中，每一个商品底部有一个评价条，显示用户的评价内容，这个交互设计也挺好的。
有可能用户看到感兴趣的产品，在这些排行榜中选择了一个销量榜和好评榜都挺好的综合性商品。

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9. 游戏导购
拼多多一开始就用了游戏的思维去做电商，做得很专业！！
用户玩游戏的同时可以慢慢免费获取商品；
用户在做游戏任务时，可以完成闲逛时候的购买下单转化；

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四、购买链路模型分析
1. 广告用户转化链路模型
AIDMA链路模型

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AIDMA是1898年美国广告学家刘易斯提出的营销模型，描述了消费者从看到广告，到达成购买之间的消费心理过程。
AISAS链路模型

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AISAS模型是电通公司在2005年提出了的一个适合互联网传播环境的广告模型。
以上两个模型都是营销广告模型，揭示了怎样去做用户引导，完成用户广告点击转化。从心理学和行为学角度阐释用户转化路径，同样值得电商导购学习和借鉴。
2. 电商转化链路
回想之前提到的电商用户路径分类，根据用户购买商品目标的强弱，可以分为购买目标明确链路，购买目标模糊链路，闲逛链路；根据以上分析再小结一下，理想状态下这三类用户的完整链路模型。
（1）目标明确链路

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从搜索，或者之前的订单，或者首页推荐中打开想买的商品，价格复合心理预算，完成下单。然后对于店家和平台的完美期望是，用户还可以回购，那么就是平台和店家怎样做好物流服务，商品质量保证的事情了。然后拼多多平台帮助商家做好种子用户的正向回购体系，维护好用户的商店认知，商品认知，能够更快的完成购买转化。

电商转化率公式算法 转化率怎么算( 三 )

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